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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明涉及一种基于声波特性的键盘指纹身份信息安全认证方法，该方法使用麦克风采集键盘输入密码信息并据此加强身份安全认证，具体包括以下步骤：S1、通过麦克风采集用户使用键盘打字时发出的声音，进行音频信号特征提取；S2、对提取的音频信号特征进行分析处理，进行按键检测；S3、根据不同按键产生的声音信号的轻微区别，基于分类技术方案实现细粒度击键识别，完成键盘指纹身份信息安全认证。本方法不仅有助于经常使用键盘的用户提升自身的安全意识以及隐私保护，也对键盘研发的工作人员有一定的启发；另一方面，使用Pytorch来对数据进行训练，形式非常灵活，更易搭建好神经网络，会使得系统的整体性能和准确率大大提高，更加方便用户开发。

主权项：1.一种基于声波特性的键盘指纹身份信息安全认证方法，其特征在于：该方法使用麦克风采集键盘输入密码信息并据此加强身份安全认证，该方法具体包括以下步骤：S1、通过麦克风采集用户使用键盘打字时发出的声音，进行音频信号特征提取；S2、对提取的音频信号特征进行分析处理，进行按键检测；S3、根据不同按键产生的声音信号的轻微区别，基于分类技术方案实现细粒度击键识别，完成键盘指纹身份信息安全认证；在步骤S1中，首先创建数据列表，以格式为音频文件路径\t分类标签创建这个列表，便于之后的读取，音频分类标签是指键盘输入密码的唯一ID，不同的音频数据集，通过编写对应的生成数据列表的函数，把这些数据集都写在同一个数据列表中；在步骤S2中，对音频信号进行数据分割，基于击键声音的波形呈现两个不同的峰值：手指按下峰值和释放峰值，只使用按下峰值来分割数据，设置如下机制：1均值标准化，使其均方根为1，Xscale＝X-uS，其中X为要归一化的值，Xscale为归一化之后的值，u为音频的平均值，S为音频样本的标准差；2然后，将10毫秒小窗口上的FFT系数相加，以获得每个窗口的能量；当窗口的能量高于某个阈值时，检测到一个按压事件，这是一个可调参数；在步骤S2中，利用librosa计算音频特征，进行STFT短时傅里叶变换以及数据裁剪，librosa是python中的一个工具包，该库主要是用于音频处理，短时傅里叶变换公式为： 其中，W是窗函数，用于决定计算傅里叶变换的时域信号长度，当n取不同值时，窗函数wn-m沿着xm滑动，n代表时域第几个采样点的离散变量，ω代表频率的连续变量，返回得到一个的矩阵；然后调用librosa中的magphase将之前得到的复数矩阵分离成幅值和时间，再对幅值和时间进行随机裁剪最终得到257*257的幅度谱，其中Shape代表返回矩阵的规格大小，nfft代表经过快速傅里叶变换的点数，和采样频率有关系，为2的n次方，t代表时域信号长度，magphase代表声谱图。

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百度查询： 重庆大学 一种基于声波特性的键盘指纹身份信息安全认证方法