基于人工智能的语音问答验证系统及其方法

摘要

一种基于人工智能的语音问答验证系统，通过特征辨识模块对语音请求信号进行声纹验证，以产生确认信号并取得某一身分数据，然后语音问答模块从问题数据库中随机选择某一个人问题进行语音提问，当语音提问的结果与内建的答案相符时，对语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以连接对应的云端储存装置，当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，依据接收的语音维持信号进行语音解析，进而判断是否与云端储存装置维持连接，用以达成提高身分验证的安全性以及加强云端储存装置的安全性管理的技术功效。

权利要求

1.一种基于人工智能的语音问答验证系统，其包含：

声纹数据库，用以储存多个身分数据与多个预设声纹数据，该身分数据以一对一方式对应该预设声纹数据；

问题数据库，用以储存问题模板，该问题模板包含多个个人问题；

身分辨识数据库，用以储存多个身分辨识数据，每一该身分辨识数据包含某一该身分数据、该个人问题及针对每一该个人问题所回应的答案；

接收模块，用以接收语音请求信号与语音回复信号；

特征辨识模块，用以对该语音请求信号进行特征分析，以取得声音特征数据，并比对该声音特征数据与该预设声纹数据，当该声音特征数据与该预设声纹数据其中之一相符时，产生确认信号并取得对应的某一该身分辨识数据；

语音问答模块，用以当该特征辨识模块产生该确认信号时，从该问题数据库中随机选择某一该个人问题进行语音提问，并针对回应该个人问题的该语音回复信号与该特征辨识模块取得的该身分辨识数据针对该个人问题所回应的该答案进行比对，当该语音回复信号与该特征辨识模块取得的该身分辨识数据针对该个人问题所回应的该答案相符时，对该语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以取得控制指令，其中，该控制指令包含连接命令与装置名称；以及处理模块，用以依据该连接命令连接对应该装置名称的云端储存装置；

其中，当连接该云端储存装置的时间超过预定时间时，该处理模块请求输入语音维持信号，该接收模块接收该语音维持信号，该特征辨识模块对该语音维持信号进行声纹辨识，待声纹辨识验证通过后，该语音问答模块对该语音维持信号进行语音解析，以使该处理模块依据该语音维持信号语音解析的结果判断是否与该云端储存装置维持连接。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的语音问答验证系统，其特征在于，当该接收模块接收注册请求信号后，该处理模块请求输入语音注册信号，该接收模块接收该语音注册信号，使得该特征辨识模块对该语音注册信号进行特征分析，以在该声纹数据库新增新的预设声纹数据，接着，该语音问答模块依据该问题数据库所提供的全部该个人问题逐一进行语音提问，并通过该接收模块逐一接收回应每一该个人问题的语音答案信号，以在该问题数据库新增新的身分辨识数据以及在该声纹数据库储存对应该新的预设声纹数据的新的身分数据。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的语音问答验证系统，其特征在于，每一该身分辨识数据还储存其包含的该身分数据连接或离线该云端储存装置的记录及存取该云端储存装置内任一档案的存取记录。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的语音问答验证系统，其特征在于，当该语音维持信号语音解析的结果与预设的维持语句不同时，该处理模块判断不与该云端储存装置维持连接；当该语音维持信号语音解析的结果与预设的该维持语句相同时，该处理模块判断与该云端储存装置维持连接。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的语音问答验证系统，其特征在于，当连接该云端储存装置后，该接收模块接收语音存取信号，该语音存取信号包含档案名称，该语音问答模块对该语音存取信号进行语音辨识与语义辨识，以使该处理模块依据语音辨识与语义辨识的结果对应存取连接的该云端储存装置中对应该档案名称的档案。

6.一种基于人工智能的语音问答验证方法，其步骤包括：

接收语音请求信号；

对该语音请求信号进行特征分析，以取得声音特征数据，并比对该声音特征数据与多个预设声纹数据；

当判断该声音特征数据与该预设声纹数据其中之一相符时，产生确认信号并取得身分数据；

当产生该确认信号时，从问题数据库中随机选择个人问题进行语音提问；

接收回应该个人问题的语音回复信号；

针对回应该个人问题的该语音回复信号与身分辨识数据库中身分辨识数据针对该个人问题所回应的答案进行比对；

当该语音回复信号与该身分辨识数据库中该身分辨识数据针对该个人问题所回应的该答案相符时，对该语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以取得控制指令，其中，该控制指令包含连接命令与装置名称；

依据该连接命令连接该装置名称对应的云端储存装置；

当连接该云端储存装置的时间超过预定时间时，请求输入语音维持信号；

接收该语音维持信号后，对该语音维持信号进行声纹辨识；

待声纹辨识验证通过后，对该语音维持信号进行语音解析；以及

依据该语音维持信号语音解析的结果判断是否与该云端储存装置维持连接。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的语音问答验证方法，其特征在于，该基于人工智能的语音问答验证方法还包含：当接收注册请求信号后，请求输入语音注册信号；

接收该语音注册信号后，对该语音注册信号进行特征分析，以在该声纹数据库新增新的预设声纹数据；以及依据该问题数据库所提供的全部该个人问题逐一进行语音提问及逐一接收回应每一该个人问题的语音答案信号，以在该问题数据库新增新的身分辨识数据以及在该声纹数据库储存对应该新的预设声纹数据的新的身分数据。

8.根据权利要求6所述的基于人工智能的语音问答验证方法，其特征在于，每一该身分辨识数据还储存其包含的该身分数据连接或离线该云端储存装置的记录及存取该云端储存装置内任一档案的存取记录。

9.根据权利要求6所述的基于人工智能的语音问答验证方法，其特征在于，该基于人工智能的语音问答验证方法还包含：当该语音维持信号语音解析的结果与预设的维持语句不同时，判断不与该云端储存装置维持连接；以及当该语音维持信号语音解析的结果与预设的该维持语句相同时，判断与该云端储存装置维持连接。

10.根据权利要求6所述的基于人工智能的语音问答验证方法，其特征在于，该基于人工智能的语音问答验证方法还包含：当连接该云端储存装置后，接收语音存取信号，该语音存取信号包含档案名称；以及对该语音存取信号进行语音辨识与语义辨识，并依据该语音存取信号语音辨识与语义辨识的结果对应存取连接的该云端储存装置中对应该档案名称的档案。

说明书

基于人工智能的语音问答验证系统及其方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种语音问答验证系统及其方法，特别是基于人工智能的语音问答验证系统及其方法。

背景技术

[0002] 随着各类信息设备的普遍应用，越来越多的用户将档案或数据电脑化储存于各类的信息设备，例如：云端储存装置。然而，一般的云端储存装置主要通过帐号与密码的设定提供安全性保护，借由帐号与密码的验证进行使用者的身分验证，以保护云端储存装置所储存的档案或数据。然而，此类档案或数据的保护存在帐号与密码可能被其他人盗用，而造成档案或数据被窃取的问题。

[0003] 综上所述，可知现有技术中长期以来一直存在储存于云端储存装置的档案或数据因帐号与密码可能被其他人盗用而遭到窃取的问题，因此有必要提出改进的技术手段，来解决此问题。

发明内容

[0004] 本发明说明一种基于人工智能的语音问答验证系统及其方法。

[0005] 首先，本发明说明一种基于人工智能的语音问答验证系统，此系统包含：声纹数据库、问题数据库、身分辨识数据库、接收模块、特征辨识模块、语音问答模块及处理模块。其中，声纹数据库用以储存多个身分数据与多个预设声纹数据，该身分数据以一对一方式对应该预设声纹数据；问题数据库用以储存问题模板，问题模板包含多个个人问题；身分辨识数据库用以储存多个身分辨识数据，每一身分辨识数据包含某一身分数据、该个人问题及针对每一个人问题所回应的答案；接收模块用以接收语音请求信号与语音回复信号；特征辨识模块用以对语音请求信号进行特征分析，以取得声音特征数据，并比对声音特征数据与该预设声纹数据，当声音特征数据与该预设声纹数据其中之一相符时，产生确认信号并取得对应的某一身分数据；语音问答模块用以当特征辨识模块产生确认信号时，从问题数据库中随机选择某一个人问题进行语音提问，并针对回应个人问题的语音回复信号与特征辨识模块取得的身分数据针对个人问题所回应的答案进行比对，当语音回复信号与特征辨识模块取得的身分数据针对个人问题所回应的答案相符时，对语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以取得控制指令，其中，控制指令包含连接命令与装置名称；以及处理模块用以依据连接命令连接装置名称对应的云端储存装置。其中，当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，处理模块请求输入语音维持信号，接收模块接收语音维持信号，特征辨识模块对语音维持信号进行声纹辨识，待声纹辨识验证通过后，语音问答模块对语音维持信号进行语音解析，以使处理模块依据语音维持信号语音解析的结果判断是否与云端储存装置维持连接。

[0006] 另外，本发明说明一种基于人工智能的语音问答验证方法，其步骤包括：接收语音请求信号；对语音请求信号进行特征分析，以取得声音特征数据，并比对该声音特征数据与多个预设声纹数据；当判断声音特征数据与该预设声纹数据其中之一相符时，产生确认信号并取得身分数据；当产生确认信号时，从问题数据库中随机选择一个人问题进行语音提问；接收回应该个人问题的语音回复信号；针对回应该个人问题的语音回复信号与身分辨识数据库中该身分数据针对该个人问题所回应的答案进行比对；当语音回复信号与身分辨识数据库中该身分数据针对该个人问题所回应的答案相符时，对语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以取得控制指令，其中，控制指令包含连接命令与装置名称；依据连接命令连接装置名称对应的云端储存装置；当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，请求输入语音维持信号；接收语音维持信号后，对语音维持信号进行声纹辨识；待声纹辨识验证通过后，对语音维持信号进行语音解析；以及依据语音维持信号语音解析的结果判断是否与云端储存装置维持连接。

[0007] 本发明所说明的系统与方法如上，与现有技术的差异在于本发明是通过特征辨识模块对语音请求信号进行声纹验证，以产生确认信号并取得某一身分数据，然后语音问答模块从问题数据库中随机选择某一个人问题进行语音提问，并针对回应该个人问题的语音回复信号与该身分数据针对该个人问题所回应的答案进行比对，当该语音回复信号与该答案相符时，对语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以取得包含连接命令与装置名称的控制指令，使得处理模块依据连接命令连接装置名称对应的云端储存装置。当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，依据接收的语音维持信号进行语音解析，进而判断是否与云端储存装置维持连接。

[0008] 通过上述的技术手段，本发明可通过声纹辨识与随机语音问答验证使用者身分，当使用者身分通过验证时即可连接指定的云端储存装置，进而达成提高身分验证的安全性的技术功效。此外，当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，可请求输入语音维持信号，并对接收到的语音维持信号进行语音解析，进一步判断是否与云端储存装置维持连接，以加强云端储存装置的安全性管理。

附图说明

[0009] 图1为本发明基于人工智能的语音问答验证系统的一实施例系统方框图。

[0010] 图2为图1的身分辨识数据库中每一身分辨识数据的一实施例示意图。

[0011] 图3为图1的基于人工智能的语音问答验证系统中语义数据库所记录的词汇与类别的一实施例对照表。

[0012] 图4A为图1的基于人工智能的语音问答验证系统中控制指令的一实施例格式。

[0013] 图4B为图1的基于人工智能的语音问答验证系统中控制指令的一实施例内容。

[0014] 图5为图1的基于人工智能的语音问答验证系统执行基于人工智能的语音问答验证方法的一实施例方法流程图。

[0015] 图6为图1的基于人工智能的语音问答验证系统用以新增合法使用者的方法的一实施例方法流程图。

[0016] 图7为图1的基于人工智能的语音问答验证系统用以加强云端储存装置的安全性管理方法的一实施例方法流程图。

[0017] 图8为图1的基于人工智能的语音问答验证系统以语音控制方式进行云端储存装置的档案存取方法的一实施例方法流程图。

[0018] 【附图标记列表】

[0019] 30     声纹数据库

[0020] 40     问题数据库

[0021] 50     身分辨识数据库

[0022] 60     语义数据库

[0023] 70     语音数据库

[0024] 100    基于人工智能的语音问答验证系统

[0025] 110    接收模块

[0026] 120    特征辨识模块

[0027] 130    语音问答模块

[0028] 140    处理模块

具体实施方式

[0029] 以下将配合图式及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。

[0030] 在说明本发明所说明的基于人工智能的语音问答验证系统及其方法之前，先对本发明所自行定义的名词作说明，本发明所述的基于人工智能的语音问答验证系统所包含的接收模块、特征辨识模块、语音问答模块及处理模块可以利用各种方式来实现，包含软件、硬件、固件或其任意组合。在实施中提出的技术使用软件或固件可以被储存在机器可读储存介质上，例如：只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘储存介质、光储存介质、快闪存储器装置等等，并且可以由一个或多个通用或专用的可编程微处理器执行。本发明所述的基于人工智能的语音问答验证系统与云端储存装置之间可通过网络，例如：移动通信网络、网际网络、局域网络、广域网络和/或无线网络相互连通。

[0031] 请先参阅图1，图1为本发明基于人工智能的语音问答验证系统的一实施例系统方框图，基于人工智能的语音问答验证系统100用以连接任一云端储存装置，基于人工智能的语音问答验证系统100可包含：声纹数据库30、问题数据库40、身分辨识数据库50、接收模块110、特征辨识模块120、语音问答模块130及处理模块140。其中，声纹数据库30连接特征辨识模块120，问题数据库40连接语音问答模块130，身分辨识数据库50连接语音问答模块
130，接收模块110连接特征辨识模块120与语音问答模块130，特征辨识模块120连接语音问答模块130与处理模块140，语音问答模块130连接处理模块140。

[0032] 声纹数据库30可用以储存多个身分数据与多个预设声纹数据，该身分数据以一对一方式对应该预设声纹数据。其中，每一身分数据代表一位可合法连接基于人工智能的语音问答验证系统100与云端储存装置的使用者的识别数据，可为但不限于身分证号码，可依据实际需求进行调整。由于人在讲话时使用的发声器官都不尽相同，使得任何两个人的声纹图谱都有差异，因此在一般情况下可通过声纹图谱区别不同的人的声音，在本实施例中，声纹数据库30储存有每一位可合法连接基于人工智能的语音问答验证系统100与云端储存装置的使用者的识别数据(即身分数据)与其具有的声音特征数据(即对应的预设声纹数据)。

[0033] 问题数据库40可用以储存问题模板，问题模板包含多个个人问题。其中，个人问题的数量可依据实际需求进行调整，每一个人问题为可用以确认与区分不同使用者身分的问题，例如：身分证号码、毕业的国小、出生年月日或家中宠物名称等。

[0034] 身分辨识数据库50可用以储存多个身分辨识数据，每一身分辨识数据包含某一身分数据、该个人问题及针对每一个人问题所回应的答案。举例而言，请参阅图2，图2为图1的身分辨识数据库中每一身分辨识数据的一实施例示意图，每一身分辨识数据可为数据表，除了包含一个身分数据(例如：身分证号码)以外，还包含每一个人问题以及其对应的答案(即具有该身分数据的使用者针对每一个人问题所回应的答案)，但本举例并非用以限定本发明。换句话说，每一身分辨识数据中针对每一个人问题所回应的答案也可为预先储存的声音信号，每一该预先储存的声音信号为当时新增合法使用基于人工智能的语音问答验证系统100的新使用者时新使用者语音回应每一个人问题的声音信号。

[0035] 接收模块110可用以接收语音请求信号与多个语音回复信号。在实际实施中，接收模块110可为但不限于麦克风，用以接收使用者的语音输入。其中，语音请求信号为使用者请求连接云端储存装置时所说出的话语，举例而言，当使用者欲连接装置名称为“CDrive”的云端储存装置时，语音请求信号可为“连接CDrive”。每一语音回复信号为使用者回应某一个人问题所说出的话语，详细的说明请容后详述。

[0036] 特征辨识模块120可用以对语音请求信号进行特征分析，以取得声音特征数据，并比对声音特征数据与该预设声纹数据，当声音特征数据与该些预设声纹数据其中之一相符时，产生确认信号并取得对应的某一身分数据。由于任何两个人的声纹图谱都有差异，因此，在本实施例中，特征辨识模块120在接收来自接收模块110的语音请求信号后，可对语音请求信号进行特征分析(即对语音请求信号转换成声纹图谱，再提取声纹图谱的特征参数)，进而取得声音特征数据(即声纹图谱的特征参数)，并直接将声音特征数据与声纹数据库30所储存的多个预设声纹数据(即多个欲先设定为合法使用者的声音特征数据)进行比对，当声音特征数据与该预设声纹数据其中之一相符时，则代表说话人为合法的使用者，特征辨识模块120可产生确认信号(即完成说话人的初步身分认证)，而由于声纹数据库30中该身分数据以一对一方式对应该预设声纹数据，因此当声音特征数据与该预设声纹数据其中之一相符时，特征辨识模块120可从声纹数据库30中找到对应的某一身分数据(即取得代表说话人的身分数据)。

[0037] 语音问答模块130可用以当特征辨识模块120产生确认信号时，从问题数据库40中随机选择某一个人问题进行语音提问，并针对回应该个人问题的语音回复信号与特征辨识模块120取得的身分数据针对该个人问题所回应的答案进行比对，当语音回复信号与特征辨识模块120取得的身分数据针对该个人问题所回应的答案相符时，对语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以取得控制指令，其中，控制指令包含连接命令与装置名称。

[0038] 详细地说，特征辨识模块120产生确认信号并取得某一身分数据(即完成说话人的初步身分认证且取得代表说话人的身分数据)后，语音问答模块130可从问题数据库40中随机选择任一个人问题进行语音提问，使用者(即说话人)可针对上述该个人问题以语音回复信号(即使用者回应该个人问题所说出的话语)对应回复，接收模块110接收回应上述该个人问题的语音回复信号。在本实施例中，由于每一身分辨识数据可为图2所示的数据表，因此，语音问答模块130可先对语音回复信号执行语音转文字转换以产生文字表示(即进行语音解析)，接着依据特征辨识模块120所取得的身分数据在身分辨识数据库50中找到对应的身分辨识数据，再将语音回复信号的语音解析结果(即该文字表示)与上述对应的身分辨识数据中针对上述该个人问题所回应的答案进行比对，当语音回复信号的语音解析结果与对应的身分辨识数据中针对上述该个人问题所回应的答案相符时，代表使用者通过进一步的身分验证(即说话人确认为合法使用者)；当语音回复信号的语音解析结果与对应的身分辨识数据中针对上述该个人问题所回应的答案不相符时，代表使用者无法通过进一步的身分验证(即说话人非为合法使用者)，无法执行后续程序(即无法连接云端储存装置)，但本实施例并非用以限定本发明。

[0039] 举例而言，由于每一身分辨识数据中针对每一个人问题所回应的答案也可为预先储存的声音信号，因此，语音问答模块130可先依据特征辨识模块120所取得的身分数据在身分辨识数据库50中找到对应的身分辨识数据，再依据该个人问题找到对应的预先储存的声音信号(即该个人问题的答案)，接着直接将语音回复信号与该预先储存的声音信号进行比对(即声音波形的比对)，当语音回复信号与该预先储存的声音信号相符时，代表使用者通过进一步的身分验证(即说话人确认为合法使用者)；当语音回复信号与该预先储存的声音信号不相符时，代表使用者无法通过进一步的身分验证(即说话人非为合法使用者)，无法执行后续程序(即无法连接云端储存装置)。

[0040] 此外，在本实施例中，语音问答模块130仅从问题数据库40中随机选择任一个人问题进行语音提问，以执行进一步的身分验证，但本实施例并非用以限定本发明。举例而言，为了提高身分验证的准确率，语音问答模块130可从问题数据库40中随机选择多个个人问题逐一进行语音提问，并可将使用者逐一回应每一个人问题的语音回复信号进行上述语音解析与比对，当有比对结果不相符的情况发生时，则代表使用者无法通过进一步的身分验证，无法执行后续程序(即无法连接云端储存装置)。

[0041] 当使用者通过进一步的身分验证后，语音问答模块130可对语音请求信号(即使用者请求连接云端储存装置时所说出的话语)进行语音辨识，以取得至少一语音数据(即找到对应语音请求信号的词汇)，再依据该至少一语音数据从语义数据库60查询该至少一语音数据所对应的类别，以取得对应该至少一语音数据的控制指令(即进行语义辨识)，其中，控制指令包含连接命令与装置名称。

[0042] 在本实施例中，上述的语音辨识可通过直接声波比对方式或是以声学模型比对方式进行。其中，直接声波比对方式即是直接将语音请求信号与语音数据库70内的语音信号进行声音波形的比对，而比对出最相近的可能词汇(每一词汇对应一语音数据)，而声学模型比对方式则是通过隐藏式马可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)、神经网络(Neural Networks)、动态时间校准(Dynamic Time Warping，DTW)或是语音模版比对(Template Matching)等各式声学模型来进行语音辨识。当语音问答模块130以声学模型比对方式来进行语音辨识时，语音问答模块130可先从语音请求信号中撷取多个声学特征(即得到语音请求信号对应的线性预测倒频谱系数(Linear Predictive Cepstral Coefficient，LPCC)、梅尔倒频谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient，MFCC)、MPEG7及对数能量(Log Energy)等参数)，接着，将该声学特征与上述其中一声学模型进行比对，找出与该声学特征最为匹配的对应词汇(每一词汇对应一语音数据)。举例而言，当语音请求信号为“连接CDrive”时，语音问答模块130经语音解析所获得的对应词汇可为“连接、CDrive”。

[0043] 上述的语义辨识可为语音问答模块130依据该至少一语音数据从语义数据库60查询该至少一语音数据所对应的类别，以取得对应该至少一语音数据的控制指令，其中，控制指令可包含连接命令与云端储存装置的装置名称。具体而言，语音问答模块130可依据对应词汇从语义数据库60查询每一词汇对应的类别，其中，类别可为行为、装置或档案。更具体而言，语义数据库60可记录有词汇与对应的类别的关系(如图3所示，图3为图1的基于人工智能的语音问答验证系统中语义数据库所记录的词汇与类别的实施例对照表)，每一个语音数据对应一个类别(即每一词汇对应一个类别)。由于一个完整的控制指令可包含一行为类别(即说话者欲执行的操作)与一装置类别(即说话者欲操作的装置)，因此，语音问答模块130需从语义数据库60查询其解析语音请求信号所获得的该词汇是否至少对应一行为类别或一装置类别，进而确认是否已收集完整的控制指令，其中，控制指令可具有特定格式，其可包含连接命令以及装置名称(如图4A所示，图4A为图1的基于人工智能的语音问答验证系统中控制指令的实施例格式)，在实际运用上，装置名称与连接命令的排序可依据实际需求进行调整，装置名称用于表示欲被操作的云端储存装置，连接命令用于表示说话者欲执行的操作。举例而言，当语音问答模块130所获得的对应词汇为“连接、CDrive”时，语音问答模块130可根据语义数据库60得到查询到“连接”对应的类别为“行为”，“CDrive”对应的类别为“装置”，因此，控制指令的内容可能如图4B所示，图4B为图1的基于人工智能的语音问答验证系统中控制指令的一实施例内容，图4B表示说话者想要“连接”云端储存装置，该云端储存装置的装置名称为“CDrive”。

[0044] 需注意的是，语音问答模块130所获得的词汇可能无法从语义数据库60查询到对应的类别(即代表该词汇无法辨识其类别)，但语义数据库60所记录的词汇与类别的对照表可随时依据需求进行更新，其中，对照表中的词汇需包含每一云端储存装置的装置名称且该装置名称所对应的类别为“装置”。此外，当语音问答模块130确认该词汇对应的类别缺少行为类别或装置类别，或者确认该词汇对应多个行为类别或多个装置类别时，则判断无法收集完整的控制指令，而无法取得控制指令。

[0045] 处理模块140可用以依据连接命令连接装置名称对应的云端储存装置。更详细地说，当处理模块140接收到控制指令时，可执行一应用程序，使该应用程序依据连接命令登录装置名称所对应的云端储存装置。举例而言，当控制指令所包含的装置名称为“CDrive”，连接命令为“连接”时，处理模块140可执行应用程序使其“连接”装置名称为“CDrive”的云端储存装置。

[0046] 此外，为了加强云端储存装置的安全性管理，当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，处理模块140可通过语音方式或显示于显示装置的方式请求使用者输入语音维持信号，使得使用者借由语音输入方式回应语音维持信号，其中，语音维持信号可为但不限于使用者朗诵基于人工智能的语音问答验证系统100所预设的维持语句，例如：保持连接。当接收模块110接收该语音维持信号后，特征辨识模块120对该语音维持信号进行声纹辨识(即确认是否为合法使用者，详细说明已于上述段落进行说明，于此不再赘述)，待声纹辨识验证通过后，语音问答模块130对该语音维持信号进行语音解析(即执行语音转文字)，以使处理模块140依据该语音维持信号语音解析的结果判断是否与云端储存装置维持连接。进一步地说，当该语音维持信号语音解析的结果与基于人工智能的语音问答验证系统100所预设的维持语句不同时，处理模块140判断离线云端储存装置(即不与云端储存装置连接)；
当该语音维持信号语音解析的结果与基于人工智能的语音问答验证系统100所预设的维持语句相同时，处理模块140判断与云端储存装置维持连接。其中，预定时间可为但不限于十分钟，可依据实际需求进行调整。本实施例可避免合法使用者离开座位时云端储存装置中的档案被他人盗取的情形。

[0047] 在本实施例中，基于人工智能的语音问答验证系统100可新增合法使用者，详细说明如下。新使用者(即欲新增的合法使用者)可语音输入注册请求信号，当接收模块110接收该注册请求信号后，处理模块140可通过语音方式或显示在显示装置的方式请求新使用者输入语音注册信号，使得新使用者借由语音输入方式回应语音注册信号，其中，语音注册信号可为新使用者朗诵基于人工智能的语音问答验证系统100所预设的注册语句。

[0048] 当接收模块110接收该语音注册信号后，特征辨识模块120对该语音注册信号进行特征分析(即对语音注册信号转换成声纹图谱，再提取声纹图谱的特征参数)，进而取得声音特征数据(即声纹图谱的特征参数)，以在该声纹数据库30储存与新增新的预设声纹数据，接着，语音问答模块130依据问题数据库40所提供的全部该个人问题逐一进行语音提问，并通过接收模块110逐一接收回应每一个人问题的语音答案信号，以在问题数据库40储存与新增新的身分辨识数据以及在声纹数据库30储存对应该新的预设声纹数据的新的身分数据。在本实施例中，语音问答模块130可对每一语音答案信号进行语音解析(即执行语音转文字)，以取得对应的词汇，进而储存为问题数据库40中对应的个人问题的答案以及储存为声纹数据库30的身分数据(即身分证号码)，但本实施例并非用以限定本发明。换句话说，在其他实施例中，除了对应为声纹数据库30的身分数据(即身分证号码)之外的语音答案信号可不进行语音解析，直接储存为新的身分辨识数据中针对每一个人问题所回应的答案，之后欲进行比对时以声波方式进行比对。

[0049] 在本实施例中，基于人工智能的语音问答验证系统100也可通过语音控制的方式进行云端储存装置的档案存取，当连接云端储存装置后，使用者可借由接收模块110输入语音存取信号，语音存取信号可包含档案名称(即连接的云端储存装置所储存的任一档案的名称)，使得接收模块110接收语音存取信号后，语音问答模块130可对语音存取信号进行语音辨识与语义辨识，以使处理模块140依据语音辨识与语义辨识的结果对应存取连接的云端储存装置中对应该档案名称的档案。举例而言，当语音存取信号为“读取说明书”时，语音问答模块130经语音解析所获得的对应词汇可为“读取、说明书”，再根据语义数据库60得到查询到“读取”对应的类别为“行为”，“说明书”对应的类别为“档案”，使得语义辨识的结果为使用者想要“读取”档案名称为“说明书”的档案，因此，处理模块140依据语音辨识与语义辨识的结果“读取”连接的云端储存装置中档案名称为“说明书”的档案。

[0050] 此外，在本实施例中，处理模块140也可将基于人工智能的语音问答验证系统100对连接的云端储存装置中的档案进行存取的次数与每一次存取档案的时间记录在储存模块(未示出)，若处理模块140判断短时间内基于人工智能的语音问答验证系统100对云端储存装置的档案进行存取的次数过多时，可判断使用状态发生异常，直接与该云端储存装置进行断线，或者请求使用者输入语音判断信号，使得使用者借由语音输入方式输入语音判断信号，特征辨识模块120可对该语音判断信号进行声纹辨识(即确认是否为合法使用者，详细说明已于上述段落进行说明，于此不再赘述)，以使处理模块140依据声纹辨识的结果判断是否与云端储存装置维持连接，进而加强对云端储存装置的安全性管理。其中，处理模块140判断多长时间内对云端储存装置的档案进行多少存取次数为使用状态发生异常，可依据实际需求进行调整，举例而言，处理模块140可判断十分钟内对云端储存装置的档案进行五次存取为使用状态发生异常。

[0051] 在本实施例中，每一身分辨识数据还可储存其包含的身分数据连接或离线云端储存装置的记录及存取云端储存装置内任一档案的存取记录，上述记录可包含时间标记(即连接或离线云端储存装置的时间以及存取云端储存装置内任一档案的时间)。由于使用者连接或离线云端储存装置的记录或存取云端储存装置内某一档案的记录为该使用者的操作记录，其他使用者不会知道，因此，语音问答模块130从问题数据库40中随机提问以进行身分辨识时，除了可以随机选择某一个人问题以外，还可以提问使用者前一次连接或离线云端储存装置的时间或前一次存取云端储存装置内某一档案的时间，以进行身分辨识，当语音问答模块130提问使用者前一次连接或离线云端储存装置的时间或前一次存取云端储存装置内某一档案的时间时，语音问答模块130对回应上述问题的语音回复信号与该使用者所对应的身分辨识数据中连接或离线云端储存装置的记录或存取云端储存装置内任一档案的存取记录进行比对，当比对结果相符时，代表使用者通过进一步的身分验证(即说话人确认为合法使用者)；当比对结果不相符时，代表使用者无法通过进一步的身分验证(即说话人非为合法使用者)，无法执行后续程序(即无法连接云端储存装置)。

[0052] 接着，请参阅图5，图5为图1的基于人工智能的语音问答验证系统执行基于人工智能的语音问答验证方法的一实施例方法流程图，其步骤包括：接收语音请求信号(步骤210)；对语音请求信号进行特征分析，以取得声音特征数据，并比对该声音特征数据与多个预设声纹数据(步骤220)；当判断声音特征数据与该预设声纹数据其中之一相符时，产生确认信号并取得身分数据(步骤230)；当产生确认信号时，从问题数据库中随机选择一个人问题进行语音提问(步骤240)；接收回应该个人问题的语音回复信号(步骤250)；针对回应该个人问题的语音回复信号与身分辨识数据库中该身分数据针对该个人问题所回应的答案进行比对(步骤260)；当语音回复信号与身分辨识数据库中该身分数据针对该个人问题所回应的答案相符时，对语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以取得控制指令，其中，控制指令包含连接命令与装置名称(步骤270)；依据连接命令连接装置名称对应的云端储存装置(步骤280)；当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，请求输入语音维持信号(步骤290)；接收语音维持信号后，对语音维持信号进行声纹辨识(步骤292)；待声纹辨识验证通过后，对语音维持信号进行语音解析(步骤294)；以及依据语音维持信号语音解析的结果判断是否与云端储存装置维持连接(步骤296)。

[0053] 其中，声纹数据库可用以储存多个身分数据与多个预设声纹数据，该身分数据以一对一方式对应该预设声纹数据；问题数据库可用以储存问题模板，问题模板包含多个个人问题；身分辨识数据库可用以储存多个身分辨识数据，每一身分辨识数据包含某一身分数据、该个人问题及针对每一个人问题所回应的答案，此外，每一身分辨识数据还储存其包含的身分数据连接或离线云端储存装置的记录及存取云端储存装置内任一档案的存取记录。

[0054] 通过上述步骤，即可通过声纹辨识与随机语音问答验证使用者身分，当使用者身分通过验证时即可连接指定的云端储存装置，进而达成提高身分验证的安全性的技术功效。此外，当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，可请求输入语音维持信号，并对接收到的语音维持信号进行语音解析，进一步判断是否与云端储存装置维持连接，以加强云端储存装置的安全性管理。

[0055] 其中，请参阅图6，图6为图1的基于人工智能的语音问答验证系统用以新增合法使用者的方法的一实施例方法流程图，其步骤包括：当接收注册请求信号后，请求输入语音注册信号(步骤310)；接收语音注册信号后，对该语音注册信号进行特征分析，以在声纹数据库储存与新增新的预设声纹数据(步骤320)；以及依据问题数据库所提供的全部该个人问题逐一进行语音提问及逐一接收回应每一个人问题的语音答案信号，以在问题数据库储存与新增新的身分辨识数据以及在声纹数据库储存对应该新的预设声纹数据的新的身分数据(步骤330)。详细描述已于上述段落加以说明，于此不再赘述。

[0056] 此外，请参阅图7，图7为图1的基于人工智能的语音问答验证系统用以加强云端储存装置的安全性管理方法的一实施例方法流程图，其步骤包括：当语音维持信号语音解析的结果与预设的维持语句不同时，判断不与云端储存装置维持连接(步骤410)；以及当语音维持信号语音解析的结果与预设的维持语句相同时，判断与云端储存装置维持连接(步骤420)。此外，在本实施例中，当处理模块判断短时间内基于人工智能的语音问答验证系统对云端储存装置的档案进行存取的次数过多时，可判断使用状态发生异常，直接与该云端储存装置进行断线，或者请求使用者输入语音判断信号，使得使用者借由语音输入方式输入语音判断信号，特征辨识模块可对该语音判断信号进行声纹辨识(即确认是否为合法使用者，详细说明已于上述段落进行说明，于此不再赘述)，以使处理模块依据声纹辨识的结果判断是否与云端储存装置维持连接，进而加强对云端储存装置的安全性管理。详细描述已于上述段落加以说明，于此不再赘述。

[0057] 再者，请参阅图8，图8为图1的基于人工智能的语音问答验证系统以语音控制方式进行云端储存装置的档案存取方法的一实施例方法流程图，其步骤包括：当连接云端储存装置后，接收语音存取信号，语音存取信号包含档案名称(步骤510)；以及对语音存取信号进行语音辨识与语义辨识，并依据语音存取信号语音辨识与语义辨识的结果对应存取连接的云端储存装置中对应档案名称的档案(步骤520)。详细描述已于上述段落加以说明，于此不再赘述。

[0058] 综上所述，可知本发明与现有技术之间的差异在于通过特征辨识模块对语音请求信号进行声纹验证，以产生确认信号并取得某一身分数据，然后语音问答模块从问题数据库中随机选择某一个人问题进行语音提问，并针对回应该个人问题的语音回复信号与该身分数据针对该个人问题所回应的答案进行比对，当语音解析结果与该答案相符时，对语音请求信号进行语音辨识与语义辨识，以取得包含连接命令与装置名称的控制指令，使得处理模块依据连接命令连接装置名称对应的云端储存装置，借由此技术手段可以解决现有技术所存在的问题，进而达成提高身分验证的安全性的技术功效。此外，当连接云端储存装置的时间超过预定时间时，依据接收的语音维持信号进行语音解析，进而判断是否与云端储存装置维持连接，以加强云端储存装置的安全性管理。

[0059] 虽然本发明以前述的实施例说明如上，然其并非用以限定本发明，任何本发明所属技术领域中的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，因此本发明的专利保护范围须视本说明书所附权利要求书所界定的范围为准。