本公開涉及通信
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種來電提醒方法及裝置。
背景技術(shù)：
：目前，電信詐騙的詐騙手段主要是作案者冒充國家機關(guān)單位的工作人員進行詐騙。例如，作案者冒充電信局、公安局等國家機關(guān)單位的工作人員，給受害者撥打電話，在通話中以受害者電話欠費、沒收受害人所有銀行存款等進行恐嚇威脅，以此騙取受害人匯轉(zhuǎn)資金。由于電信詐騙作案者在作案時會隨機撥打電話，使得無法確定受害者的群體，造成老年人或者未成年人等防范意識較低的群體上當受騙的幾率較高。為了避免防范意識較低的群體上當受騙，因此，終端提供來電識別技術(shù)，通過對來電的電話號碼進行云端識別，判斷來電是否為詐騙來電，以便對用戶進行來電提醒。相關(guān)技術(shù)中，以對詐騙號碼的識別為例，終端會識別來電的電話號碼，判斷電話號碼是否與云端數(shù)據(jù)庫中被標記的至少一個詐騙號碼中的某一個詐騙號碼一致。若電話號碼與云端數(shù)據(jù)庫中被標記的至少一個詐騙號碼中的一個詐騙號碼一致，則確定來電為可疑來電，將來電的電話號碼標記為可疑來電展示給用戶，以便對用戶進行來電提醒。在實現(xiàn)本公開的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)至少存在以下問題：老年人或者未成年人等防范意識較低的群體可能疏忽終端的來電提醒，忽視了終端對來電的電話號碼所做的標記，因此很可能接通被識別為可疑來電的當前來電，而上當受騙，導(dǎo)致終端的安全性較低。技術(shù)實現(xiàn)要素：為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供一種來電提醒方法及裝置。根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種來電提醒方法，所述方法包括：對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，所述可疑來電基于云端識別確定；采用來電類型分類模型，確定所述文本信息的來電類型，所述來電類型至少包括正常來電和異常來電，所述來電類型分類模型根據(jù)多個正常來電樣本和多個異常來電樣本創(chuàng)建；若所述文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開實施例提供的方法，終端對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，若文本信息對應(yīng)的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開通過對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，判斷文本信息的來電類型決定是否提醒指定聯(lián)系人可疑來電已經(jīng)接通，使得指定聯(lián)系人可以獲知可疑來電是否已經(jīng)接通，提高了終端的安全性。在另一個實施例中，所述若所述文本信息對應(yīng)的來電類型為異常來電，則進行提醒包括：生成提醒消息，所述提醒消息用于指示當前終端接收到可疑來電；將所述提醒消息發(fā)送至目標終端，所述目標終端為所述當前終端上預(yù)先設(shè)置的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式所指示的終端，以使所述目標終端對所述提醒消息進行展示。本公開實施例提供的方法，通過生成提醒消息，并將提醒消息發(fā)送至當前終端上預(yù)先設(shè)置的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式所指示的終端，以使目標終端對提醒消息進行展示，可以使指定聯(lián)系人及時知曉持有當前終端的用戶已接通可疑來電，提高了安全性。在另一個實施例中，所述生成提醒消息包括：基于錄音文件，生成第一提醒消息，所述第一提醒消息攜帶所述錄音文件，所述錄音文件為對所述可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行錄制得到；或，基于所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，所述第二提醒消息攜帶所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項。本公開實施例提供的方法，一方面，終端基于錄音文件，生成第一提醒消息，使得第一提醒消息攜帶錄音文件，當指定聯(lián)系人接收到第一提醒消息時可以根據(jù)錄音文件再次進行判斷是否為可疑來電；另一方面，終端基于文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，使得第二提醒消息攜帶文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項，當指定聯(lián)系人接收到第二提醒消息時可以根據(jù)文本信息或文本信息的來電類型再次進行判斷是否為可疑來電，使得判斷更加準確。在另一個實施例中，所述對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息之前，所述方法還包括：基于當前來電的來電號碼，在所述云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，所述云端數(shù)據(jù)庫包括至少一個可疑號碼；若所述云端數(shù)據(jù)庫中存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，則將所述當前來電確定為可疑來電；若所述云端數(shù)據(jù)庫中不存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，則將所述當前來電確定為正常來電。本公開實施例提供的方法，基于當前來電的來電號碼，在云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與來電號碼一致的可疑號碼，判斷當前來電是否為可疑來電，保證在對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息之前還會進行來電號碼的判斷，提高了安全性。在另一個實施例中，所述采用來電類型分類模型，確定所述文本信息的來電類型之前，所述方法還包括：分別提取所述多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞；采用分類算法對所述多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞進行模型訓(xùn)練，得到所述來電類型分類模型。本公開實施例提供的方法，提取多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞，采用分類算法對多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的關(guān)鍵詞進行模型訓(xùn)練，得到來電模型分類模型，可以實現(xiàn)對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到的文本信息進行分類，提高了判斷當前來電是否為可疑來電的準確性。根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種來電提醒裝置，所述裝置包括：識別模塊，被配置為對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，所述可疑來電基于云端識別確定；第一確定模塊，被配置為采用來電類型分類模型，確定所述文本信息的來電類型，所述來電類型至少包括正常來電和異常來電，所述來電類型分類模型根據(jù)多個正常來電樣本和多個異常來電樣本創(chuàng)建；提醒模塊，被配置為若所述文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開實施例提供的裝置，終端對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，若文本信息對應(yīng)的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開通過對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，判斷文本信息的來電類型決定是否提醒指定聯(lián)系人可疑來電已經(jīng)接通，使得指定聯(lián)系人可以獲知可疑來電是否已經(jīng)接通，提高了終端的安全性。在另一個實施例中，所述提醒模塊，包括：生成子模塊，被配置為生成提醒消息，所述提醒消息用于指示當前終端接收到可疑來電；發(fā)送子模塊，被配置為將所述提醒消息發(fā)送至目標終端，所述目標終端為所述當前終端上預(yù)先設(shè)置的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式所指示的終端，以使所述目標終端對所述提醒消息進行展示。在另一個實施例中，所述生成子模塊，被配置為基于錄音文件，生成第一提醒消息，所述第一提醒消息攜帶所述錄音文件，所述錄音文件為對所述可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行錄制得到；或，基于所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，所述第二提醒消息攜帶所述文本信息和所述文本信息的來電類型中的至少一項。在另一個實施例中，所述裝置還包括：查找模塊，被配置為基于當前來電的來電號碼，在所述云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，所述云端數(shù)據(jù)庫包括至少一個可疑號碼；第二確定模塊，被配置為若所述云端數(shù)據(jù)庫中存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，則將所述當前來電確定為可疑來電；所述第二確定模塊，還被配置為若所述云端數(shù)據(jù)庫中不存在與所述來電號碼一致的可疑號碼，則將所述當前來電確定為正常來電。在另一個實施例中，所述裝置還包括：提取模塊，被配置為分別提取所述多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞；訓(xùn)練模塊，被配置為采用分類算法對所述多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞進行模型訓(xùn)練，得到所述來電類型分類模型。根據(jù)本公開實施例的第三方面，提供一種來電提醒裝置，所述裝置包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為：對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，所述可疑來電基于云端識別確定；采用來電類型分類模型，確定所述文本信息的來電類型，所述來電類型至少包括正常來電和異常來電，所述來電類型分類模型根據(jù)多個正常來電樣本和多個異常來電樣本創(chuàng)建；若所述文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開實施例提供的裝置，終端對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，若文本信息對應(yīng)的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開通過對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，判斷文本信息的來電類型決定是否提醒指定聯(lián)系人可疑來電已經(jīng)接通，使得指定聯(lián)系人可以獲知可疑來電是否已經(jīng)接通，提高了終端的安全性。應(yīng)當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。附圖說明此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本發(fā)明的實施例，并與說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別方法的流程圖。圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別方法的流程圖。圖3A是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別裝置的框圖。圖3B是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別裝置的框圖。圖3C是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別裝置的框圖。圖3D是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別裝置的框圖。圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別裝置400的框圖。具體實施方式這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別方法的流程圖，如圖1所示，該方法包括以下步驟。在步驟101中，對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，可疑來電基于云端識別確定。在步驟102中，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，來電類型至少包括正常來電和異常來電，來電類型分類模型根據(jù)多個正常來電樣本和多個異常來電樣本創(chuàng)建。在步驟103中，若文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開實施例提供的方法，終端對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，若文本信息對應(yīng)的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開通過對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，進一步根據(jù)文本信息的來電類型決定是否提醒可疑來電當前已經(jīng)接通，提高了終端的安全性。在另一個實施例中，若文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒包括：生成提醒消息，提醒消息用于指示當前終端接收到可疑來電；將提醒消息發(fā)送至目標終端，目標終端為當前終端上預(yù)先設(shè)置的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式所指示的終端，以使目標終端對提醒消息進行展示。在另一個實施例中，生成提醒消息包括：基于錄音文件，生成第一提醒消息，第一提醒消息攜帶錄音文件，錄音文件為對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行錄制得到；或，基于文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，第二提醒消息攜帶文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項。在另一個實施例中，對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息之前，該方法還包括：基于當前來電的來電號碼，在云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與來電號碼一致的可疑號碼，云端數(shù)據(jù)庫包括至少一個可疑號碼；若云端數(shù)據(jù)庫中存在與來電號碼一致的可疑號碼，則將當前來電確定為可疑來電；若云端數(shù)據(jù)庫中不存在與來電號碼一致的可疑號碼，則將當前來電確定為正常來電。在另一個實施例中，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型之前，該方法還包括：分別提取多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞；采用分類算法對多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞進行模型訓(xùn)練，得到來電類型分類模型。上述所有可選技術(shù)方案，可以采用任意結(jié)合形成本公開的可選實施例，在此不再一一贅述。圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別方法的流程圖，如圖2所示，該方法包括以下步驟。在步驟201中，基于當前來電的來電號碼，在云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與來電號碼一致的可疑號碼，若云端數(shù)據(jù)庫中不存在與來電號碼一致的可疑號碼，則執(zhí)行下述步驟202；若云端數(shù)據(jù)庫中存在與來電號碼一致的可疑號碼，則執(zhí)行下述步驟203。在本公開實施例中，云端數(shù)據(jù)庫中包括由至少一個用戶標記的至少一個詐騙號碼。當終端接收到當前來電時，便讀取當前來電的來電號碼，將讀取到的來電號碼發(fā)送至服務(wù)器，由服務(wù)器在云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與當前來電的來電號碼一致的詐騙號碼，若服務(wù)器未在云端數(shù)據(jù)庫中查詢到當前來電的來電號碼，則生成查詢失敗消息，將查詢失敗消息發(fā)送至終端，以告知終端未在云端數(shù)據(jù)庫中查詢到當前來電的來電號碼；終端在接收到查詢失敗消息后，將當前來電確定為正常來電；若服務(wù)器在云端數(shù)據(jù)庫中查詢到當前來電的來電號碼，則生成查詢成功消息，將查詢成功消息發(fā)送至終端，以告知終端云端數(shù)據(jù)庫中存儲有當前來電的來電號碼；終端在接收到查詢成功消息后，將當前來電確定為可疑來電。其中，在云端數(shù)據(jù)庫中添加由至少一個用戶標記的至少一個可疑號碼時，可以采取下述方法實現(xiàn)：對于至少一個用戶中每個用戶所持的終端，在接收到當前來電時，當檢測到用戶的確認接聽操作后，終端將當前來電接通，并在檢測到用戶的確認掛斷操作后，將當前來電掛斷，同時顯示來電號碼標記頁面。在來電號碼標記頁面，用戶可以根據(jù)與當前來電的通話內(nèi)容對當前來電的來電號碼進行標記，并由終端將標記后的來電號碼上傳至云端數(shù)據(jù)庫進行存儲。由于對于同一個來電號碼，可能被多個用戶多次標記，因此云端數(shù)據(jù)庫可以記錄同一個來電號碼被標記的標記次數(shù)，將標記次數(shù)與來電號碼對應(yīng)存儲。其中，可以采用打號碼標簽的方法實現(xiàn)用戶對來電號碼進行標記，該號碼標簽用于指示來電號碼的來電類型，例如該號碼標簽可以包括正常來電、詐騙來電、推銷來電等。終端可在來電號碼標記頁面提供號碼標簽或標簽輸入框，基于用戶選擇的號碼標簽或在標簽輸入框輸入的號碼標簽，對來電號碼進行標記。由于對于同一個來電號碼，可能被多個用戶標記過不同的號碼標簽，因此，云端數(shù)據(jù)庫可以記錄來電號碼被用戶標記過的全部號碼標簽，這樣，當檢測到來電號碼在之前已經(jīng)被標記過，則在該來電號碼本次被標記的號碼標簽對應(yīng)的次數(shù)上增加數(shù)值1。需要說明的是，對于正常來電，用戶可以選擇為正常來電標記正常來電的號碼標簽，也可以選擇不標記，對于正常來電，由于其在后續(xù)判斷當前來電是否為詐騙來電時不具有意義，因此云端數(shù)據(jù)庫可以不對其進行存儲。云端數(shù)據(jù)庫在存儲被標記的來電號碼時，可維護一個如表1所示的號碼標簽列表，將來電號碼、號碼標簽和標記次數(shù)對應(yīng)存儲。表1上述表1所示的記錄形式為分別記錄來電號碼被標記的不同號碼標簽的次數(shù)，進一步地，還可以計算來電號碼被標記的不同號碼標簽的次數(shù)的總和，將總和記錄至號碼標簽列表中，本公開對此不進行具體限定。需要說明的是，可疑來電中可能包括詐騙來電、推銷來電等，對于老年人或未成年人等防范意識較低的群體，推銷來電也可能導(dǎo)致其財物的損失，因此將推銷來電也作為可疑來電進行處理。上述描述的基于當前來電的來電號碼，在云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與來電號碼一致的可以號碼的過程為終端基于服務(wù)器實現(xiàn)的，也即需要終端將當前來電的來電號碼發(fā)送至服務(wù)器才可以進行查找，而在實際應(yīng)用的過程中，終端也可在服務(wù)器中下載云端數(shù)據(jù)庫，將云端數(shù)據(jù)庫保存在本地，并定時在服務(wù)器中下載云端數(shù)據(jù)庫的更新數(shù)據(jù)，保證本地的云端數(shù)據(jù)庫與服務(wù)器的云端數(shù)據(jù)庫保持數(shù)據(jù)同步，并基于當前來電的來電號碼，在本地的云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與來電號碼一致的可疑號碼，完成上述過程。由于若根據(jù)云端數(shù)據(jù)庫中包括的至少一個可疑號碼確定當前來電為可疑來電，并對當前終端的用戶進行提醒時，用戶可能由于疏忽而錯過或者忘記該提醒，這樣便可能將可疑來電接通，導(dǎo)致依舊存在可能上當受騙的風(fēng)險，因此可以執(zhí)行下述步驟203。在步驟202中，若云端數(shù)據(jù)庫中不存在與來電號碼一致的可疑號碼，則將當前來電確定為正常來電，結(jié)束。在本公開實施例中，若查詢云端數(shù)據(jù)庫中的號碼標簽列表后，確定號碼標簽列表中不存在與當前來電的來電號碼一致的可疑號碼，則將當前來電確定為正常來電，正常接聽當前來電。在步驟203中，若云端數(shù)據(jù)庫中存在與來電號碼一致的可疑號碼，則將當前來電確定為可疑來電，對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息。在本公開實施例中，為了獲知當前來電的通話內(nèi)容，以便后續(xù)進一步判斷可疑來電是否可能使用戶上當受騙，因此當確定當前來電為可疑來電后，終端對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別。在進行語音識別時，首先可以將可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行拆分，將語音拆分為多個讀音；之后，基于多個讀音中的每個讀音在預(yù)先設(shè)置的模板中確定該讀音對應(yīng)的預(yù)設(shè)文字，將預(yù)設(shè)文字按照多個語音在語音中的順序進行排列，得到多個與語音的內(nèi)容一致的句子；最后，基于語音，將多個句子進行排列，得到與語音的內(nèi)容一致的文本信息，實現(xiàn)對語音的語音識別。需要說明的是，在進行語音識別時，可以對語音進行實時識別，得到文本信息；也可以先對語音進行錄音，得到錄音文件，再對錄音文件進行語音識別，得到文本信息。其中，對錄音文件進行語音識別得到文本信息的過程與上述實時識別得到文本信息的過程一致，此處不再進行贅述。在步驟204中，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，若文本信息的來電類型為正常來電，則執(zhí)行下述步驟205；若文本信息的來電類型為異常來電，則執(zhí)行下述步驟206。在本公開實施例中，來電類型分類模型根據(jù)多個正常來電樣本和多個異常來電樣本創(chuàng)建。在采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型時，可以先將文本信息拆分為多個句子，提取句子中的第一關(guān)鍵詞，同時獲取來電類型分類模型中多個第二關(guān)鍵詞；之后，將第一關(guān)鍵詞與多個第二關(guān)鍵詞進行比對，計算第一關(guān)鍵詞與多個第二關(guān)鍵詞之間的相似度，選取計算得到的相似度大于等于相似度閾值的指定第二關(guān)鍵詞，將指定第二關(guān)鍵詞對應(yīng)的來電類型作為文本信息的來電類型。其中，在計算第一關(guān)鍵詞與第二關(guān)鍵詞之間的相似度時，可以統(tǒng)計第一關(guān)鍵詞與第二關(guān)鍵詞之間相同漢字的個數(shù)，計算相同漢字的個數(shù)在第一關(guān)鍵詞包括漢字的個數(shù)中所占的比重，將計算得到的比重作為第一關(guān)鍵詞與第二關(guān)鍵詞之間的相似度。需要說明的是，在確定文本信息時，還可以采用樸素貝葉斯算法、Knn(K-NearestNeighboralgorithm，K最鄰近節(jié)點算法)算法、決策樹算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和SVM(SupportVectorMachine，支持向量機)算法等算法確定，本公開對此不進行具體限定。在采用來電類型分類模型之前，需要建立來電類型分類模型，具體建立來電類型分類模型的過程如下述步驟一和步驟二所示。步驟一、分別提取多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞。其中，在收集正常來電樣本和異常來電樣本時，可以統(tǒng)計多個終端在預(yù)設(shè)天數(shù)內(nèi)接到的可疑來電作為來電樣本，基于來電樣本的文本特征將來電樣本分為正常來電樣本和異常來電樣本。在確定來電樣本的文本特征時，可以獲取可疑來電中出現(xiàn)的句子，將預(yù)設(shè)天數(shù)內(nèi)接到的可疑來電中的出現(xiàn)的句子作為來電樣本。在確定文本特征時，可以提取來電樣本中的關(guān)鍵詞，統(tǒng)計關(guān)鍵詞在來電樣本中的出現(xiàn)次數(shù)，將出現(xiàn)次數(shù)大于次數(shù)閾值的關(guān)鍵詞所在的來電樣本的文本特征設(shè)置為異常來電；將出現(xiàn)次數(shù)小于次數(shù)閾值的關(guān)鍵詞所在的來電樣本的文本特征設(shè)置為正常來電。需要說明的是，在設(shè)置來電樣本的文本特征時，還可以參考關(guān)鍵詞的含義，將諸如犯罪、逮捕等敏感的關(guān)鍵詞所在的來電樣本的文本特征也設(shè)置為異常來電。例如，設(shè)置預(yù)設(shè)天數(shù)為3天，次數(shù)閾值為2次，統(tǒng)計3天內(nèi)接到的詐騙電話中出現(xiàn)的句子分別為“我是郵政局的，您有一個從檢察院的掛號單沒接收到”、“您涉及到犯罪團伙的活動”、“請向卡號62220234000213xxxxx匯款”、“請問您的身份證號碼是多少”、“請問您匯款了嗎？”、“如果您在規(guī)定時間內(nèi)未匯款，我們將凍結(jié)您的賬戶”、“有人用您的名義申請了商業(yè)用電”，則將上述七個句子作為來電樣本，分別提取上述七個句子中的關(guān)鍵詞，可以得到七個與句子對應(yīng)的關(guān)鍵詞分別為“掛號單”、“犯罪團伙”“匯款”、“身份證號碼”、“匯款”、“匯款”和“名義”。對于上述七個關(guān)鍵詞中的“匯款”，其出現(xiàn)次數(shù)為3次，大于次數(shù)閾值，因此，將來電樣本“請向卡號62220234000213xxxxx匯款”、“請問您匯款了嗎？”和“如果您在在規(guī)定時間內(nèi)未匯款，我們將凍結(jié)您的賬戶”的文本特征設(shè)置為異常來電；對于上述七個關(guān)鍵詞中的“犯罪團伙”，由于其包括敏感字“犯罪”，因此，將關(guān)鍵詞“犯罪團伙”所在的來電樣本“您涉及到犯罪團伙的活動”的文本特征設(shè)置為異常來電；對于上述七個關(guān)鍵詞中的“掛號單”、“身份證號碼”和“名義”，由于其出現(xiàn)次小于次數(shù)閾值，且不包括敏感字，因此，將關(guān)鍵詞“掛號單”、“身份證號碼”和“名義”所在的來電樣本“我是郵政局的，您有一個從檢察院的掛號單沒接收到”、“請問您的身份證號碼是多少”和“有人用您的名義申請了商業(yè)用電”的文本特征設(shè)置為正常來電。其中，對于每個來電樣本，均存在與其對應(yīng)的文本特征，因此，可根據(jù)文本特征對來電樣本進行分類。由于文本特征包括正常來電和異常來電，因此，可將文本特征相同的來電樣本歸為一類，將來電樣本分為兩類，一類為正常來電樣本，另一類為異常來電樣本。需要說明的是，上述的來電樣本為統(tǒng)計多個終端在預(yù)設(shè)天數(shù)內(nèi)接到的可疑來電得到的，而在實際應(yīng)用的過程中，上述來電樣本也可以為管理員編輯得到的。管理員可以根據(jù)經(jīng)驗積累，設(shè)想可疑來電中可能產(chǎn)生的通話內(nèi)容，編輯得到來電樣本。本公開對獲取來電樣本的方式不進行具體限定。步驟二、采用分類算法對多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞進行模型訓(xùn)練，得到來電類型分類模型。其中，在確定正常來電樣本和異常來電樣本后，終端或服務(wù)器便可基于正常來電樣本和異常來電樣本生成來電類型分類模型。而且，終端或服務(wù)器會持續(xù)統(tǒng)計在預(yù)設(shè)天數(shù)內(nèi)接到的可疑來電，收集正常來電樣本和異常來電樣本，并持續(xù)對來電類型分類模型進行訓(xùn)練，以使來電類型分類模型更加完善。其中，若來電類型分類模型由服務(wù)器通過訓(xùn)練生成并進行更新，則終端在后續(xù)采用來電類型分類模型確定文本信息的來電類型時，可以先從服務(wù)器中下載來電類型分類模型，再確定文本信息的來電類型。在本公開實施例中，若文本信息的來電類型為正常來電，則可以確定可疑來電為正常來電；若文本信息的來電類型為異常來電，則可以確定可疑來電為異常來電。在步驟205中，若文本信息的來電類型為正常來電，則刪除文本信息。在本公開實施例中，若文本信息的來電類型為正常來電，則確定可疑來電為正常來電，可以將語音識別得到的文本信息刪除。需要說明的是，若在進行語音識別時，采用實時識別的方式進行識別得到文本信息，則可直接將文本信息刪除；若在進行語音識別時，采用錄音的方式先得到錄音文件，再對錄音文件進行語音識別，得到文本信息，則可將錄音文件和文本信息均刪除。在步驟206中，若文本信息的來電類型為異常來電，則生成提醒消息，將提醒消息發(fā)送至當前終端上預(yù)先設(shè)置的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式所指示的目標終端，以使目標終端對提醒消息進行展示。在本公開實施例中，提醒消息用于指示當前終端接收到詐騙來電。為了在檢測到可疑來電接通時，可以提醒指定聯(lián)系人當前可疑來電已經(jīng)接通，避免持有當前終端的用戶上當受騙，因此可在當前終端上設(shè)置指定聯(lián)系人的聯(lián)系方式。在設(shè)置指定聯(lián)系人聯(lián)系方式時，當前終端可以設(shè)置指定聯(lián)系人聯(lián)系方式設(shè)置入口，當檢測到用戶點擊進入指定聯(lián)系人聯(lián)系方式設(shè)置入口時，顯示指定聯(lián)系人姓名輸入框和指定聯(lián)系人聯(lián)系方式輸入框，獲取用戶在指定聯(lián)系人姓名輸入框輸入的指定聯(lián)系人姓名和在指定聯(lián)系人聯(lián)系方式輸入框輸入的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式，將指定聯(lián)系人姓名與指定聯(lián)系人聯(lián)系方式對應(yīng)存儲。其中，終端可以維護一個如表2所示的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式列表，將指定聯(lián)系人姓名與指定聯(lián)系人聯(lián)系方式對應(yīng)存儲至指定聯(lián)系人聯(lián)系方式列表中。表2指定聯(lián)系人姓名指定聯(lián)系人聯(lián)系方式張三1884267xxxx李四1864262xxxx王二1384067xxxx……進一步地，用戶可以設(shè)置向全部指定聯(lián)系人發(fā)送提醒消息或向部分指定聯(lián)系人發(fā)送提醒消息。若用戶設(shè)置向部分間忽然發(fā)送提醒消息，則可在指定聯(lián)系人姓名輸入框后增加級別設(shè)置框，通過級別設(shè)置框設(shè)置每個指定聯(lián)系人的優(yōu)先級。這樣，當文本信息對應(yīng)的來電類型為異常來電時，也即文本信息的來電類型為異常來電，則可以確定可疑來電為異常來電，終端根據(jù)用戶設(shè)置的優(yōu)先級由高到低的順序向指定聯(lián)系人發(fā)送提醒消息。其中，生成提醒消息時，可以采取下述兩種方式中的任一種方式生成：方式一、基于錄音文件，生成第一提醒消息，第一提醒消息攜帶錄音文件，錄音文件為對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行錄制得到。其中，若在進行語音識別時，采用錄音的方式先得到錄音文件，再對錄音文件進行語音識別，得到文本信息，則在生成第一提醒消息時，可以讀取錄音文件，將錄音文件嵌入第一提醒消息中，并將第一提醒消息發(fā)送至目標終端，以使目標終端的用戶可以根據(jù)第一提醒消息中攜帶的錄音文件對可疑來電再次進行判斷。方式二、基于文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，第二提醒消息攜帶文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項。其中，若在進行語音識別時，采用實時識別的方式進行識別得到文本信息，則在生成第二提醒消息時，可以讀取文本信息或者文本信息的來電類型，將文本信息或文本信息的來電類型中的至少一項嵌入第二提醒消息中，并將第二提醒消息發(fā)送至目標終端，以使目標終端的用戶可以根據(jù)第二提醒消息中攜帶的文本信息或者文本信息的來電類型對可疑來電再次進行判斷。進一步的，當確定文本信息的來電類型為異常來電時，終端還可以基于自身對當前持有終端的用戶進行提醒，以使該用戶知曉當前來電為可疑來電。其中，終端在基于自身提醒時，可以采取振動或語音的方式進行提醒。若終端采取振動的方式進行提醒，則可以在確定文本信息的來電類型為異常來電后，開始振動，可以振動預(yù)設(shè)次數(shù)或預(yù)設(shè)時長，還可以持續(xù)進行振動，直至檢測到用戶將當前來電掛斷，進而停止振動。若終端采取語音的方式進行提醒，則需要在預(yù)置提醒語音；當確定文本信息的來電類型為異常來電后，開始播報提醒語音，可以播報預(yù)設(shè)次數(shù)的提醒語音，還可以持續(xù)進行播報，直至檢測到用戶將當前來電掛斷，進而停止播報。本公開實施例提供的方法，終端對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，若文本信息對應(yīng)的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開通過對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，進一步根據(jù)文本信息的來電類型決定是否提醒可疑來電當前已經(jīng)接通，提高了終端的安全性。在另一個實施例中，通過生成提醒消息，并將提醒消息發(fā)送至當前終端上預(yù)先設(shè)置的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式所指示的終端，以使目標終端對提醒消息進行展示，可以使指定聯(lián)系人及時知曉持有當前終端的用戶已接通可疑電話，提高了安全性。在另一個實施例中，一方面，終端基于錄音文件，生成第一提醒消息，使得第一提醒消息攜帶錄音文件，當指定聯(lián)系人接收到第一提醒消息時可以根據(jù)錄音文件再次進行判斷是否為可疑來電；另一方面，終端基于文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，使得第二提醒消息攜帶文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項，當指定聯(lián)系人接收到第二提醒消息時可以根據(jù)文本信息或文本信息的來電類型再次進行判斷是否為可疑來電，使得判斷更加準確。在另一個實施例中，基于當前來電的來電號碼，在云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與來電號碼一致的可疑號碼，判斷當前來電是否為可疑來電，保證在對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息之前還會進行來電號碼的判斷，提高了安全性。在另一個實施例中，多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞，采用分類算法對多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的關(guān)鍵詞進行模型訓(xùn)練，得到來電模型分類模型，可以實現(xiàn)對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到的文本信息進行分類，提高了判斷當前來電是否為可疑來電的準確性。圖3A是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電提醒裝置的框圖。參照圖3A，該裝置包括識別模塊301，第一確定模塊302和提醒模塊303。該識別模塊301，被配置為對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，可疑來電基于云端識別確定；該第一確定模塊302，被配置為采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，來電類型至少包括正常來電和異常來電，來電類型分類模型根據(jù)多個正常來電樣本和多個異常來電樣本創(chuàng)建；該提醒模塊303，被配置為若文本信息的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開實施例提供的裝置，終端對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，采用來電類型分類模型，確定文本信息的來電類型，若文本信息對應(yīng)的來電類型為異常來電，則進行提醒。本公開通過對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行語音識別，得到文本信息，進一步根據(jù)文本信息的來電類型決定是否提醒可疑來電當前已經(jīng)接通，提高了終端的安全性。在另一個實施例中，參見圖3B，該提醒模塊303，包括生成子模塊3031和發(fā)送子模塊3032。該生成子模塊3031，被配置為生成提醒消息，提醒消息用于指示當前終端接收到可疑來電；該發(fā)送子模塊3032，被配置為將提醒消息發(fā)送至目標終端，目標終端為當前終端上預(yù)先設(shè)置的指定聯(lián)系人聯(lián)系方式所指示的終端，以使目標終端對提醒消息進行展示。在另一個實施例中，該生成子模塊3032，被配置為基于錄音文件，生成第一提醒消息，第一提醒消息攜帶錄音文件，錄音文件為對可疑來電接通時產(chǎn)生的語音進行錄制得到；或，基于文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項，生成第二提醒消息，第二提醒消息攜帶文本信息和文本信息的來電類型中的至少一項。在另一個實施例中，參見圖3C，該裝置還包括查找模塊304和第二確定模塊305。該查找模塊304，被配置為基于當前來電的來電號碼，在云端數(shù)據(jù)庫中查找是否存在與來電號碼一致的可疑號碼，云端數(shù)據(jù)庫包括至少一個可疑號碼；該第二確定模塊305，被配置為若云端數(shù)據(jù)庫中存在與來電號碼一致的可疑號碼，則將當前來電確定為可疑來電；該第二確定模塊305，還被配置為若云端數(shù)據(jù)庫中不存在與來電號碼一致的可疑號碼，則將當前來電確定為正常來電。在另一個實施例中，參見圖3D，該裝置還包括提取模塊306和訓(xùn)練模塊307。該提取模塊306，被配置為分別提取多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞；該訓(xùn)練模塊307，被配置為采用分類算法對多個正常來電樣本和多個異常來電樣本的文本關(guān)鍵詞進行模型訓(xùn)練，得到來電類型分類模型。關(guān)于上述實施例中的裝置，其中各個模塊執(zhí)行操作的具體方式已經(jīng)在有關(guān)該方法的實施例中進行了詳細描述，此處將不做詳細闡述說明。圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的一種來電識別裝置400的框圖。例如，裝置400可以是移動電話，計算機，數(shù)字廣播終端，消息收發(fā)設(shè)備，游戲控制臺，平板設(shè)備，醫(yī)療設(shè)備，健身設(shè)備，個人數(shù)字助理等。參照圖4，裝置400可以包括以下一個或多個組件：處理組件402，存儲器404，電源組件406，多媒體組件408，音頻組件410，I/O(Input/Output，輸入/輸出)的接口412，傳感器組件414，以及通信組件416。處理組件402通?？刂蒲b置400的整體操作，諸如與顯示，電話呼叫，數(shù)據(jù)通信，相機操作和記錄操作相關(guān)聯(lián)的操作。處理組件402可以包括一個或多個處理器420來執(zhí)行指令，以完成上述的方法的全部或部分步驟。此外，處理組件402可以包括一個或多個模塊，便于處理組件402和其他組件之間的交互。例如，處理組件402可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件408和處理組件402之間的交互。存儲器404被配置為存儲各種類型的數(shù)據(jù)以支持在裝置400的操作。這些數(shù)據(jù)的示例包括用于在裝置400上操作的任何應(yīng)用程序或方法的指令，聯(lián)系人數(shù)據(jù)，電話簿數(shù)據(jù)，消息，圖片，視頻等。存儲器404可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設(shè)備或者它們的組合實現(xiàn)，如SRAM(StaticRandomAccessMemory,靜態(tài)隨機存取存儲器)，EEPROM(Electrically-ErasableProgrammableRead-OnlyMemory,電可擦除可編程只讀存儲器)，EPROM(ErasableProgrammableReadOnlyMemory,可擦除可編程只讀存儲器)，PROM(ProgrammableRead-OnlyMemory,可編程只讀存儲器)，ROM(Read-OnlyMemory,只讀存儲器)，磁存儲器，快閃存儲器，磁盤或光盤。電源組件406為裝置400的各種組件提供電力。電源組件406可以包括電源管理系統(tǒng)，一個或多個電源，及其他與為裝置400生成、管理和分配電力相關(guān)聯(lián)的組件。多媒體組件408包括在所述裝置400和用戶之間的提供一個輸出接口的屏幕。在一些實施例中，屏幕可以包括LCD(LiquidCrystalDisplay，液晶顯示器)和TP(TouchPanel，觸摸面板)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可以被實現(xiàn)為觸摸屏，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關(guān)的持續(xù)時間和壓力。在一些實施例中，多媒體組件408包括一個前置攝像頭和/或后置攝像頭。當裝置400處于操作模式，如拍攝模式或視頻模式時，前置攝像頭和/或后置攝像頭可以接收外部的多媒體數(shù)據(jù)。每個前置攝像頭和后置攝像頭可以是一個固定的光學(xué)透鏡系統(tǒng)或具有焦距和光學(xué)變焦能力。音頻組件410被配置為輸出和/或輸入音頻信號。例如，音頻組件410包括一個MIC(Microphone,麥克風(fēng))，當裝置400處于操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音識別模式時，麥克風(fēng)被配置為接收外部音頻信號。所接收的音頻信號可以被進一步存儲在存儲器404或經(jīng)由通信組件416發(fā)送。在一些實施例中，音頻組件410還包括一個揚聲器，用于輸出音頻信號。I/O接口412為處理組件402和外圍接口模塊之間提供接口，上述外圍接口模塊可以是鍵盤，點擊輪，按鈕等。這些按鈕可包括但不限于：主頁按鈕、音量按鈕、啟動按鈕和鎖定按鈕。傳感器組件414包括一個或多個傳感器，用于為裝置400提供各個方面的狀態(tài)評估。例如，傳感器組件414可以檢測到設(shè)備400的打開/關(guān)閉狀態(tài)，組件的相對定位，例如組件為裝置400的顯示器和小鍵盤，傳感器組件414還可以檢測裝置400或裝置400一個組件的位置改變，用戶與裝置400接觸的存在或不存在，裝置400方位或加速/減速和裝置400的溫度變化。傳感器組件414可以包括接近傳感器，被配置用來在沒有任何的物理接觸時檢測附近物體的存在。傳感器組件414還可以包括光傳感器，如CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor，互補金屬氧化物)或CCD(Charge-coupledDevice，電荷耦合元件)圖像傳感器，用于在成像應(yīng)用中使用。在一些實施例中，該傳感器組件414還可以包括加速度傳感器，陀螺儀傳感器，磁傳感器，壓力傳感器或溫度傳感器。通信組件416被配置為便于裝置400和其他設(shè)備之間有線或無線方式的通信。裝置400可以接入基于通信標準的無線網(wǎng)絡(luò)，如WiFi，2G或3G，或它們的組合。在一個示例性實施例中，通信組件416經(jīng)由廣播信道接收來自外部廣播管理系統(tǒng)的廣播信號或廣播相關(guān)信息。在一個示例性實施例中，所述通信組件416還包括NFC(NearFieldCommunication,近場通信)模塊，以促進短程通信。例如，在NFC模塊可基于RFID(RadioFrequencyIdentification,射頻識別)技術(shù)，IrDA(Infra-redDataAssociation,紅外數(shù)據(jù)協(xié)會)技術(shù)，UWB(UltraWideband,超寬帶)技術(shù)，BT(Bluetooth,藍牙)技術(shù)和其他技術(shù)來實現(xiàn)。在示例性實施例中，裝置400可以被一個或多個ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,應(yīng)用專用集成電路)、DSP(DigitalsignalProcessor,數(shù)字信號處理器)、DSPD(DigitalsignalProcessorDevice，數(shù)字信號處理設(shè)備)、PLD(ProgrammableLogicDevice,可編程邏輯器件)、FPGA)(FieldProgrammableGateArray,現(xiàn)場可編程門陣列)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實現(xiàn)，用于執(zhí)行上述來電識別方法。在示例性實施例中，還提供了一種包括指令的非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，例如包括指令的存儲器404，上述指令可由裝置400的處理器420執(zhí)行以完成上述方法。例如，所述非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)可以是ROM、RAM(RandomAccessMemory,隨機存取存儲器)、CD-ROM(CompactDiscRead-OnlyMemory,光盤只讀存儲器)、磁帶、軟盤和光數(shù)據(jù)存儲設(shè)備等。一種非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，當所述存儲介質(zhì)中的指令由來電識別裝置的處理器執(zhí)行時，使得來電識別裝置能夠執(zhí)行上述來電識別方法。本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說明書及實踐這里公開的發(fā)明后，將容易想到本發(fā)明的其它實施方案。本申請旨在涵蓋本發(fā)明的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，這些變型、用途或者適應(yīng)性變化遵循本發(fā)明的一般性原理并包括本公開未公開的本
技術(shù)領(lǐng)域：
中的公知常識或慣用技術(shù)手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本發(fā)明的真正范圍和精神由下面的權(quán)利要求指出。應(yīng)當理解的是，本發(fā)明并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并且可以在不脫離其范圍進行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權(quán)利要求來限制。當前第1頁1 2 3