(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210567501.2 (22)申请日 2022.05.24 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 李秋衡　杨徵穹　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王天尧　陶海萍 (51)Int.Cl. H04L 9/32(2006.01) G10L 17/18(2013.01) G10L 17/04(2013.01) G06V 40/70(2022.01) G06V 40/40(2022.01)G06V 40/20(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06F 21/32(2013.01) (54)发明名称 用户身份验证方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种用户身份验证方法及装 置， 涉及金融领域或其他领域， 该方法包括： 生成 随机数和随机朗读信息； 从挑战动作池中， 获取 与随机数对应的活体动作特征信息； 基于所述与 随机数对应的活体动作特征信息、 和所述随机朗 读信息， 发出： 要求用户进行所述与随机数对应 的活体动作特征信息相同的动作、 和要求用户朗 读所述随机朗读信息的通知信息； 接收用户根据 所述通知信息进行动作的用户动作记录数据、 和 用户根据所述随机朗读信息进行朗读的用户声 音记录数据； 分别对所述用户动作记录数据和所 述用户声音记录数据， 进行验证； 在验证通过时， 发出用户身份验证通过的通知信息。 本发明可提 升用户身份认证的准确度和安全性， 保障用户的 财产安全。 权利要求书3页 说明书10页 附图5页 CN 114978546 A 2022.08.30 CN 114978546 A 1.一种用户身份验证方法， 其特 征在于， 包括： 生成随机数和随机朗读信息； 从挑战动作池中， 获取与随机数对应的活体动作特征信息； 所述挑战动作池中预存有 与不同随机数一 一对应的活体动作特 征信息； 基于所述与随机数对应的活体动作特征信 息、 和所述随机朗读信 息， 发出： 要求用户进 行所述与随机数对应的活体动作特征信息相同的动作、 和要求用户朗读所述随机朗读信息 的通知信息； 接收用户根据 所述通知信 息进行动作的用户动作记录数据、 和用户根据 所述随机朗读 信息进行朗读的用户声 音记录数据； 分别对所述用户动作记录数据和所述用户声 音记录数据， 进行验证； 在验证通过时， 发出用户身份验证通过的通知信息 。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述活体动作 特征信息对应不同的四肢动作 特征信息、 头部动作特征信息和躯干动作特征信息， 以及 对应四肢动作特征信息、 头部动作 特征信息和躯 干动作特 征信息的动作幅度信息 。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 对所述用户动作记录数据进行验证， 包括： 提取所述用户动作记录数据中的动作信 息； 所述动作信 息包括： 肢体动作的变化信 息、 头部动作的变化信息和躯干动作的变化信息， 以及与肢体动作的变化信息、 头部动作的变 化信息和躯 干动作的变化信息对应的变化幅度信息； 根据所述动作信息， 确定动作信息对应的特征信息； 所述动作信息对应的特征信息包 括： 动作信息对应的四肢动作特征信息、 头部动作特征信息和躯干动作特征信息， 以及与动 作信息对应的四肢动作特征信息、 头部动作特征信息和躯干动作特征信息对应的动作幅度 信息； 将动作信 息对应的特征信 息， 与挑战动作池中所述与随机数对应的活体动作 特征信息 进行匹配； 在匹配通过时， 确定对所述用户动作记录数据进行验证的结果 为验证通过。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 对所述用户声 音记录数据， 进行验证， 包括： 对所述用户声 音记录数据进行降噪处 理； 从降噪处 理后的用户声 音记录数据中， 提取用户朗读的文本信息； 将所述文本信息与所述随机朗读信息， 进行文本匹配； 在文本匹配程度超过预设数值 时， 对降噪处理后的用户声音记录数据进行声纹特征提 取操作， 得到用户声 音记录数据对应的用户声纹特 征； 从声纹模板数据库中， 查找与待验证用户身份信息匹配的目标声纹模板； 所述声纹模 板数据库中预存有与不同用户身份信息对应的声纹模板； 将所述目标声纹模板， 与所述用户声纹特 征进行匹配； 在匹配通过时， 确定对所述用户声 音记录数据进行验证的结果 为验证通过。 5.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 按如下方式建立声纹模板数据库： 针对每一目标用户， 将该目标用户的预收录声音数据， 输入至声纹识别神经网络模型， 得到该目标用户的声纹模板； 所述声纹识别神经网络模型根据历史用户声音数据， 对卷积权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114978546 A 2神经网络模型进行训练得到； 所述历史用户声音 数据包括： 对应不同用户的： 预收录声音 数 据和该用户的声纹模板的历史数据； 根据不同用户的用户身份信 息和对应的声纹模板之间建立的关联关系， 建立声纹模板 数据库。 6.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 按如下方式建立声纹识别神经网络模型： 将历史用户声 音数据划分为训练数据集和 测试数据集； 基于机器学习算法， 以训练数据集， 对神经网络模型进行训练， 获得声纹识别神经网络 模型； 以测试数据集， 对训练好的声纹识别神经网络模型进行测试。 7.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 在验证未通过时， 发出用户身份验证未通过， 提 示用户重新进行验证的通知信息 。 8.一种用户身份验证装置， 其特 征在于， 包括： 随机数据生成模块， 用于生成随机数和随机朗读信息； 活体动作特征信息获取模块， 用于从挑战动作池中， 获取与随机数对应的活体动作特 征信息； 所述挑战动作池中预存有与不同随机数一 一对应的活体动作特 征信息； 第一通知信息发送模块， 用于基于所述与随机数对应的活体动作特征信息、 和所述随 机朗读信息， 发出： 要求用户进 行所述与随机数对应的活体动作特征信息相同的动作、 和要 求用户朗读所述随机朗读信息的通知信息； 记录数据接收模块， 用于接收用户根据所述通知信息进行动作的用户动作记录数据、 和用户根据所述随机朗读信息进行朗读的用户声 音记录数据； 验证模块， 用于分别对所述用户动作记录数据和所述用户声 音记录数据， 进行验证； 第二通知信息发送模块， 用于在验证通过时， 发出用户身份验证通过的通知信息 。 9.如权利要求8所述的装置， 其特征在于， 所述活体动作 特征信息对应不同的四肢动作 特征信息、 头部动作特征信息和躯干动作特征信息， 以及 对应四肢动作特征信息、 头部动作 特征信息和躯 干动作特 征信息的动作幅度信息 。 10.如权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 验证模块， 具体用于： 提取所述用户动作记录数据中的动作信 息； 所述动作信 息包括： 肢体动作的变化信 息、 头部动作的变化信息和躯干动作的变化信息， 以及与肢体动作的变化信息、 头部动作的变 化信息和躯 干动作的变化信息对应的变化幅度信息； 根据所述动作信息， 确定动作信息对应的特征信息； 所述动作信息对应的特征信息包 括： 动作信息对应的四肢动作特征信息、 头部动作特征信息和躯干动作特征信息， 以及与动 作信息对应的四肢动作特征信息、 头部动作特征信息和躯干动作特征信息对应的动作幅度 信息； 将动作信 息对应的特征信 息， 与挑战动作池中所述与随机数对应的活体动作 特征信息 进行匹配； 在匹配通过时， 确定对所述用户动作记录数据进行验证的结果 为验证通过。 11.如权利要求8所述的装置， 其特 征在于， 验证模块， 具体用于： 对所述用户声 音记录数据进行降噪处 理；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114978546 A 3