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CN112331230B - 一种欺诈行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

一种欺诈行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN112331230B CN202011286464.5A CN202011286464A CN112331230B CN 112331230 B CN112331230 B CN 112331230B CN 202011286464 A CN202011286464 A CN 202011286464A CN 112331230 B CN112331230 B CN 112331230B
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Abstract

本申请实施例属于语音信号处理技术领域，涉及一种基于深度自编码器的欺诈行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过训练好的深度自编码器对原始语音数据进行编解码操作，获得基于深度自编码器恢复的编解码结果，通过比对该原始语音数据与编解码结果的信号误差，即可确认该原始语音数据是否存在欺诈行为。此外，本申请还涉及区块链技术，用户的原始语音数据可存储于区块链中。由于训练语料大部分都是无欺诈的正常样本，使得该深度自编码器的编码解码无欺诈语音时不会出现较大的信号误差，进而避免难以准确地鉴别欺诈样本的问题，同时，本申请无需技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，极大节省技术人员的人力物力。

Description

一种欺诈行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及语音信号处理技术领域，尤其涉及一种基于深度自编码器的欺诈行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
面审是银行信贷员以当面交谈的形式了解贷款者的贷款动机和资金状况，对潜在的信用风险和欺诈风险做出预判。然而还是有不法分子骗取银行的贷款，对银行造成巨大的损失。谎言的识别对于防止电话诈骗、辅助刑侦案件处理以及情报分析有着重要的意义，因此对于测谎的研究是目前的研究热点。
现有一种欺诈行为的识别方法，即通过足够经验的技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，再将标注后的训练语料对语音情绪模型进行训练，最后通过训练好的语音情绪模型对语音数据进行训练，以确认该语音数据是否存在欺诈行为。
然而，传统的欺诈行为识别方法普遍不智能，需要技术人员甄别大量的训练语料，从而导致传统的欺诈行为识别方法需要数据标注的工作量极大；同时，在甄别训练语料时，主观判断往往存在较大的疏漏，进而极大降低识别的精确度。
发明内容
本申请实施例的目的在于提出一种基于深度自编码器的欺诈行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决传统的欺诈行为识别方法需要数据标注的工作量极大、识别精确度较低的问题。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，采用了如下所述的技术方案：
当进行面审时，接收音频采集设备采集到的原始语音数据；
将所述原始语音数据输入至预先训练好的深度自编码器进行编解码操作，得到编解码结果；
对所述原始语音数据以及所述编解码结果进行比对操作，得到误差值；
判断所述误差值是否满足预设的欺诈阈值；
若所述误差值满足所述欺诈阈值，则确定所述原始语音数据存在欺诈行为；
若所述误差值不满足所述欺诈阈值，则确定所述原始语音数据不存在欺诈行为。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于深度自编码器的欺诈行为识别装置，采用了如下所述的技术方案：
语音采集模块，用于当进行面审时，接收音频采集设备采集到的原始语音数据；
编解码模块，用于将所述原始语音数据输入至预先训练好的深度自编码器进行编解码操作，得到编解码结果；
比对操作模块，用于对所述原始语音数据以及所述编解码结果进行比对操作，得到误差值；
阈值判断模块，用于判断所述误差值是否满足预设的欺诈阈值；
第一行为确定模块，用于若所述误差值满足所述欺诈阈值，则确定所述原始语音数据存在欺诈行为；
第二行为确定模块，用于若所述误差值不满足所述欺诈阈值，则确定所述原始语音数据不存在欺诈行为。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上所述的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的步骤。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上所述的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的步骤。
与现有技术相比，本申请实施例提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质主要有以下有益效果：
通过训练好的深度自编码器对原始语音数据进行编解码操作，获得基于深度自编码器恢复的编解码结果，通过比对该原始语音数据与编解码结果的信号误差，即可确认该原始语音数据是否存在欺诈行为，由于训练语料大部分都是无欺诈的正常样本，使得该深度自编码器的编码解码无欺诈语音时不会出现较大的信号误差，进而避免传统采用语音情绪模型难以准确地鉴别欺诈样本的问题，同时，本申请无需技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，极大节省技术人员的人力物力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例一提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的实现流程图；
图2是本申请实施例一提供的自编码器架构的示意图；
图3是本申请实施例一提供的深度自编码器获取方法的实现流程图；
图4是本申请实施例一提供的深度自编码器优化方法的实现流程图；
图5是图4中步骤S301的实现流程图；
图6本申请实施例二提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别装置的结构示意图；
图7是本申请实施例二提供的深度自编码器获取装置的结构示意图；
图8是本申请实施例二提供的深度自编码器优化装置的结构示意图；
图9是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例一
参阅图1，示出了本申请实施例一提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的实现流程图，为了便于说明，仅示出与本申请相关的部分。
步骤S101中，当进行面审时，接收音频采集设备采集到的原始语音数据。
在本申请实施例中，面审指的是审核人员与被审核人员进行当面审查问答的场景，面审的应用场景可以是“学校面审”、“公务员面审”、“贷款面审”等等，在本申请实施例中，以“贷款面审”为例，面审则是银行信贷员以当面交谈的形式了解贷款者的贷款动机和资金状况，对潜在的信用风险和欺诈风险做出预判。
在本申请实施例中，音频采集设备主要用于采集语音信号，该音频采集设备通过麦克收集面审环境中的音频数据。
在本申请实施例中，原始语音数据指的是面审时采集到的被审核人员发出的语音信息。该语音数据会通过声纹识别网络进行识别操作，得到基于该语音数据的声纹数据。
步骤S102中，将原始语音数据输入至预先训练好的深度自编码器进行编解码操作，得到编解码结果。
在本申请实施例中，深度自编码器主要用于识别欺诈语音，该深度自编码器由语音编码器和语音解码器组成，语音编码器的主要功能就是把用户语音的PCM(脉冲编码调制)样值编码成少量的比特(帧)。这种方法使得语音在连路产生误码、网络抖动和突发传输时具有健壮性(Robustness)。在接收端，语音帧先被误码为PCM语音样值，然后再转换成语音波形，语音解码器则是将语音编码器输出的编码结果转换成语音输出数据，在通常情况下，该转换出来的语音输出数据与属于语音编码器的用户语音是相一致的，若不一致，则说明该段用户语音存在欺诈行为。
在本申请实施例中，预先训练好的深度自编码器指的是在使用之前，训练自编码器的目标函数是解码出来的数据和原输入数据的差值，而无欺诈的语音数据的分布有一定的相似性，用这一类数据训练的自编码器，可以较好地拟合无欺诈语音数据的分布，解码恢复出的数据与原数据误差较小。存在欺诈的语音数据与无欺诈的语音数据分布差异较大，因此输入自编码器后无法较好地恢复。因此可以利用自编码器识别欺诈语音。
在本申请实施例中，编解码结果指的是上述语音解码器将语音编码器输出的编码结果转换成的语音输出数据，该语音输出数据即为该编解码结果。
在本申请实施例中，参阅图2，示出了本申请实施例一提供的自编码器的架构示意图，输入数据经过编码器后得到编码结果,再经过解码器恢复出输入数据。fθ(x)表示深度编码器神经网络的映射函数，表征输入向量x到编码层表示向量y＝fθ(x)之间的非线性映射关系，输出y作为编码数据；f′θ′(y)表示深度解码器神经网络的映射函数，表征编码层表示向量y到重建向量z＝f′θ′(y)之间的非线性映射关系，输出z作为解码数据。
在步骤S103中，对原始语音数据以及编解码结果进行比对操作，得到误差值。
在本申请实施例中，比对操作主要用于辨别该原始语音数据和编解码结果的声波形状是否相似。
在本申请实施例中，可以通过傅里叶变换处理操作获取该原始语音数据和编解码结果相对应的声波形状，其中，声波的形状向上表示为1，向下表示为0，然后所有的形状就可以“1”、“0”进行表示，以获得两段长度相同的声波形状文本，再根据海明距离计算方式计算出该原始语音数据和编解码结果的误差值。
在本申请实施例中，海明距离(Hamming Distance)计算法要求输入的文本长度相同,海明距离指的是两个文本之间不同的字母的位数。
在步骤S104中，判断误差值是否满足预设的欺诈阈值。
在本申请实施例中，欺诈阈值主要用于区分该原始语音数据是否存在欺诈行为，用户可以根据实际情况进行预先设置，作为示例，该欺诈阈值可以为10、15、20等，应当理解，此处对欺诈阈值的举例仅为方便理解，不用于限定本申请。
在步骤S105中，若误差值满足欺诈阈值，则确定原始语音数据存在欺诈行为。
在步骤S106中，若误差值不满足欺诈阈值，则确定原始语音数据不存在欺诈行为。
在实际应用中，若欺诈阈值设定为0.02，而用户输入的语音数据声纹0为[1.0,2.0,3.0、4.0,5.0]，通过深度自编码器编解码后得到的输出声纹1为[1.1，2.1，3.1，4.1，5.1]时，那么声纹0与声纹1的均方差＝[(1.1-1.0)^2+(2.1-2.0)^2+(3.1-3.0)^2+(4.1-4.0)^2+(5.1-5.0)^2]/5＝0.01<0.02，那么该语音数据则判定为无欺诈行为；若通过深度自编码器编解码后得到的输出声纹2为[3.0，4.0，5.0，6.0，7.0]时，那么声纹0与声纹2的均方差＝[(3.0-1.0)^2+(4.0-2.0)^2+(5.0-3.0)^2+(6.0-4.0)^2+(7.0-5.0)^2]/5＝4.0>0.02，那么该语音数据则判定为存在欺诈行为。
本申请实施例一提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，通过训练好的深度自编码器对原始语音数据进行编码操作和解码操作，获得基于深度自编码器恢复的编解码结果，通过比对该原始语音数据与编解码结果的信号误差，即可确认该原始语音数据是否存在欺诈行为，由于训练语料大部分都是无欺诈的正常样本，使得该深度自编码器的编码解码无欺诈语音时不会出现较大的信号误差，进而避免传统采用语音情绪模型难以准确地鉴别欺诈样本的问题，同时，本申请无需技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，极大节省技术人员的人力物力。
继续参阅图3，示出了本申请实施例一提供的深度自编码器获取方法的实现流程图，为了便于说明，仅示出与本申请相关的部分。
在本申请实施例一的一些可选的实现方式中，本申请提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法还包括：步骤S201、步骤S202、步骤S203以及步骤S204。
在步骤S201中，读取本地数据库，在本地数据库中获取训练语音数据。
在本申请实施例中，本地数据库中预先存储有已经分析完成的语音数据样本，该语音数据样本可以是通过技术人员进行甄别获得，进一步的，为了避免主观判断的局限性，可通过语音信号分析情绪波动以进行甄别，提高样本的准确性。
在步骤S202中，构建默认自编码器，默认自编码器至少由一个自编码器组成。
在本申请实施例中，每一个自编码器都是一个输入和学习目标相同的神经网络，其结构分为编码器和解码器两部分。给定输入空间X∈x和特征空间h∈F，自编码器求解两者的映射f，g使输入特征的重建误差达到最小：
f：x→F
g：F→x
求解完成后，由编码器输出的隐含层特征h，即“编码特征(encoded feature)”可视为输入数据X的表征。
在本申请实施例中，自编码器的个数可根据用户的实际情况选取，作为示例，该自编码器的个数可以为4个、6个等等，应当理解，此处对自编码器个数的举例仅为方便理解，不用于限定本申请。
在步骤S203中，判断默认自编码器是否由一个自编码器组成。
在本申请实施例中，通过判断默认自编码器的组成个数，从而确定该默认自编码器的训练方式。
在步骤S204中，若默认自编码器由一个自编码器组成，则将训练语音数据输入至自编码器进行自编码器训练操作，得到预先训练好的深度自编码器。
在本申请实施例中，当默认自编码器中的自编码器只有一个时，只需要对该自编码器进行训练即可得到上述深度自编码器。
在步骤S205中，若默认自编码器不仅由一个自编码器组成，则将训练语音数据输入至深度自编码器中的第一个自编码器进行自编码器训练操作，得到第一训练数据。
在步骤S206中，将第一训练数据输入至第二个自编码器进行自编码器训练操作，并依次逐个训练剩余的自编码器；
在步骤S207中，当所有自编码器均完成自编码器训练操作后，得到预先训练好的深度自编码器。
在本申请实施例中，用户可以预先设定深度自编码器中自编码器的组成个数，并根据组成个数分配对应的训练方式。
继续参阅图4，示出了本申请实施例一提供的深度自编码器优化方法的实现流程图，为了便于说明，仅示出与本申请相关的部分。
在本申请实施例一的一些可选的实现方式中，在上述步骤S207之前，还包括：步骤S301。
在步骤S301中，基于误差反向传播算法对深度自编码器进行调优操作，以使深度自编码器的输入和输出误差最小化。
在本申请实施例中，误差反向传播算法是自动控制上最重要、应用最多的有效算法之一。该误差反向传播算法的实现过程是基于输出层输出的误差数据反馈到各个自编码器，各个自编码器根据该误差数据修正各个自编码器的权值，从而实现自我优化的过程。
在实际应用中，调优操作如下所示：
1)初始化
2)输入训练样本对，计算各层输出
3)计算网络输出误差
4)计算各层误差信号
5)调整各层权值
6)检查网络总误差是否达到精度要求
满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2。
其中，调优操作具体有两次，第一次是在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声；第二次是将编码层的输入以四舍五入的方式强制二值化为‘0’或者‘1’，反向传播中，仍然以浮点实数计算梯度。
继续参阅图5，示出了图4中步骤S301的实现流程图，为了便于说明，仅示出与本申请相关的部分。
在本申请实施例一的一些可选的实现方式中，上述步骤S301具体包括：步骤S401以及步骤S402。
在步骤S401中，在自编码器编码层的输入端中加入高斯噪声，以使输入数据产生误差。
在本申请实施例中，高斯噪声既是符合高斯正态分布的误差。一些情况下我们需要向标准数据中加入合适的高斯噪声会让数据变得有一定误差而具有实验价值。具体的，高斯噪声的均值为0，方差σ2预先确定并在第一次调优训练中保持不变。进一步的，高斯噪声的方差σ2为0.3。
在本申请实施例中，在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，从而使经训练得到的深度自编码器神经网络的编码层输出近似于0-1布尔分布。这是因为解码器网络对编码层的输出非常敏感，编码层的输出非常微小的变化就会导致解码器输出不同，而自编码器优化的目标是输出尽可能重构输入向量，故，解码器的输出是相对确定。当在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，神经网络训练过程为了适应这种随机性，编码层输出会趋于0-1布尔分布，因为只有布尔分布下编码层输出受随机性影响最小，以确保解码器输出稳定。
在步骤S402中，当自编码器编码层的输出端输出数据时，对输出数据进行二值化操作，以降低输出数据受所述输入数据随机性的影响。
在本申请实施例中，二值化操作指的是将编码层的输出数据以四舍五入的方式强制转换为‘0’或‘1’的方式，使得该输出数据在进行自我优化时以浮点实数计算梯度。
在本申请实施例中，在利用误差反向传播算法进行调优训练时，总是试图误差最小化，当在编码层的输出强制二值化这种机制下训练，编码层输出的浮点实数也将趋于0-1布尔分布，因为只有0-1布尔分布下才可以误差最小化。
在本申请实施例中，在第一次调优训练采用在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声的基础上，第二次调优训练在其基础上采用将编码层的输出强制二值化，这样训练后得到深度自编码器神经网络的性能最佳。
在本申请实施例一的一些可选的实现方式中，上述训练操作通过最小化θ*得到，最小化最小化θ*表示为：
其中，n表示训练数据样本的个数；θ＝{w,b}和θ′＝{wT,b′}分别表示编码器和解码器的参数矩阵；θ*,θ′*表示为优化后的参数矩阵；x(i)为自编码器的输入，z(i)＝f′θ′(fθ(X(i)))为自编码器的输出；E(x,z)为损失函数，E(x,z)表示为：
其中，N为向量维度，k为维度下标。
综上所述，本申请提供了一种基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，通过训练好的深度自编码器对原始语音数据进行编码操作和解码操作，获得基于深度自编码器恢复的编解码结果，通过比对该原始语音数据与编解码结果的信号误差，即可确认该原始语音数据是否存在欺诈行为，由于训练语料大部分都是无欺诈的正常样本，使得该深度自编码器的编码解码无欺诈语音时不会出现较大的信号误差，进而避免传统采用语音情绪模型难以准确地鉴别欺诈样本的问题，同时，本申请无需技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，极大节省技术人员的人力物力。同时，在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，从而使经训练得到的深度自编码器神经网络的编码层输出近似于0-1布尔分布。这是因为解码器网络对编码层的输出非常敏感，编码层的输出非常微小的变化就会导致解码器输出不同，而自编码器优化的目标是输出尽可能重构输入向量，故，解码器的输出是相对确定。当在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，神经网络训练过程为了适应这种随机性，编码层输出会趋于0-1布尔分布，因为只有布尔分布下编码层输出受随机性影响最小，以确保解码器输出稳定；在第一次调优训练采用在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声的基础上，第二次调优训练在其基础上采用将编码层的输出强制二值化，这样训练后得到深度自编码器神经网络的性能最佳。
需要强调的是，为进一步保证上述原始语音数据的私密和安全性，上述原始语音数据还可以存储于一区块链的节点中。
本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，该计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
实施例二
进一步参考图6，作为上述图1所示方法的实现，本申请实施例二提供了一种基于深度自编码器的欺诈行为识别装置，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图6所示，本申请实施例二提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别装置100包括：语音采集模块101、编码操作模块102、比对操作模块103、阈值判断模块104、第一行为确定模块105以及第二行为确定模块106。其中：
语音采集模块101，用于当进行面审时，接收音频采集设备采集到的原始语音数据；
编解码模块102，用于将原始语音数据输入至预先训练好的深度自编码器进行编解码操作，得到编解码结果；
比对操作模块103，用于对原始语音数据以及编解码结果进行比对操作，得到误差值；
阈值判断模块104，用于判断误差值是否满足预设的欺诈阈值；
第一行为确定模块105，用于若误差值满足欺诈阈值，则确定原始语音数据存在欺诈行为；
第二行为确定模块106，用于若误差值不满足欺诈阈值，则确定原始语音数据不存在欺诈行为。
在本申请实施例中，面审指的是审核人员与被审核人员进行当面审查问答的场景，面审的应用场景可以是“学校面审”、“公务员面审”、“贷款面审”等等，在本申请实施例中，以“贷款面审”为例，面审则是银行信贷员以当面交谈的形式了解贷款者的贷款动机和资金状况，对潜在的信用风险和欺诈风险做出预判。
在本申请实施例中，音频采集设备主要用于采集语音信号，该音频采集设备通过麦克收集面审环境中的音频数据。
在本申请实施例中，原始语音数据指的是面审时采集到的被审核人员发出的语音信息。该语音数据会通过声纹识别网络进行识别操作，得到基于该语音数据的声纹数据。
在本申请实施例中，深度自编码器主要用于识别欺诈语音，该深度自编码器由语音编码器和语音解码器组成，语音编码器的主要功能就是把用户语音的PCM(脉冲编码调制)样值编码成少量的比特(帧)。这种方法使得语音在连路产生误码、网络抖动和突发传输时具有健壮性(Robustness)。在接收端，语音帧先被误码为PCM语音样值，然后再转换成语音波形，语音解码器则是将语音编码器输出的编码结果转换成语音输出数据，在通常情况下，该转换出来的语音输出数据与属于语音编码器的用户语音是相一致的，若不一致，则说明该段用户语音存在欺诈行为。
在本申请实施例中，预先训练好的深度自编码器指的是在使用之前，训练自编码器的目标函数是解码出来的数据和原输入数据的差值，而无欺诈的语音数据的分布有一定的相似性，用这一类数据训练的自编码器，可以较好地拟合无欺诈语音数据的分布，解码恢复出的数据与原数据误差较小。存在欺诈的语音数据与无欺诈的语音数据分布差异较大，因此输入自编码器后无法较好地恢复。因此可以利用自编码器识别欺诈语音。
在本申请实施例中，编解码结果指的是上述语音解码器将语音编码器输出的编码结果转换成的语音输出数据，该语音输出数据即为该编解码结果。
在本申请实施例中，参阅图2，示出了本申请实施例一提供的自编码器的架构示意图，输入数据经过编码器后得到编码结果,再经过解码器恢复出输入数据。fθ(x)表示深度编码器神经网络的映射函数，表征输入向量x到编码层表示向量y＝fθ(x)之间的非线性映射关系，输出y作为编码数据；f′θ′(y)表示深度解码器神经网络的映射函数，表征编码层表示向量y到重建向量z＝f′θ′(y)之间的非线性映射关系，输出z作为解码数据。
在本申请实施例中，比对操作主要用于辨别该原始语音数据和编解码结果的声波形状是否相似。
在本申请实施例中，可以通过傅里叶变换处理操作获取该原始语音数据和编解码结果相对应的声波形状，其中，声波的形状向上表示为1，向下表示为0，然后所有的形状就可以“1”、“0”进行表示，以获得两段长度相同的声波形状文本，再根据海明距离计算方式计算出该原始语音数据和编解码结果的误差值。
在本申请实施例中，海明距离(Hamming Distance)计算法要求输入的文本长度相同,海明距离指的是两个文本之间不同的字母的位数。
在本申请实施例中，欺诈阈值主要用于区分该原始语音数据是否存在欺诈行为，用户可以根据实际情况进行预先设置，作为示例，该欺诈阈值可以为10、15、20等，应当理解，此处对欺诈阈值的举例仅为方便理解，不用于限定本申请。
在实际应用中，若欺诈阈值设定为0.02，而用户输入的语音数据声纹0为[1.0,2.0,3.0、4.0,5.0]，通过深度自编码器编解码后得到的输出声纹1为[1.1，2.1，3.1，4.1，5.1]时，那么声纹0与声纹1的均方差＝[(1.1-1.0)^2+(2.1-2.0)^2+(3.1-3.0)^2+(4.1-4.0)^2+(5.1-5.0)^2]/5＝0.01<0.02，那么该语音数据则判定为无欺诈行为；若通过深度自编码器编解码后得到的输出声纹2为[3.0，4.0，5.0，6.0，7.0]时，那么声纹0与声纹2的均方差＝[(3.0-1.0)^2+(4.0-2.0)^2+(5.0-3.0)^2+(6.0-4.0)^2+(7.0-5.0)^2]/5＝4.0>0.02，那么该语音数据则判定为存在欺诈行为。
本申请实施例二提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别装置，通过训练好的深度自编码器对原始语音数据进行编码操作和解码操作，获得基于深度自编码器恢复的编解码结果，通过比对该原始语音数据与编解码结果的信号误差，即可确认该原始语音数据是否存在欺诈行为，由于训练语料大部分都是无欺诈的正常样本，使得该深度自编码器的编码解码无欺诈语音时不会出现较大的信号误差，进而避免传统采用语音情绪模型难以准确地鉴别欺诈样本的问题，同时，本申请无需技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，极大节省技术人员的人力物力。
继续参阅图7，示出了本申请实施例二提供的深度自编码器获取装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本申请相关的部分。
在本申请实施例二的一些可选的实现方式中，上述基于深度自编码器的欺诈行为识别装置100还包括：训练数据获取模块107、构建模块108、组成判断模块109、第一结果模块110、第二结果模块111、训练操作模块112以及深度自编码器确认模块113。其中：
训练数据获取模块107，用于读取本地数据库，在本地数据库中获取训练语音数据；
构建模块108，用于构建默认自编码器，默认自编码器至少由一个自编码器组成；
组成判断模块109，用于判断默认自编码器是否由一个自编码器组成；
第一结果模块110，用于若默认自编码器由一个自编码器组成，则将训练语音数据输入至自编码器进行自编码器训练操作，得到预先训练好的深度自编码器；
第二结果模块111，用于若默认自编码器不仅由一个自编码器组成，则将训练语音数据输入至深度自编码器中的第一个自编码器进行自编码器训练操作，得到第一训练数据；
训练操作模块112，用于将第一训练数据输入至第二个自编码器进行自编码器训练操作，并依次逐个训练剩余的自编码器；
深度自编码器确认模块113，当所有自编码器均完成自编码器训练操作后，得到预先训练好的深度自编码器。
在本申请实施例中，本地数据库中预先存储有已经分析完成的语音数据样本，该语音数据样本可以是通过技术人员进行甄别获得，进一步的，为了避免主观判断的局限性，可通过语音信号分析情绪波动以进行甄别，提高样本的准确性。
在本申请实施例中，每一个自编码器都是一个输入和学习目标相同的神经网络，其结构分为编码器和解码器两部分。给定输入空间X∈x和特征空间h∈F，自编码器求解两者的映射f，g使输入特征的重建误差达到最小：
f：x→F
g：F→x
求解完成后，由编码器输出的隐含层特征h，即“编码特征(encoded feature)”可视为输入数据X的表征。
在本申请实施例中，自编码器的个数可根据用户的实际情况选取，作为示例，该自编码器的个数可以为4个、6个等等，应当理解，此处对自编码器个数的举例仅为方便理解，不用于限定本申请。
在本申请实施例中，通过判断默认自编码器的组成个数，从而确定该默认自编码器的训练方式。
在本申请实施例中，当默认自编码器中的自编码器只有一个时，只需要对该自编码器进行训练即可得到上述深度自编码器。
在本申请实施例中，用户可以预先设定深度自编码器中自编码器的组成个数，并根据组成个数分配对应的训练方式。
继续参阅图8，示出了本申请实施例二提供的深度自编码器优化装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本申请相关的部分。
在本申请实施例一的一些可选的实现方式中，上述基于深度自编码器的欺诈行为识别装置100还包括：调优操作模块114。其中：
调优操作模块114，用于基于误差反向传播算法对深度自编码器进行调优操作，以使深度自编码器的输入和输出误差最小化。
在本申请实施例中，误差反向传播算法是自动控制上最重要、应用最多的有效算法之一。该误差反向传播算法的实现过程是基于输出层输出的误差数据反馈到各个自编码器，各个自编码器根据该误差数据修正各个自编码器的权值，从而实现自我优化的过程。
在实际应用中，调优操作如下所示：
1)初始化
2)输入训练样本对，计算各层输出
3)计算网络输出误差
4)计算各层误差信号
5)调整各层权值
6)检查网络总误差是否达到精度要求
满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2。
其中，调优操作具体有两次，第一次是在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声；第二次是将编码层的输入以四舍五入的方式强制二值化为‘0’或者‘1’，反向传播中，仍然以浮点实数计算梯度。
在本申请实施例二的一些可选的实现方式中，上述调优操作模块114具体包括：第一调优操作子模块以及第二调优操作子模块。其中：
第一调优操作子模块，用于在自编码器编码层的输入端中加入高斯噪声，以使输入数据产生误差；
第二调优操作子模块，用于当自编码器编码层的输出端输出数据时，对输出数据进行二值化操作，以降低输出数据受输入数据随机性的影响。
在本申请实施例中，高斯噪声既是符合高斯正态分布的误差。一些情况下我们需要向标准数据中加入合适的高斯噪声会让数据变得有一定误差而具有实验价值。具体的，高斯噪声的均值为0，方差σ2预先确定并在第一次调优训练中保持不变。进一步的，高斯噪声的方差σ2为0.3。
在本申请实施例中，在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，从而使经训练得到的深度自编码器神经网络的编码层输出近似于0-1布尔分布。这是因为解码器网络对编码层的输出非常敏感，编码层的输出非常微小的变化就会导致解码器输出不同，而自编码器优化的目标是输出尽可能重构输入向量，故，解码器的输出是相对确定。当在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，神经网络训练过程为了适应这种随机性，编码层输出会趋于0-1布尔分布，因为只有布尔分布下编码层输出受随机性影响最小，以确保解码器输出稳定。
在本申请实施例中，二值化操作指的是将编码层的输出数据以四舍五入的方式强制转换为‘0’或‘1’的方式，使得该输出数据在进行自我优化时以浮点实数计算梯度。
当深度自编码器在前向传播时，在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声。
在本申请实施例中，高斯噪声的均值为0，方差σ^2预先确定并在第一次调优训练中保持不变。进一步的，高斯噪声的方差σ^2为0.3。
在本申请实施例中，在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，从而使经训练得到的深度自编码器神经网络的编码层输出近似于0-1布尔分布。这是因为解码器网络对编码层的输出非常敏感，编码层的输出非常微小的变化就会导致解码器输出不同，而自编码器优化的目标是输出尽可能重构输入向量，故，解码器的输出是相对确定。当在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，神经网络训练过程为了适应这种随机性，编码层输出会趋于0-1布尔分布，因为只有布尔分布下编码层输出受随机性影响最小，以确保解码器输出稳定。
在本申请实施例一的一些可选的实现方式中，上述步骤S301具体包括：当深度自编码器在前向传播时，将编码层的输出以四舍五入的方式强制二值化为‘0’或‘1’；反向传播中，仍然以浮点实数计算梯度。
在本申请实施例中，在利用误差反向传播算法进行调优训练时，总是试图误差最小化，当在编码层的输出强制二值化这种机制下训练，编码层输出的浮点实数也将趋于0-1布尔分布，因为只有0-1布尔分布下才可以误差最小化。
在本申请实施例中，在第一次调优训练采用在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声的基础上，第二次调优训练在其基础上采用将编码层的输出强制二值化，这样训练后得到深度自编码器神经网络的性能最佳。
在本申请实施例二的一些可选的实现方式中，上述训练操作通过最小化θ*得到，最小化最小化θ*表示为：
其中，n表示训练数据样本的个数；θ＝{w,b}和θ′＝{wT,b′}分别表示编码器和解码器的参数矩阵；θ*,θ′*表示为优化后的参数矩阵；x(i)为自编码器的输入，z(i)＝f′θ′(fθ(X(i)))为自编码器的输出；E(x,z)为损失函数，E(x,z)表示为：
其中，N为向量维度，k为维度下标。
综上所述，本申请提供了一种基于深度自编码器的欺诈行为识别装置，通过训练好的深度自编码器对原始语音数据进行编码操作和解码操作，获得基于深度自编码器恢复的编解码结果，通过比对该原始语音数据与编解码结果的信号误差，即可确认该原始语音数据是否存在欺诈行为，由于训练语料大部分都是无欺诈的正常样本，使得该深度自编码器的编码解码无欺诈语音时不会出现较大的信号误差，进而避免传统采用语音情绪模型难以准确地鉴别欺诈样本的问题，同时，本申请无需技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，极大节省技术人员的人力物力。同时，在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，从而使经训练得到的深度自编码器神经网络的编码层输出近似于0-1布尔分布。这是因为解码器网络对编码层的输出非常敏感，编码层的输出非常微小的变化就会导致解码器输出不同，而自编码器优化的目标是输出尽可能重构输入向量，故，解码器的输出是相对确定。当在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声，神经网络训练过程为了适应这种随机性，编码层输出会趋于0-1布尔分布，因为只有布尔分布下编码层输出受随机性影响最小，以确保解码器输出稳定；在第一次调优训练采用在编码层的输入端加入特定分布的高斯噪声的基础上，第二次调优训练在其基础上采用将编码层的输出强制二值化，这样训练后得到深度自编码器神经网络的性能最佳。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图9，图9为本实施例计算机设备基本结构框图。
所述计算机设备200包括通过系统总线相互通信连接存储器210、处理器220、网络接口230。需要指出的是，图中仅示出了具有组件210-230的计算机设备200，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器210至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器210可以是所述计算机设备200的内部存储单元，例如该计算机设备200的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器210也可以是所述计算机设备200的外部存储设备，例如该计算机设备200上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器210还可以既包括所述计算机设备200的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器210通常用于存储安装于所述计算机设备200的操作系统和各类应用软件，例如基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器210还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器220在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器220通常用于控制所述计算机设备200的总体操作。本实施例中，所述处理器220用于运行所述存储器210中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的计算机可读指令。
所述网络接口230可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口230通常用于在所述计算机设备200与其他电子设备之间建立通信连接。
本申请提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，通过训练好的深度自编码器对原始语音数据进行编码操作和解码操作，获得基于深度自编码器恢复的编解码结果，通过比对该原始语音数据与编解码结果的信号误差，即可确认该原始语音数据是否存在欺诈行为，由于训练语料大部分都是无欺诈的正常样本，使得该深度自编码器的编码解码无欺诈语音时不会出现较大的信号误差，进而避免传统采用语音情绪模型难以准确地鉴别欺诈样本的问题，同时，本申请无需技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，极大节省技术人员的人力物力。
本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的步骤。
本申请提供的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，通过训练好的深度自编码器对原始语音数据进行编码操作和解码操作，获得基于深度自编码器恢复的编解码结果，通过比对该原始语音数据与编解码结果的信号误差，即可确认该原始语音数据是否存在欺诈行为，由于训练语料大部分都是无欺诈的正常样本，使得该深度自编码器的编码解码无欺诈语音时不会出现较大的信号误差，进而避免传统采用语音情绪模型难以准确地鉴别欺诈样本的问题，同时，本申请无需技术人员甄别训练语料是否存在欺诈行为，极大节省技术人员的人力物力。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
当进行面审时，接收音频采集设备采集到的原始语音数据；
将所述原始语音数据输入至预先训练好的深度自编码器进行编解码操作，得到编解码结果，其中，所述深度自编码器由语音编码器和语音解码器组成，所述语音编码器用于把用户语音的脉冲编码调制样值编码成少量的比特，所述语音解码器用于把语音编码器输出的编码结果转换成语音输出数据；
对所述原始语音数据以及所述编解码结果进行比对操作，得到误差值；
判断所述误差值是否满足预设的欺诈阈值；
若所述误差值满足所述欺诈阈值，则确定所述原始语音数据存在欺诈行为；
若所述误差值不满足所述欺诈阈值，则确定所述原始语音数据不存在欺诈行为；
在所述将所述原始语音数据输入至预先训练好的深度自编码器进行编解码操作，得到编解码结果的步骤之前还包括：
读取本地数据库，在所述本地数据库中获取训练语音数据；
构建默认自编码器，所述默认自编码器至少由一个自编码器组成；
判断所述默认自编码器是否由一个自编码器组成；
若所述默认自编码器由一个自编码器组成，则将所述训练语音数据输入至所述自编码器进行自编码器训练操作，得到所述预先训练好的深度自编码器；
若所述默认自编码器不仅由一个自编码器组成，则将所述训练语音数据输入至所述深度自编码器中的第一个自编码器进行自编码器训练操作，得到第一训练数据；
将所述第一训练数据输入至第二个所述自编码器进行所述自编码器训练操作，并依次逐个训练剩余的所述自编码器；
当所有所述自编码器均完成所述自编码器训练操作后，得到所述预先训练好的深度自编码器；
在所述当所有所述自编码器均完成所述自编码器训练操作后，得到所述预先训练好的深度自编码器的步骤之前还包括：
基于误差反向传播算法对所述深度自编码器进行调优操作，以使所述深度自编码器的输入和输出误差最小化。
2.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述基于误差反向传播算法对所述深度自编码器进行调优操作，以使所述深度自编码器的输入和输出误差最小化的步骤具体包括：
在所述自编码器编码层的输入端中加入高斯噪声，以使输入数据产生误差；
当所述自编码器编码层的输出端输出数据时，对所述输出数据进行二值化操作，以降低所述输出数据受所述输入数据随机性的影响。
3.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，其特征在于，所述训练操作通过最小化得到，所述最小化表示为：
；
其中，n表示训练数据样本的个数；分别表示编码器和解码器的参数矩阵;，表示为优化后的参数矩阵；为自编码器的输入，为自编码器的输出；为损失函数，表示为：；
其中，N为向量维度，k为维度下标。
4.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法，其特征在于，在所述当进行面审时，接收音频采集设备采集到的原始语音数据的步骤之后，所述方法还包括下述步骤：
将所述原始语音数据存储至区块链中。
5.一种基于深度自编码器的欺诈行为识别装置，其特征在于，包括：
语音采集模块，用于当进行面审时，接收音频采集设备采集到的原始语音数据；
编解码模块，用于将所述原始语音数据输入至预先训练好的深度自编码器进行编解码操作，得到编解码结果，其中，所述深度自编码器由语音编码器和语音解码器组成，所述语音编码器用于把用户语音的脉冲编码调制样值编码成少量的比特，所述语音解码器用于把语音编码器输出的编码结果转换成语音输出数据；
比对操作模块，用于对所述原始语音数据以及所述编解码结果进行比对操作，得到误差值；
阈值判断模块，用于判断所述误差值是否满足预设的欺诈阈值；
第一行为确定模块，用于若所述误差值满足所述欺诈阈值，则确定所述原始语音数据存在欺诈行为；
第二行为确定模块，用于若所述误差值不满足所述欺诈阈值，则确定所述原始语音数据不存在欺诈行为；
所述装置还包括：
训练数据获取模块，用于读取本地数据库，在所述本地数据库中获取训练语音数据；
构建模块，用于构建默认自编码器，所述默认自编码器至少由一个自编码器组成；
组成判断模块，用于判断所述默认自编码器是否由一个自编码器组成；
第一结果模块，用于若所述默认自编码器由一个自编码器组成，则将所述训练语音数据输入至所述自编码器进行自编码器训练操作，得到所述预先训练好的深度自编码器；
第二结果模块，用于若所述默认自编码器不仅由一个自编码器组成，则将所述训练语音数据输入至所述深度自编码器中的第一个自编码器进行自编码器训练操作，得到第一训练数据；
训练操作模块，用于将所述第一训练数据输入至第二个所述自编码器进行所述自编码器训练操作，并依次逐个训练剩余的所述自编码器；
深度自编码器确认模块，当所有所述自编码器均完成所述自编码器训练操作后，得到所述预先训练好的深度自编码器；
所述装置还包括：调优操作模块，其中：
所述调优操作模块，用于基于误差反向传播算法对所述深度自编码器进行调优操作，以使所述深度自编码器的输入和输出误差最小化。
6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至4中任一项所述的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的基于深度自编码器的欺诈行为识别方法的步骤。
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