本發(fā)明涉及通話安全技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，本發(fā)明涉及一種惡意來電者聲紋的自動識別方法、裝置和移動終端。

背景技術(shù)：

近年來，電話詐騙、電話推銷、電話騷擾等惡意電話行為越來越猖獗，電信用戶不勝其擾。一些手機安全軟件例如360手機衛(wèi)士，會將這些被眾多用戶舉報為惡意來電的電話號碼統(tǒng)一標(biāo)識為惡意號碼，并在該電話號碼進(jìn)行呼叫時提示被叫用戶該電話號碼為惡意號碼，使得被叫用戶可以有效分辨，避免被騙或者浪費時間，這在一定程度上保證了用戶安全和節(jié)約了用戶時間。然而，如果這些惡意來電者更換了電話號碼再次進(jìn)行惡意電話行為，則由于剛開始時該電話號碼并沒有被有效標(biāo)識，導(dǎo)致被叫用戶存在被騙的風(fēng)險并且會浪費用戶時間，安全性和效率都有待提高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的旨在至少能解決上述的技術(shù)缺陷之一，特別是安全性不佳的技術(shù)缺陷。

本發(fā)明提供一種惡意來電者聲紋的自動識別方法，包括如下步驟：

確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電；

獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從所述語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征；

判斷所述來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。

在其中一個實施例中，所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫多于一個，每個惡意聲紋數(shù)據(jù)庫對應(yīng)各自的惡意類型，每個惡意聲紋數(shù)據(jù)庫存儲有對應(yīng)惡意類型的預(yù)存聲紋特征。

在其中一個實施例中，所述惡意號碼黑名單多于一個，每個惡意號碼黑名單對應(yīng)各自的惡意類型。

在其中一個實施例中，將所述來電號碼存儲到與所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的惡意類型相一致的惡意號碼黑名單中。

在其中一個實施例中，所述惡意類型包括詐騙類型、推銷類型、騷擾類型中的至少之一。

在其中一個實施例中，所述預(yù)存聲紋特征與電話號碼相關(guān)聯(lián)。

在其中一個實施例中，所述判斷所述來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中包括：

從所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中獲取與所述來電號碼關(guān)聯(lián)的預(yù)存聲紋特征，判斷所述來電者的聲紋特征是否與所述預(yù)存聲紋特征匹配。

在其中一個實施例中，判斷所述來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，以及將所述來電號碼與所述來電者的聲紋特征建立好映射關(guān)系存儲到所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。

在其中一個實施例中，所述確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電的過程包括：

判斷所述來電號碼是否已經(jīng)存儲在惡意號碼黑名單中，若否則確定對應(yīng)的來電為正常來電。

在其中一個實施例中，所述惡意號碼黑名單存儲在本地或服務(wù)器。

在其中一個實施例中，所述來電者的聲紋特征為攜帶具有特征字或詞的言語信息的聲波頻譜。

在其中一個實施例中，所述獲取通話過程中的來電者語音數(shù)據(jù)，從所述語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征的過程包括：

檢測到來電者產(chǎn)生語音流時，記錄并存儲至少一段語音數(shù)據(jù)；

解析所述至少一段語音數(shù)據(jù)以提取來電者的聲紋特征。

在其中一個實施例中，所述解析所述至少一段語音數(shù)據(jù)以提取來電者的聲紋特征包括：

解析至少一段語音數(shù)據(jù)，提取所述語音數(shù)據(jù)中至少一組特征字或詞；

根據(jù)所述特征字或詞提取來電者的聲紋特征。

在其中一個實施例中，所述語音數(shù)據(jù)為設(shè)定時長的語音數(shù)據(jù)。

在其中一個實施例中，提取來電者的聲紋特征成功后，或確認(rèn)無法提取來電者的聲紋特征后，刪除所述語音數(shù)據(jù)。

在其中一個實施例中，所述存儲所述來電者的聲紋特征到所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中包括：

存儲與所述來電號碼建立有映射關(guān)系的所述來電者的聲紋特征到所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。

在其中一個實施例中，所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫建立在服務(wù)器。

在其中一個實施例中，若所述來電者的聲紋特征已經(jīng)存儲在所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，則警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，并自動掛斷電話。

在其中一個實施例中，若已經(jīng)存儲在所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，則警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，并經(jīng)過預(yù)設(shè)的等候時長后自動掛斷電話。

本發(fā)明還提供一種惡意來電者聲紋的自動識別裝置，其包括：

識別模塊，用于確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電；

分析模塊，用于獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從所述語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征；

處理模塊，用于判斷所述來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。

在其中一個實施例中，所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫多于一個，每個惡意聲紋數(shù)據(jù)庫對應(yīng)各自的惡意類型，每個惡意聲紋數(shù)據(jù)庫存儲有對應(yīng)惡意類型的預(yù)存聲紋特征。

在其中一個實施例中，所述惡意號碼黑名單多于一個，每個惡意號碼黑名單對應(yīng)各自的惡意類型。

在其中一個實施例中，所述處理模塊將所述來電號碼存儲到與所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的惡意類型相一致的惡意號碼黑名單中。

在其中一個實施例中，所述惡意類型包括詐騙類型、推銷類型、騷擾類型中的至少之一。

在其中一個實施例中，所述預(yù)存聲紋特征與電話號碼相關(guān)聯(lián)。

在其中一個實施例中，所述處理模塊用于：

從所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中獲取與所述來電號碼關(guān)聯(lián)的預(yù)存聲紋特征，判斷所述來電者的聲紋特征是否與所述預(yù)存聲紋特征匹配。

在其中一個實施例中，所述處理模塊用于：判斷所述來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，以及將所述來電號碼與所述來電者的聲紋特征建立好映射關(guān)系存儲到所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。

在其中一個實施例中，所述識別模塊用于：

判斷所述來電號碼是否已經(jīng)存儲在惡意號碼黑名單中，若否則確定對應(yīng)的來電為正常來電。

在其中一個實施例中，所述惡意號碼黑名單存儲在本地或服務(wù)器。

在其中一個實施例中，所述來電者的聲紋特征為攜帶具有特征字或詞的言語信息的聲波頻譜。

在其中一個實施例中，所述分析模塊用于：

檢測到來電者產(chǎn)生語音流時，記錄并存儲至少一段語音數(shù)據(jù)；

解析所述至少一段語音數(shù)據(jù)以提取來電者的聲紋特征。

在其中一個實施例中，所述解析所述至少一段語音數(shù)據(jù)以提取來電者的聲紋特征包括：

解析至少一段語音數(shù)據(jù)，提取所述語音數(shù)據(jù)中至少一組特征字或詞；

根據(jù)所述特征字或詞提取來電者的聲紋特征。

在其中一個實施例中，所述語音數(shù)據(jù)為設(shè)定時長的語音數(shù)據(jù)。

在其中一個實施例中，所述裝置還包括刪除模塊；所述刪除模塊用于：在所述分析模塊提取來電者的聲紋特征成功后，或確認(rèn)無法提取來電者的聲紋特征后，刪除所述語音數(shù)據(jù)。

在其中一個實施例中，所述處理模塊用于：

存儲與所述來電號碼建立有映射關(guān)系的所述來電者的聲紋特征到所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。

在其中一個實施例中，所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫建立在服務(wù)器。

在其中一個實施例中，所述裝置還包括保護(hù)模塊；若所述來電者的聲紋特征已經(jīng)存儲在所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，則所述處理模塊警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，所述保護(hù)模塊自動掛斷電話。

在其中一個實施例中，若已經(jīng)存儲在所述惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，則所述處理模塊警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，所述保護(hù)模塊經(jīng)過預(yù)設(shè)的等候時長后自動掛斷電話。

本發(fā)明還提供一種移動終端，其包括：

觸敏顯示器；

一個或多個處理器；

存儲器；

一個或多個應(yīng)用程序，其中所述一個或多個應(yīng)用程序被存儲在所述存儲器中并被配置為由所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個程序配置用于：執(zhí)行任一實施例所述的惡意來電者聲紋的自動識別方法。

上述的惡意來電者聲紋的自動識別方法、裝置和移動終端，確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電；獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從所述語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征；判斷所述來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若沒有存儲則警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。這樣，惡意來電者即使使用其他正常電話號碼(未被標(biāo)識為惡意電話號碼)再次呼叫用戶時也會被識別出來，及時的提示用戶并將該電話號碼列入黑名單，提高了安全性并節(jié)約了用戶時間。

而且，惡意來電者即使正常的日常通話都會被提示為惡意來電，可以有效遏制惡意來電者不再進(jìn)行惡意電話行為。如果在一段預(yù)設(shè)的考察時長內(nèi)惡意來電者的來電不再被用戶舉報為惡意來電，則還可以刪除惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中的該來電者的聲紋特征。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，這些將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1為一個實施例的惡意來電者聲紋的自動識別方法流程圖；

圖2為一個實施例的惡意來電者聲紋的自動識別裝置模塊圖；

圖3示出的是與本發(fā)明實施例提供的終端相關(guān)的手機的部分結(jié)構(gòu)的框圖。

具體實施方式

下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對本發(fā)明的限制。

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，除非特意聲明，這里使用的單數(shù)形式“一”、“一個”、“所述”和“該”也可包括復(fù)數(shù)形式。應(yīng)該進(jìn)一步理解的是，本發(fā)明的說明書中使用的措辭“包括”是指存在所述特征、整數(shù)、步驟、操作、元件和/或組件，但是并不排除存在或添加一個或多個其他特征、整數(shù)、步驟、操作、元件、組件和/或它們的組。應(yīng)該理解，當(dāng)我們稱元件被“連接”或“耦接”到另一元件時，它可以直接連接或耦接到其他元件，或者也可以存在中間元件。此外，這里使用的“連接”或“耦接”可以包括無線連接或無線耦接。這里使用的措辭“和/或”包括一個或更多個相關(guān)聯(lián)的列出項的全部或任一單元和全部組合。

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，除非另外定義，這里使用的所有術(shù)語(包括技術(shù)術(shù)語和科學(xué)術(shù)語)，具有與本發(fā)明所屬領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員的一般理解相同的意義。還應(yīng)該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術(shù)語，應(yīng)該被理解為具有與現(xiàn)有技術(shù)的上下文中的意義一致的意義，并且除非像這里一樣被特定定義，否則不會用理想化或過于正式的含義來解釋。

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，這里所使用的“終端”、“終端設(shè)備”既包括無線信號接收器的設(shè)備，其僅具備無發(fā)射能力的無線信號接收器的設(shè)備，又包括接收和發(fā)射硬件的設(shè)備，其具有能夠在雙向通訊鏈路上，執(zhí)行雙向通訊的接收和發(fā)射硬件的設(shè)備。這種設(shè)備可以包括：蜂窩或其他通訊設(shè)備，其具有單線路顯示器或多線路顯示器或沒有多線路顯示器的蜂窩或其他通訊設(shè)備；PCS(Personal Communications Service，個人通訊系統(tǒng))，其可以組合語音、數(shù)據(jù)處理、傳真和/或數(shù)據(jù)通訊能力；PDA(Personal Digital Assistant，個人數(shù)字助理)，其可以包括射頻接收器、尋呼機、互聯(lián)網(wǎng)/內(nèi)聯(lián)網(wǎng)訪問、網(wǎng)絡(luò)瀏覽器、記事本、日歷和/或GPS(Global Positioning System，全球定位系統(tǒng))接收器；常規(guī)膝上型和/或掌上型計算機或其他設(shè)備，其具有和/或包括射頻接收器的常規(guī)膝上型和/或掌上型計算機或其他設(shè)備。這里所使用的“終端”、“終端設(shè)備”可以是便攜式、可運輸、安裝在交通工具(航空、海運和/或陸地)中的，或者適合于和/或配置為在本地運行，和/或以分布形式，運行在地球和/或空間的任何其他位置運行。這里所使用的“終端”、“終端設(shè)備”還可以是通訊終端、上網(wǎng)終端、音樂/視頻播放終端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移動互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)和/或具有音樂/視頻播放功能的移動電話，也可以是智能電視、機頂盒等設(shè)備。

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，這里所使用的遠(yuǎn)端網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，其包括但不限于計算機、網(wǎng)絡(luò)主機、單個網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、多個網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器集或多個服務(wù)器構(gòu)成的云。在此，云由基于云計算(Cloud Computing)的大量計算機或網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器構(gòu)成，其中，云計算是分布式計算的一種，由一群松散耦合的計算機集組成的一個超級虛擬計算機。本發(fā)明的實施例中，遠(yuǎn)端網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、終端設(shè)備與WNS服務(wù)器之間可通過任何通訊方式實現(xiàn)通訊，包括但不限于，基于3GPP、LTE、WIMAX的移動通訊、基于TCP/IP、UDP協(xié)議的計算機網(wǎng)絡(luò)通訊以及基于藍(lán)牙、紅外傳輸標(biāo)準(zhǔn)的近距無線傳輸方式。

以下描述的惡意來電者聲紋的自動識別方法和裝置，可以應(yīng)用于移動終端，例如應(yīng)用于手機、平板電腦，總之是具有通信功能的終端，在以下說明中以終端為例子。

圖1為一個實施例的惡意來電者聲紋的自動識別方法流程圖。

本發(fā)明提供一種惡意來電者聲紋的自動識別方法，包括如下步驟：

步驟S100：確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電。

可以在本機或服務(wù)器預(yù)先建立好惡意號碼黑名單，當(dāng)終端收到來電時，獲取來電號碼，判斷來電號碼是否已經(jīng)存儲在惡意號碼黑名單中，若是則確定對應(yīng)的來電為惡意來電，若否則確定為正常來電。如果惡意號碼黑名單存儲在本機，則在本地進(jìn)行識別；如果惡意號碼黑名單存儲在服務(wù)器，則在服務(wù)器進(jìn)行識別，服務(wù)器將識別結(jié)果反饋給終端。

惡意號碼黑名單既可以是由用戶自行建立的黑名單，例如用戶在接到某些惡意電話時將該電話號碼添加到黑名單中，這個時候惡意號碼黑名單可以存儲在本地，用戶還可以分享該惡意號碼黑名單到服務(wù)器。當(dāng)然，惡意號碼黑名單也可以是由服務(wù)器建立的黑名單，例如服務(wù)器將眾多用戶舉報的電話號碼列入黑名單中，這個時候惡意號碼黑名單可以存儲在服務(wù)器，用戶還可以主動到服務(wù)器請求獲取該惡意號碼黑名單。

惡意號碼黑名單既可以是一個黑名單，也可以按照惡意類型分成多個惡意號碼名單。例如惡意類型可以分為詐騙類型、推銷類型、騷擾類型等等，則惡意號碼黑名單可以分成詐騙黑名單、推銷黑名單、騷擾黑名單。終端在識別到來電號碼是屬于哪個惡意號碼黑名單中，然后進(jìn)行相應(yīng)的提示。例如識別來電號碼是屬于詐騙黑名單中的，則提示用戶來電為詐騙來電。因此，當(dāng)還對惡意類型進(jìn)行細(xì)分時，終端可以獲取來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼，確定來電號碼為惡意來電，并確定其惡意類型。具體過程為：終端獲取來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼后，將來電號碼在多個惡意號碼黑名單中進(jìn)行比對，當(dāng)某一惡意類型的惡意號碼黑名單中存儲有該電話號碼時，則確定該電話號碼為惡意來電號碼，并確定其惡意類型；若沒有惡意號碼黑名單存儲有該電話號碼，則確定該電話號碼為正常來電。

步驟S200：獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從該語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征。

由于每個人的聲音器官，諸如聲帶、口腔、鼻腔、舌、齒、唇、肺等，在發(fā)音時呈現(xiàn)千姿百態(tài)。由于年齡、性格、語言習(xí)慣等多種原因，再加上發(fā)音容量大小不一，發(fā)音頻率不盡相同，哪怕是微小的差異，也會導(dǎo)致這些器官發(fā)出的聲音必然有著各自的特點，從而形成每個人獨具一格的聲紋(Voiceprint)，可用語譜圖觀察出來。

聲紋識別，就是從某段語音中識別出說話人的身份的過程。與指紋類似，每個人說話過程中蘊涵的語音特征和發(fā)音習(xí)慣等也幾乎是唯一的。語音識別是共性識別，判定所說的內(nèi)容(說的什么)。聲紋識別是個性識別，判定說話人身份(是誰說的)。

聲紋識別有兩個關(guān)鍵問題，一是特征提取，二是模式識別。

特征提取的任務(wù)是提取并選擇對說話人的聲紋具有可分性強、穩(wěn)定性高等特性的聲學(xué)或語言特征。雖然目前大部分聲紋識別系統(tǒng)用的都是聲學(xué)層面的特征，但是表征一個人特點的特征應(yīng)該是多層面的，包括：(1)與人類的發(fā)音機制的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)有關(guān)的聲學(xué)特征(如頻譜、倒頻譜、共振峰、基音、反射系數(shù)等等)、鼻音、帶深呼吸音、沙啞音、笑聲等；(2)受社會經(jīng)濟(jì)狀況、受教育水平、出生地等影響的語義、修辭、發(fā)音、言語習(xí)慣等；(3)個人特點或受父母影響的韻律、節(jié)奏、速度、語調(diào)、音量等特征。從利用數(shù)學(xué)方法可以建模的角度出發(fā)，聲紋自動識別模型目前可以使用的特征包括：(1)聲學(xué)特征(倒頻譜)；(2)詞法特征(說話人相關(guān)的詞n-gram，音素n-gram)；(3)韻律特征(利用n-gram描述的基音和能量“姿勢”)；(4)語種、方言和口音信息；(5)通道信息(使用何種通道)；等等。

對于模式識別，主要有這幾大類方法：(1)模板匹配方法：利用動態(tài)時間彎折(DTW)以對準(zhǔn)訓(xùn)練和測試特征序列，主要用于固定詞組的應(yīng)用(通常為文本相關(guān)任務(wù))；(2)最近鄰方法：訓(xùn)練時保留所有特征矢量，識別時對每個矢量都找到訓(xùn)練矢量中最近的K個，據(jù)此進(jìn)行識別，通常模型存儲和相似計算的量都很大；(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：有很多種形式，如多層感知、徑向基函數(shù)(RBF)等，可以顯式訓(xùn)練以區(qū)分說話人和其背景說話人，其訓(xùn)練量很大，且模型的可推廣性不好；(4)隱式馬爾可夫模型(HMM)方法：通常使用單狀態(tài)的HMM，或高斯混合模型(GMM)，是比較流行的方法，效果比較好；(5)VQ聚類方法(如LBG，K-均值)：效果比較好，算法復(fù)雜度也不高，和HMM方法配合起來更可以收到更好的效果；(6)多項式分類器方法：有較高的精度，但模型存儲和計算量都比較大。

其中模板匹配法的要點是，在訓(xùn)練過程中從每個說話人的訓(xùn)練語句中提取相應(yīng)的特征矢量來描述各個說話人的行為；在測試階段，從說話人的測試語音信號中用同樣的方法提取測試模板，主要有動態(tài)時間規(guī)整方法和矢量量化方法。在以下的描述中，以模板匹配法為例。

由于每個人的聲紋都是唯一的，因此可以通過解析來電者的聲音以獲取來電者的聲紋特征從而識別惡意來電者，來電者的聲紋特征為攜帶具有特征字或詞的言語信息的聲波頻譜。例如，終端可以在檢測到來電者正在說話(產(chǎn)生語音流)時，記錄并存儲至少一段語音數(shù)據(jù)；然后解析至少一段語音數(shù)據(jù)以提取來電者的聲紋特征。該語音數(shù)據(jù)可以為設(shè)定時長的語音數(shù)據(jù)，例如設(shè)定時長為10秒，從檢測到來電者正在說話時開始錄音，錄音10秒。

獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從該語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征可以通過如下過程實現(xiàn)：解析至少一段語音數(shù)據(jù)，提取語音數(shù)據(jù)中至少一組特征字或詞；根據(jù)該特征字或詞提取來電者的聲紋特征。

特征字或詞是預(yù)先設(shè)置好的，這是因為通常詐騙者、推銷者、騷擾者都會在通話中說出特定的字或詞，例如“你好”、“喂”、“請問”、“你是”、“先生”、“女士”、“嗎”等等特征字或詞，通過在語音數(shù)據(jù)中識別這些特征字或詞，可以有效提高聲紋識別的效率。例如，在語音片段中識別出了來電者說的句子“你好，請問你是唐伯虎先生嗎”，終端提取出“你好”、“請問”、“你是”、“先生”、“嗎”這五組特征字或詞，然后根據(jù)這些特征字或詞提取來電者的聲紋特征。

獲取的語音數(shù)據(jù)會存儲或暫時存儲在終端的存儲介質(zhì)中，當(dāng)提取來電者的聲紋特征成功后，或確認(rèn)無法提取來電者的聲紋特征后，終端可以刪除語音片段，以節(jié)約終端的存儲空間。

步驟S300：判斷該來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將該來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。

終端提取來電者的來電者的聲紋特征后，判斷來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。惡意聲紋數(shù)據(jù)庫存儲有與電話號碼相關(guān)聯(lián)的預(yù)存聲紋特征，這些預(yù)存聲紋特征是服務(wù)器在之前的眾多惡意來電中收集并存儲的，并在收集后將預(yù)存聲紋特征與對應(yīng)的電話號碼建立好映射關(guān)系。因此，惡意聲紋數(shù)據(jù)庫建立在服務(wù)器。

惡意聲紋數(shù)據(jù)庫可能不止一個，例如可以是多于一個的惡意聲紋數(shù)據(jù)庫，每個惡意聲紋數(shù)據(jù)庫對應(yīng)各自的惡意類型。例如惡意類型多于種，可以分為詐騙類型、推銷類型、騷擾類型等等，則惡意聲紋數(shù)據(jù)庫可以分成詐騙數(shù)據(jù)庫、推銷數(shù)據(jù)庫、騷擾數(shù)據(jù)庫。

因此，判斷來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中可以通過以下過程實現(xiàn)：從惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中獲取與來電號碼關(guān)聯(lián)的預(yù)存聲紋特征，判斷來電者的聲紋特征是否與預(yù)存聲紋特征匹配。

若來電者的聲紋特征已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，終端則警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。警示用戶可以是通過文字信息、語音或振動等方式進(jìn)行警示，例如在來電界面發(fā)出“疑似詐騙”等文字信息，還可以加以語音和振動提醒以加強警示力度。

在一些實施例中，為了進(jìn)一步保護(hù)電信安全，若來電者的聲紋特征已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，則警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，并自動掛斷電話。這種方式有利于避免那些辨別能力較弱的用戶上當(dāng)受騙，例如老人用戶。進(jìn)一步的，在一些實施例中，若已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，則警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，并經(jīng)過預(yù)設(shè)的等候時長后自動掛斷電話。在判斷出來電者的聲紋特征為惡意聲紋特征開始計時，經(jīng)過預(yù)設(shè)的等候時長(例如)后再自動掛斷電話，可以有利于讓用戶通過這段等候時長確信該來電為惡意來電(同時通過文字信息、語音、振動警示用戶)，并給用戶一定的緩沖時間，增強用戶體驗。

若按照惡意類型分成多個對應(yīng)惡意類型的惡意聲紋數(shù)據(jù)庫，則終端將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中時，將來電號碼存儲到與惡意聲紋數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的惡意類型相一致的惡意號碼黑名單中。例如，如果來電號碼已經(jīng)存儲在詐騙數(shù)據(jù)庫中，則將來電號碼存儲到詐騙黑名單中。

終端還可以在存儲好來電號碼到惡意號碼黑名單后，可以將來電號碼與來電者的聲紋特征建立好映射關(guān)系存儲到惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。由于惡意聲紋數(shù)據(jù)庫是建立在服務(wù)器的，因此終端可以將來電號碼上傳到服務(wù)器進(jìn)行存儲。

當(dāng)然，如果惡意來電者不再進(jìn)行惡意電話行為，則可以將該惡意來電者的聲紋特征從惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中刪除。例如，預(yù)設(shè)考察時長(例如2個月)，如果在考察時長內(nèi)該來電者的聲紋特征不再被采集到，即相當(dāng)于在考察時長內(nèi)惡意來電者的來電不再被用戶舉報為惡意來電，則還可以刪除惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中的該來電者的聲紋特征。

上述的惡意來電者聲紋的自動識別方法，確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電；獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征；判斷來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。這樣，惡意來電者即使使用其他正常電話號碼(未被標(biāo)識為惡意電話號碼)再次呼叫用戶時也會被識別出來，及時的提示用戶并將該電話號碼列入黑名單，提高了安全性并節(jié)約了用戶時間。

而且，通過收集惡意來電者的聲紋特征，使得惡意來電者即使正常的日常通話都會被提示為惡意來電，可以有效遏制惡意來電者不再進(jìn)行惡意電話行為。如果在一段預(yù)設(shè)的考察時長內(nèi)惡意來電者的來電不再被用戶舉報為惡意來電，則還可以刪除惡意聲紋數(shù)據(jù)庫的該來電者的聲紋特征。

通過眾多用戶的參與而形成的惡意聲紋數(shù)據(jù)庫，除了在惡意來電時通過來電者的聲紋特征來識別并提示用戶外，還可以具有以下的擴展作用。例如，隨著實名制辦理sim卡的業(yè)務(wù)持續(xù)開展，后續(xù)“身份證-手機號碼”的數(shù)據(jù)庫(DB1)系統(tǒng)會日趨完善，待終端海量的“用戶聲紋-手機號碼-是否有詐騙記錄”的數(shù)據(jù)庫(DB2)的完善，通過兩個數(shù)據(jù)庫的互相訪問，后續(xù)可以做到如下數(shù)據(jù)查詢平臺：

1、詐騙記錄查詢平臺：

當(dāng)詐騙者通過電話有詐騙行為時，云端(服務(wù)器)通過數(shù)據(jù)庫DB2的聲紋特征可以查詢其身份認(rèn)證的手機號碼，再通過數(shù)據(jù)庫DB1查詢確認(rèn)到詐騙者的真正身份。

2、金融信用查詢平臺：

結(jié)合數(shù)據(jù)庫DB1和DB2，可以整合出完整的信用評價平臺，共同建立維護(hù)社會誠信的制度保障。

以下描述一種與上述惡意來電者聲紋的自動識別方法相應(yīng)的裝置，該裝置應(yīng)用于移動終端。圖2為一個實施例的惡意來電者聲紋的自動取證裝置模塊圖。一種惡意來電者聲紋的自動取證裝置，其包括：識別模塊100、分析模塊200和處理模塊300。

識別模塊100用于確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電；分析模塊200用于獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從該語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征；處理模塊300判斷該來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將所述來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。

識別模塊100確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為惡意來電。

可以在本機或服務(wù)器預(yù)先建立好惡意號碼黑名單，當(dāng)終端收到來電時，識別模塊100獲取來電號碼，判斷來電號碼是否已經(jīng)存儲在惡意號碼黑名單中，若是則確定對應(yīng)的來電為惡意來電。如果惡意號碼黑名單存儲在本機，則在本地進(jìn)行識別；如果惡意號碼黑名單存儲在服務(wù)器，則在服務(wù)器進(jìn)行識別，服務(wù)器將識別結(jié)果反饋給終端。

惡意號碼黑名單既可以是由用戶自行建立的黑名單，例如用戶在接到某些惡意電話時將該電話號碼添加到黑名單中，這個時候惡意號碼黑名單可以存儲在本地，用戶還可以分享該惡意號碼黑名單到服務(wù)器。當(dāng)然，惡意號碼黑名單也可以是由服務(wù)器建立的黑名單，例如服務(wù)器將眾多用戶舉報的電話號碼列入黑名單中，這個時候惡意號碼黑名單可以存儲在服務(wù)器，用戶還可以主動到服務(wù)器請求獲取該惡意號碼黑名單。

惡意號碼黑名單既可以是一個黑名單，也可以按照惡意類型分成多個惡意號碼名單。例如惡意類型可以分為詐騙類型、推銷類型、騷擾類型等等，則惡意號碼黑名單可以分成詐騙黑名單、推銷黑名單、騷擾黑名單。終端在識別到來電號碼是屬于哪個惡意號碼黑名單中，然后進(jìn)行相應(yīng)的提示。例如識別來電號碼是屬于詐騙黑名單中的，則提示用戶來電為詐騙來電。因此，當(dāng)還對惡意類型進(jìn)行細(xì)分時，識別模塊100可以獲取來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼，確定來電號碼為惡意來電，并確定其惡意類型。具體過程為：識別模塊100獲取來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼后，將來電號碼在多個惡意號碼黑名單中進(jìn)行比對，當(dāng)某一惡意類型的惡意號碼黑名單中存儲有該電話號碼時，則確定該電話號碼為惡意來電號碼，并確定其惡意類型；若沒有惡意號碼黑名單存儲有該電話號碼，則確定該電話號碼為正常來電。

分析模塊200獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從該語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征。

由于每個人的聲音器官，諸如聲帶、口腔、鼻腔、舌、齒、唇、肺等，在發(fā)音時呈現(xiàn)千姿百態(tài)。由于年齡、性格、語言習(xí)慣等多種原因，再加上發(fā)音容量大小不一，發(fā)音頻率不盡相同，哪怕是微小的差異，也會導(dǎo)致這些器官發(fā)出的聲音必然有著各自的特點，從而形成每個人獨具一格的聲紋(Voiceprint)，可用語譜圖觀察出來。

聲紋識別，就是從某段語音中識別出說話人的身份的過程。與指紋類似，每個人說話過程中蘊涵的語音特征和發(fā)音習(xí)慣等也幾乎是唯一的。語音識別是共性識別，判定所說的內(nèi)容(說的什么)。聲紋識別是個性識別，判定說話人身份(是誰說的)。

聲紋識別有兩個關(guān)鍵問題，一是特征提取，二是模式識別。

特征提取的任務(wù)是提取并選擇對說話人的聲紋具有可分性強、穩(wěn)定性高等特性的聲學(xué)或語言特征。雖然目前大部分聲紋識別系統(tǒng)用的都是聲學(xué)層面的特征，但是表征一個人特點的特征應(yīng)該是多層面的，包括：(1)與人類的發(fā)音機制的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)有關(guān)的聲學(xué)特征(如頻譜、倒頻譜、共振峰、基音、反射系數(shù)等等)、鼻音、帶深呼吸音、沙啞音、笑聲等；(2)受社會經(jīng)濟(jì)狀況、受教育水平、出生地等影響的語義、修辭、發(fā)音、言語習(xí)慣等；(3)個人特點或受父母影響的韻律、節(jié)奏、速度、語調(diào)、音量等特征。從利用數(shù)學(xué)方法可以建模的角度出發(fā)，聲紋自動識別模型目前可以使用的特征包括：(1)聲學(xué)特征(倒頻譜)；(2)詞法特征(說話人相關(guān)的詞n-gram，音素n-gram)；(3)韻律特征(利用n-gram描述的基音和能量“姿勢”)；(4)語種、方言和口音信息；(5)通道信息(使用何種通道)；等等。

對于模式識別，主要有這幾大類方法：(1)模板匹配方法：利用動態(tài)時間彎折(DTW)以對準(zhǔn)訓(xùn)練和測試特征序列，主要用于固定詞組的應(yīng)用(通常為文本相關(guān)任務(wù))；(2)最近鄰方法：訓(xùn)練時保留所有特征矢量，識別時對每個矢量都找到訓(xùn)練矢量中最近的K個，據(jù)此進(jìn)行識別，通常模型存儲和相似計算的量都很大；(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：有很多種形式，如多層感知、徑向基函數(shù)(RBF)等，可以顯式訓(xùn)練以區(qū)分說話人和其背景說話人，其訓(xùn)練量很大，且模型的可推廣性不好；(4)隱式馬爾可夫模型(HMM)方法：通常使用單狀態(tài)的HMM，或高斯混合模型(GMM)，是比較流行的方法，效果比較好；(5)VQ聚類方法(如LBG，K-均值)：效果比較好，算法復(fù)雜度也不高，和HMM方法配合起來更可以收到更好的效果；(6)多項式分類器方法：有較高的精度，但模型存儲和計算量都比較大。

其中模板匹配法的要點是，在訓(xùn)練過程中從每個說話人的訓(xùn)練語句中提取相應(yīng)的特征矢量來描述各個說話人的行為；在測試階段，從說話人的測試語音信號中用同樣的方法提取測試模板，主要有動態(tài)時間規(guī)整方法和矢量量化方法。在以下的描述中，以模板匹配法為例。

由于每個人的聲紋都是唯一的，因此分析模塊200可以通過解析來電者的聲音以獲取來電者的聲紋特征從而識別惡意來電者，來電者的聲紋特征為攜帶具有特征字或詞的言語信息的聲波頻譜。例如，終端可以在檢測到來電者正在說話(產(chǎn)生語音流)時，記錄并存儲至少一段語音數(shù)據(jù)；然后分析模塊200解析至少一段語音數(shù)據(jù)以提取來電者的聲紋特征。該語音數(shù)據(jù)可以為設(shè)定時長的語音數(shù)據(jù)，例如設(shè)定時長為10秒，從檢測到來電者正在說話時開始錄音，錄音10秒。

分析模塊200獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從該語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征可以通過如下過程實現(xiàn)：分析模塊200解析至少一段語音數(shù)據(jù)，獲取語音數(shù)據(jù)中至少一組特征字或詞；根據(jù)該特征字或詞獲取來電者的聲紋特征。

特征字或詞是預(yù)先設(shè)置好的，這是因為通常詐騙者、推銷者、騷擾者都會在通話中說出特定的字或詞，例如“你好”、“喂”、“請問”、“你是”、“先生”、“女士”、“嗎”等等特征字或詞，通過在語音數(shù)據(jù)中識別這些特征字或詞，可以有效提高聲紋識別的效率。例如，在語音數(shù)據(jù)中識別出了來電者說的句子“你好，請問你是唐伯虎先生嗎”，終端提取出“你好”、“請問”、“你是”、“先生”、“嗎”這五組特征字或詞，然后根據(jù)這些特征字或詞提取來電者的聲紋特征。

該裝置還可以包括刪除模塊(圖未示)。獲取的語音數(shù)據(jù)會存儲或暫時存儲在終端的存儲介質(zhì)中，當(dāng)提取來電者的聲紋特征成功后，或確認(rèn)無法提取來電者的聲紋特征后，刪除模塊可以刪除語音數(shù)據(jù)，以節(jié)約終端的存儲空間。

處理模塊300判斷該來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若沒有存儲則存儲來電者的聲紋特征到惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。

分析模塊200提取來電者的來電者的聲紋特征后，處理模塊300判斷來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。惡意聲紋數(shù)據(jù)庫存儲有與電話號碼相關(guān)聯(lián)的預(yù)存聲紋特征，這些預(yù)存聲紋特征是服務(wù)器在之前的眾多惡意來電中收集并存儲的，并在收集后將預(yù)存聲紋特征與對應(yīng)的電話號碼建立好映射關(guān)系。因此，惡意聲紋數(shù)據(jù)庫建立在服務(wù)器。

惡意聲紋數(shù)據(jù)庫可能不止一個，例如可以是多于一個的惡意聲紋數(shù)據(jù)庫，每個惡意聲紋數(shù)據(jù)庫對應(yīng)各自的惡意類型。例如惡意類型多于種，可以分為詐騙類型、推銷類型、騷擾類型等等，則惡意聲紋數(shù)據(jù)庫可以分成詐騙數(shù)據(jù)庫、推銷數(shù)據(jù)庫、騷擾數(shù)據(jù)庫。

因此，分析模塊200判斷來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中可以通過以下過程實現(xiàn)：從惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中獲取與來電號碼關(guān)聯(lián)的預(yù)存聲紋特征，判斷來電者的聲紋特征是否與預(yù)存聲紋特征匹配。

若來電者的聲紋特征已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，處理模塊300則警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。警示用戶可以是通過文字信息、語音或振動等方式進(jìn)行警示，例如在來電界面發(fā)出“疑似詐騙”等文字信息，還可以加以語音和振動提醒以加強警示力度。

在一些實施例中，為了進(jìn)一步保護(hù)電信安全，還可以包括保護(hù)模塊(圖未示)。若來電者的聲紋特征已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，則處理模塊300警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，保護(hù)模塊自動掛斷電話。這種方式有利于避免那些辨別能力較弱的用戶上當(dāng)受騙，例如老人用戶。進(jìn)一步的，在一些實施例中，若已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，則處理模塊300警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中，保護(hù)模塊經(jīng)過預(yù)設(shè)的等候時長后自動掛斷電話。在判斷出來電者的聲紋特征為惡意聲紋特征開始計時，保護(hù)模塊經(jīng)過預(yù)設(shè)的等候時長(例如)后再自動掛斷電話，可以有利于讓用戶通過這段等候時長確信該來電為惡意來電(同時通過文字信息、語音、振動警示用戶)，并給用戶一定的緩沖時間，增強用戶體驗。

若按照惡意類型分成多個對應(yīng)惡意類型的惡意聲紋數(shù)據(jù)庫，則處理模塊300將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中時，將來電號碼存儲到與惡意聲紋數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的惡意類型相一致的惡意號碼黑名單中。例如，如果來電號碼已經(jīng)存儲在詐騙數(shù)據(jù)庫中，則將來電號碼存儲到詐騙黑名單中。

處理模塊300還可以在存儲好來電號碼到惡意號碼黑名單后，可以將來電號碼與來電者的聲紋特征建立好映射關(guān)系存儲到惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中。由于惡意聲紋數(shù)據(jù)庫是建立在服務(wù)器的，因此處理模塊300可以將來電號碼上傳到服務(wù)器進(jìn)行存儲。

當(dāng)然，如果惡意來電者不再進(jìn)行惡意電話行為，則刪除模塊可以將該惡意來電者的聲紋特征從惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中刪除。例如，預(yù)設(shè)考察時長(例如2個月)，如果在考察時長內(nèi)該來電者的聲紋特征不再被采集到，即相當(dāng)于在考察時長內(nèi)惡意來電者的來電不再被用戶舉報為惡意來電，則刪除模塊還可以刪除惡意聲紋數(shù)據(jù)庫的該來電者的聲紋特征。

上述的惡意來電者聲紋的自動取證裝置，識別模塊確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電；分析模塊獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征；處理模塊判斷來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。這樣，惡意來電者即使使用其他正常電話號碼(未被標(biāo)識為惡意電話號碼)再次呼叫用戶時也會被識別出來，及時的提示用戶并將該電話號碼列入黑名單，提高了安全性并節(jié)約了用戶時間。

而且，通過收集惡意來電者的聲紋特征，使得惡意來電者即使正常的日常通話都會被提示為惡意來電，可以有效遏制惡意來電者不再進(jìn)行惡意電話行為。如果在一段預(yù)設(shè)的考察時長內(nèi)惡意來電者的來電不再被用戶舉報為惡意來電，則還可以刪除惡意聲紋數(shù)據(jù)庫的該來電者的聲紋特征。

本發(fā)明實施例還提供了移動終端，如圖3所示，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實施例相關(guān)的部分，具體技術(shù)細(xì)節(jié)未揭示的，請參照本發(fā)明實施例方法部分。該終端可以為包括手機、平板電腦、PDA(Personal Digital Assistant，個人數(shù)字助理)、POS(Point of Sales，銷售終端)、車載電腦等任意終端設(shè)備，以終端為手機為例：

圖3示出的是與本發(fā)明實施例提供的終端相關(guān)的手機的部分結(jié)構(gòu)的框圖。參考圖3，手機包括：射頻(Radio Frequency，RF)電路1510、存儲器1520、輸入單元1530、顯示單元1540、傳感器1550、音頻電路1560、無線保真(wireless fidelity，WiFi)模塊1570、處理器1580、以及電源1590等部件。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，圖3中示出的手機結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對手機的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件布置。

下面結(jié)合圖3對手機的各個構(gòu)成部件進(jìn)行具體的介紹：

RF電路1510可用于收發(fā)信息或通話過程中，信號的接收和發(fā)送，特別地，將基站的下行信息接收后，給處理器1580處理；另外，將設(shè)計上行的數(shù)據(jù)發(fā)送給基站。通常，RF電路1510包括但不限于天線、至少一個放大器、收發(fā)信機、耦合器、低噪聲放大器(Low Noise Amplifier，LNA)、雙工器等。此外，RF電路1510還可以通過無線通信與網(wǎng)絡(luò)和其他設(shè)備通信。上述無線通信可以使用任一通信標(biāo)準(zhǔn)或協(xié)議，包括但不限于全球移動通訊系統(tǒng)(Global System of Mobile communication，GSM)、通用分組無線服務(wù)(General Packet Radio Service，GPRS)、碼分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、寬帶碼分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)、長期演進(jìn)(Long Term Evolution，LTE)、電子郵件、短消息服務(wù)(Short Messaging Service，SMS)等。

存儲器1520可用于存儲軟件程序以及模塊，處理器1580通過運行存儲在存儲器1520的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行手機的各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理。存儲器1520可主要包括存儲程序區(qū)和存儲數(shù)據(jù)區(qū)，其中，存儲程序區(qū)可存儲操作系統(tǒng)、至少一個功能所需的應(yīng)用程序(比如聲紋播放功能、圖像播放功能等)等；存儲數(shù)據(jù)區(qū)可存儲根據(jù)手機的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)(比如音頻數(shù)據(jù)、電話本等)等。此外，存儲器1520可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其他易失性固態(tài)存儲器件。

輸入單元1530可用于接收輸入的數(shù)字或字符信息，以及產(chǎn)生與手機的用戶設(shè)置以及功能控制有關(guān)的鍵信號輸入。具體地，輸入單元1530可包括觸控面板1531以及其他輸入設(shè)備1532。觸控面板1531，也稱為觸摸屏，可收集用戶在其上或附近的觸摸操作(比如用戶使用手指、觸筆等任何適合的物體或附件在觸控面板1531上或在觸控面板1531附近的操作)，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的程式驅(qū)動相應(yīng)的連接裝置?？蛇x的，觸控面板1531可包括觸摸檢測裝置和觸摸控制器兩個部分。其中，觸摸檢測裝置檢測用戶的觸摸方位，并檢測觸摸操作帶來的信號，將信號傳送給觸摸控制器；觸摸控制器從觸摸檢測裝置上接收觸摸信息，并將它轉(zhuǎn)換成觸點坐標(biāo)，再送給處理器1580，并能接收處理器1580發(fā)來的命令并加以執(zhí)行。此外，可以采用電阻式、電容式、紅外線以及表面聲波等多種類型實現(xiàn)觸控面板1531。除了觸控面板1531，輸入單元1530還可以包括其他輸入設(shè)備1532。具體地，其他輸入設(shè)備1532可以包括但不限于物理鍵盤、功能鍵(比如音量控制按鍵、開關(guān)按鍵等)、軌跡球、鼠標(biāo)、操作桿等中的一種或多種。

顯示單元1540可用于顯示由用戶輸入的信息或提供給用戶的信息以及手機的各種菜單。顯示單元1540可包括顯示面板1541，可選的，可以采用液晶顯示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有機發(fā)光二極管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式來配置顯示面板1541。進(jìn)一步的，觸控面板1531可覆蓋顯示面板1541，當(dāng)觸控面板1531檢測到在其上或附近的觸摸操作后，傳送給處理器1580以確定觸摸事件的類型，隨后處理器1580根據(jù)觸摸事件的類型在顯示面板1541上提供相應(yīng)的視覺輸出。雖然在圖3中，觸控面板1531與顯示面板1541是作為兩個獨立的部件來實現(xiàn)手機的輸入和輸入功能，但是在某些實施例中，可以將觸控面板1531與顯示面板1541集成而實現(xiàn)手機的輸入和輸出功能。

手機還可包括至少一種傳感器1550，比如光傳感器、運動傳感器以及其他傳感器。具體地，光傳感器可包括環(huán)境光傳感器及接近傳感器，其中，環(huán)境光傳感器可根據(jù)環(huán)境光線的明暗來調(diào)節(jié)顯示面板1541的亮度，接近傳感器可在手機移動到耳邊時，關(guān)閉顯示面板1541和/或背光。作為運動傳感器的一種，加速計傳感器可檢測各個方向上(一般為三軸)加速度的大小，靜止時可檢測出重力的大小及方向，可用于識別手機姿態(tài)的應(yīng)用(比如橫豎屏切換、相關(guān)游戲、磁力計姿態(tài)校準(zhǔn))、振動識別相關(guān)功能(比如計步器、敲擊)等；至于手機還可配置的陀螺儀、氣壓計、濕度計、溫度計、紅外線傳感器等其他傳感器，在此不再贅述。

音頻電路1560、揚聲器1561，傳聲器1562可提供用戶與手機之間的音頻接口。音頻電路1560可將接收到的音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的電信號，傳輸?shù)綋P聲器1561，由揚聲器1561轉(zhuǎn)換為聲紋信號輸出；另一方面，傳聲器1562將收集的聲紋信號轉(zhuǎn)換為電信號，由音頻電路1560接收后轉(zhuǎn)換為音頻數(shù)據(jù)，再將音頻數(shù)據(jù)輸出處理器1580處理后，經(jīng)RF電路1510以發(fā)送給比如另一手機，或者將音頻數(shù)據(jù)輸出至存儲器1520以便進(jìn)一步處理。

WiFi屬于短距離無線傳輸技術(shù)，手機通過WiFi模塊1570可以幫助用戶收發(fā)電子郵件、瀏覽網(wǎng)頁和訪問流式媒體等，它為用戶提供了無線的寬帶互聯(lián)網(wǎng)訪問。雖然圖3示出了WiFi模塊1570，但是可以理解的是，其并不屬于手機的必須構(gòu)成，完全可以根據(jù)需要在不改變發(fā)明的本質(zhì)的范圍內(nèi)而省略。

處理器1580是手機的控制中心，利用各種接口和線路連接整個手機的各個部分，通過運行或執(zhí)行存儲在存儲器1520內(nèi)的軟件程序和/或模塊，以及調(diào)用存儲在存儲器1520內(nèi)的數(shù)據(jù)，執(zhí)行手機的各種功能和處理數(shù)據(jù)，從而對手機進(jìn)行整體監(jiān)控?？蛇x的，處理器1580可包括一個或多個處理單元；優(yōu)選的，處理器1580可集成應(yīng)用處理器和調(diào)制解調(diào)處理器，其中，應(yīng)用處理器主要處理操作系統(tǒng)、用戶界面和應(yīng)用程序等，調(diào)制解調(diào)處理器主要處理無線通信?？梢岳斫獾氖牵鲜稣{(diào)制解調(diào)處理器也可以不集成到處理器1580中。

手機還包括給各個部件供電的電源1590(比如電池)，優(yōu)選的，電源可以通過電源管理系統(tǒng)與處理器1580邏輯相連，從而通過電源管理系統(tǒng)實現(xiàn)管理充電、放電、以及功耗管理等功能。

盡管未示出，手機還可以包括攝像頭、藍(lán)牙模塊等，在此不再贅述。

在本發(fā)明實施例中，該終端所包括的處理器1580還具有以下功能：確定來電呼叫相對應(yīng)的來電號碼為正常來電；獲取通話過程中來電者的語音數(shù)據(jù)，從語音數(shù)據(jù)中提取來電者的聲紋特征；判斷來電者的聲紋特征是否已經(jīng)存儲在惡意聲紋數(shù)據(jù)庫中，若已經(jīng)存儲則警示用戶并將來電號碼存儲到惡意號碼黑名單中。也即處理器1580具備執(zhí)行上述的任一實施例惡意來電者聲紋的自動識別方法的功能，在此不再贅述。

應(yīng)該理解的是，雖然圖1的流程圖中的各個步驟按照箭頭的指示依次顯示，但是這些步驟并不是必然按照箭頭指示的順序依次執(zhí)行。除非本文中有明確的說明，這些步驟的執(zhí)行并沒有嚴(yán)格的順序限制，其可以以其他的順序執(zhí)行。而且，圖1中的至少一部分步驟可以包括多個子步驟或者多個階段，這些子步驟或者階段并不必然是在同一時刻執(zhí)行完成，而是可以在不同的時刻執(zhí)行，其執(zhí)行順序也不必然是依次進(jìn)行，而是可以與其他步驟或者其他步驟的子步驟或者階段的至少一部分輪流或者交替地執(zhí)行。

以上所述僅是本發(fā)明的部分實施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。