使用阿里云 API 进行声音身份识别的方案

使用阿里云 API 进行声音身份识别的方案

阿里云提供 智能语音交互(智能语音识别 ASR)声纹识别(说话人识别) 服务,你可以利用 阿里云智能语音 API 进行 说话人识别,实现客户身份验证。


方案概述

  1. 准备工作

    • 注册阿里云账号
    • 开通 智能语音交互声纹识别 服务
    • 获取 AccessKey ID 和 AccessKey Secret
  2. 安卓端录制音频

    • 录制用户的语音数据(建议 PCM/WAV 格式)
    • 预处理音频(降噪、去静音)
  3. 上传音频到阿里云

    • 直接上传到 阿里云 OSS
    • 通过 API 发送音频数据流
  4. 调用阿里云声纹识别 API

    • 提交音频进行 用户注册
    • 识别当前用户的 身份
    • 获取返回结果,判断用户是否匹配
  5. 根据结果执行相应操作

    • 如果 匹配成功,执行登录或身份确认
    • 如果 匹配失败,提示重新录制或拒绝访问

步骤详解

1. 开通阿里云智能语音服务

  • 登录 阿里云智能语音服务
  • 进入 控制台 开通 声纹识别(Voiceprint Recognition)
  • 获取 AccessKey ID 和 AccessKey Secret

2. 录制音频(安卓端)

使用 AudioRecord 录制 PCM 格式的音频:

private void startRecording() {int sampleRate = 16000; // 16kHz 采样率(阿里云推荐)int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(sampleRate,AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT);AudioRecord audioRecord = new AudioRecord(MediaRecorder.AudioSource.MIC,sampleRate, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO,AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT, bufferSize);audioRecord.startRecording();// 读取音频数据并保存到文件new Thread(() -> {byte[] audioData = new byte[bufferSize];File file = new File(getExternalFilesDir(null), "voice.pcm");try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file)) {while (isRecording) {int read = audioRecord.read(audioData, 0, audioData.length);if (read > 0) {fos.write(audioData, 0, read);}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}).start();
}

📌 说明

  • 录制 PCM 格式(阿里云推荐)。
  • 可转换为 WAV,或上传 PCM 直接识别。

3. 上传音频到阿里云

方法1:上传至 OSS

  1. 在阿里云 对象存储 OSS 创建存储桶
  2. 使用 OSS SDK 上传文件
  3. 在 API 请求中提供音频 URL

方法2:直接上传数据流

  • 通过 HTTP POST 方式直接上传音频数据
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
RequestBody body = new MultipartBody.Builder().setType(MultipartBody.FORM).addFormDataPart("audio", "voice.pcm",RequestBody.create(MediaType.parse("audio/pcm"),new File("/sdcard/voice.pcm"))).build();Request request = new Request.Builder().url("https://nls-gateway.aliyuncs.com/recognize").post(body).addHeader("Authorization", "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN").build();Response response = client.newCall(request).execute();
String responseData = response.body().string();
Log.d("阿里云响应", responseData);

📌 说明

  • 这里的 Authorization 需要换成 阿里云 API 鉴权信息
  • 你可以使用 OSS 存储音频,再传递 URL 进行识别

4. 调用阿里云声纹识别 API

在阿里云 API 文档中,常用接口:

  • 用户注册(Enroll)
  • 身份验证(Verify)
  • 说话人识别(Identify)
示例:注册用户
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
String json = "{ \"uid\": \"user123\", \"audio_format\": \"pcm\", \"audio\": \"BASE64_ENCODED_AUDIO\" }";RequestBody body = RequestBody.create(MediaType.parse("application/json"), json);
Request request = new Request.Builder().url("https://nls-gateway.aliyuncs.com/enroll").post(body).addHeader("Authorization", "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN").build();Response response = client.newCall(request).execute();
Log.d("注册用户", response.body().string());

📌 参数说明

  • uid:用户 ID
  • audio:录制的 PCM 音频 Base64 编码
  • audio_format:设置为 "pcm"
示例:身份识别
String json = "{ \"audio\": \"BASE64_ENCODED_AUDIO\" }";Request request = new Request.Builder().url("https://nls-gateway.aliyuncs.com/verify").post(RequestBody.create(MediaType.parse("application/json"), json)).addHeader("Authorization", "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN").build();Response response = client.newCall(request).execute();
Log.d("身份验证", response.body().string());

📌 返回结果

  • 匹配成功:返回 uid,表示是哪个用户
  • 匹配失败:返回 error_code,可提示重新录制

5. 处理返回数据

根据阿里云 API 响应:

{"request_id": "xxxx","result": {"uid": "user123","score": 98.5},"status": "success"
}

在 Android 代码中解析:

JSONObject jsonResponse = new JSONObject(responseData);
if (jsonResponse.getString("status").equals("success")) {String userId = jsonResponse.getJSONObject("result").getString("uid");double score = jsonResponse.getJSONObject("result").getDouble("score");if (score > 90) {Log.d("身份验证", "匹配成功,用户:" + userId);} else {Log.d("身份验证", "匹配失败,分数:" + score);}
}

完整流程

✅ 录制用户语音
✅ 上传音频到 OSS 或直接上传数据
✅ 调用 阿里云声纹 API 进行注册/验证
✅ 返回结果,判断是否匹配


扩展

  • 本地离线方案:如果想 离线识别,可以用 Vosk + TensorFlow 实现声纹匹配。
  • 安全性:可结合 人脸识别 提升身份验证的准确度。
  • 优化体验:避免用户长时间等待,使用 多线程 处理 API 请求。

总结

🚀 阿里云 API 是最简单的方案,但依赖 网络
🚀 本地方案更快,但需要训练模型。
🚀 推荐结合人脸 + 声音,提高安全性。

你是希望 云端 API 方案 还是 本地方案?有具体的 设备需求 吗?

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