一种加密方法、装置、设备及可读存储介质与流程

本发明属于语音及指令信息的处理，尤其涉及一种加密方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能时代的来临以及物联网技术的快速发展，语音控制得到广泛应用。现如今的很多设备都具备语音控制功能，例如具备语音控制功能的家电，具备语音呼叫、语音留言以及语音提醒等语音控制相应功能，用户可以通过这些语音控制功能进行语音留言、语音提醒以及语音通话等交互等行为。

2、然而，现有技术在使用语音数据控制设备的过程中，缺乏对用户语音数据的加密处理。若是在控制过程中将语音数据泄露，可能会给用户带来消极影响，进而会降低用户使用设备语音控制功能的用户体验。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种加密方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以降低在语音数据控制电子设备运行过程中，语音数据泄露的风险。

2、为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种加密方法，所述方法包括：

3、在接收到用户输入的语音数据的情况下，根据所述语音数据对应的声纹特征验证用户身份；

4、在用户身份验证成功的情况下，基于所述语音数据和用户注册信息提取出用户对应的特征数据；所述特征数据包含至少两个维度的特征信息；

5、根据所述特征信息在各个维度的特征值确定特征向量；

6、将所述特征向量输入预先训练的分类模型，得到所述用户对应的信息敏感程度；

7、在所述信息敏感程度在预设范围内的情况下，根据所述特征向量和所述声纹特征，对所述语音数据进行第一次加密；

8、在所述语音数据包含敏感数据的情况下，在所述第一次加密结果的基础上进行第二次加密。

9、可选地，所述在所述信息敏感程度在预设范围内的情况下，根据所述特征向量和所述声纹特征，对所述语音数据进行第一次加密，包括：

10、在所述信息敏感程度在预设范围内的情况下，按照预设编码规则对所述特征向量和所述声纹特征进行编码；

11、根据编码得到的字符串设置密钥，并采用所述密钥对所述语音数据进行第一次加密。

12、可选地，所述在所述信息敏感程度在预设范围内的情况下，按照预设编码规则对所述特征向量和所述声纹特征进行编码，包括：

13、在所述信息敏感程度在预设范围内的情况下，将所述特征向量转换为长度是第一预设长度的二进制字符串，以及将所述声纹特征转换为长度是第二预设长度的二进制字符串。

14、可选地，所述根据所述特征信息在各个维度的特征值确定特征向量，包括：

15、计算所述特征值与所述特征值所属维度的权重值的乘积，得到各个维度的因素最终值；

16、将各个维度的因素最终值组合为特征向量。

17、可选地，所述将所述特征向量输入预先训练的分类模型，得到所述用户对应的信息敏感程度，包括：

18、将所述特征向量输入预先训练的分类模型，得到所述特征向量对应的目标类别标识；

19、根据预设的类别标识和敏感系数区间之间的对应关系，确定所述目标类别标识对应的目标敏感系数区间；

20、根据所述目标敏感系数区间所对应的信息敏感程度，确定用户对应的信息敏感程度。

21、可选地，在所述语音数据包含敏感数据的情况下，在所述第一次加密结果的基础上进行第二次加密，包括：

22、在根据所述声纹特征验证用户身份失败的情况下，接收用户输入的系统密码；

23、在接收到所述系统密码的情况下，根据所述系统密码验证用户身份。

24、可选地，所述在所述语音数据包含敏感数据的情况下，在所述第一次加密结果的基础上进行第二次加密，包括：

25、根据所述语音数据的关键词，识别所述语音数据的类型；所述类型包括：只包括控制指令的语音数据、包括控制指令和敏感数据的语音数据、无法识别的语音数据；

26、在所述语音数据包含敏感数据的情况下，在所述第一次加密结果的基础上进行第二次加密。

27、可选地，所述方法还包括：

28、将所述特征数据和用户标识存储在树状结构体中，建立所述特征数据和用户标识之间的关联关系；

29、在所述语音数据和所述用户注册信息更新的情况下，更新所述树状结构体中存储的特征数据。

30、另一方面，本发明实施例提供一种加密装置，所述装置包括：

31、验证模块，用于在接收到用户输入的语音数据的情况下，根据所述语音数据对应的声纹特征验证用户身份；

32、提取模块，用于在用户身份验证成功的情况下，基于所述语音数据和用户注册信息提取出用户对应的特征数据；所述特征数据包含至少两个维度的特征信息；

33、第一确定模块，用于根据所述特征信息在各个维度的特征值确定特征向量；

34、第二确定模块，用于将所述特征向量输入预先训练的分类模型，得到所述用户对应的信息敏感程度；

35、第一加密模块，用于在所述信息敏感程度在预设范围内的情况下，根据所述特征向量和所述声纹特征，对所述语音数据进行第一次加密；

36、第二加密模块，用于在所述语音数据包含敏感数据的情况下，在所述第一次加密结果的基础上进行第二次加密。

37、本发明实施例还公开了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行前述的验证方法。

38、本发明实施例还公开了一种可读存储介质，当所述可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行前述的验证方法。

39、本发明实施例包括以下优点：

40、本发明实施例提供的加密方法，根据用户语音数据对应的声纹特征验证用户的身份，每个用户对应的声纹特征不同，根据声纹特征对用户的身份进行验证，提高了验证用户身份的准确性。在用户身份验证成功的情况下，基于语音数据和用户注册信息提取出用户对应的特征数据；将特征数据对应的特征向量输入分类模型，得到用户对应的信息敏感程度，提高了确定用户信息敏感程度的效率。相较于由用户人为设置密码的方式，由于每个用户对应唯一的特征向量和声纹特征，根据特征向量和声纹特征对语音数据进行第一次加密的方式，不仅提高了加密的效率，而且降低了语音数据泄露的风险。在语音数据包含敏感数据的情况下，在第一次加密结果的基础上进行第二次加密，对包含敏感数据的语音数据进行双重加密的方式，进一步降低了包含敏感数据的语音数据泄露的风险。

技术特征：

1.一种加密方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述信息敏感程度在预设范围内的情况下，根据所述特征向量和所述声纹特征，对所述语音数据进行第一次加密，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述信息敏感程度在预设范围内的情况下，按照预设编码规则对所述特征向量和所述声纹特征进行编码，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息在各个维度的特征值确定特征向量，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述特征向量输入预先训练的分类模型，得到所述用户对应的信息敏感程度，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述语音数据包含敏感数据的情况下，在所述第一次加密结果的基础上进行第二次加密，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种加密装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

11.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令或事务由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行权利要求1至8中任一项所述的加密方法。

12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括指令或事务，当所述指令或事务由电子设备中的处理器执行时，使得所述电子设备执行权利要求1至8中任一项所述的加密方法。

技术总结
本发明公开了一种加密方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：在接收到用户输入的语音数据的情况下，根据语音数据对应的声纹特征验证用户身份；在用户身份验证成功的情况下，基于语音数据和用户注册信息提取出用户对应的特征数据；根据特征信息在各个维度的特征值确定特征向量；将特征向量输入预先训练的分类模型，得到用户对应的信息敏感程度；在信息敏感程度在预设范围内的情况下，根据特征向量和声纹特征，对语音数据进行第一次加密；在语音数据包含敏感数据的情况下，在第一次加密结果的基础上进行第二次加密。本发明通过根据用户特征数据和声纹数据对加密的方式，解决了语音控制电子设备过程中语音数据泄露的问题。

技术研发人员：史清,廖海霖,李保水,王子,陶梦春
受保护的技术使用者：珠海格力电器股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/1/23