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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于呼吸音的用户身份认证方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120030518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510503576.8，技术领域涉及：G06F21/32；该发明授权一种基于呼吸音的用户身份认证方法及系统是由韩飞宇;杨盘隆;汤昕恺设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于呼吸音的用户身份认证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于呼吸音的用户身份认证方法及系统，包括：通过耳戴式设备从耳道内捕获耳内呼吸信号，并对耳内呼吸信号进行去噪处理获得呼吸去噪信号；利用高斯混合模型分别计算每帧呼吸去噪信号属于呼吸事件和非呼吸事件的概率获得呼吸先验概率和非呼吸先验概率，从而对呼吸去噪信号进行分割获得呼吸片段信号；由呼吸片段信号中提取生物特征标识符；将生物特征标识符输入至预训练的三元组神经网络，计算生物特征标识符与预存的生物特征模板之间的相似度；根据相似度进行用户身份认证；本发明由呼吸声音中提取难以伪造的生物特征，能够高程度抵御欺骗攻击，同时对于环境噪声与呼吸行为变化具有较强的抵抗能力和适应性。

本发明授权一种基于呼吸音的用户身份认证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于呼吸音的用户身份认证方法，其特征在于，包括： 通过耳戴式设备从耳道内捕获耳内呼吸信号，并对耳内呼吸信号进行去噪处理获得呼吸去噪信号； 利用高斯混合模型分别计算每帧呼吸去噪信号属于呼吸事件和非呼吸事件的概率获得呼吸先验概率和非呼吸先验概率，通过呼吸先验概率和非呼吸先验概率计算每帧呼吸去噪信号的似然比；根据似然比对呼吸去噪信号进行分割获得呼吸片段信号；具体包括： 根据每帧呼吸去噪信号中子频带的均值和方差计算自适应阈值，表达公式为： ； 公式中，为自适应阈值，表示第个子频带的阈值权重；表示第个子频带在非呼吸模式下的均值；表示第个子频带在呼吸模式下的均值；表示第个子频带在非呼吸模式下的方差；表示为第个子频带在呼吸模式下的方差；W为划分的子频带数量； 将第帧呼吸去噪信号的似然比与自适应阈值进行对比，判断各帧呼吸去噪信号是否属于呼吸事件和非呼吸事件，在呼吸去噪信号中删除属于非呼吸事件的帧获得呼吸片段信号； 由呼吸片段信号中提取生物特征标识符，生物特征标识符包括身体不对称标识符；具体包括： 提取所述呼吸片段信号的起点时间戳和终点时间戳，并计算所述呼吸片段信号的时间差，表达公式为： ； 公式中，为呼吸片段信号的时间差；为呼吸片段信号的终点时间戳；为呼吸片段信号的起点时间戳； 若呼吸片段信号的时间差超过预设呼吸时间阈值，判定呼吸片段信号为有效呼吸片段；否则对呼吸片段信号进行删除； 获取连续相邻的多个有效呼吸片段，计算当前有效呼吸片段的起点时间戳与前面相邻有效呼吸片段的终点时间戳之间的时间间隔，记为第一时间间隔，表达公式为： ； 公式中，为当前有效呼吸片段的起点时间戳；为前面相邻有效呼吸片段的终点时间戳；为第一时间间隔； 计算当前有效呼吸片段的终点时间戳与后面相邻有效呼吸片段的终起点时间戳之间的时间间隔，记为第二时间间隔，表达公式为： ； 公式中，为第二时间间隔；为当前有效呼吸片段的终点时间戳；为后面相邻有效呼吸片段的终起点时间戳； 若第一时间间隔大于第二时间间隔，判定有效呼吸片段为吸气过程；否则，判定有效呼吸片段为呼气过程；将吸气过程的有效呼吸片段与相邻呼气过程的有效呼吸片段组成单个周期的呼吸事件特征； 所述呼吸事件特征分为左声道呼吸事件特征和右声道呼吸事件特征；根据左声道呼吸事件特征和右声道呼吸事件特征计算交叉功率谱密度；由交叉功率谱密度和右声道呼吸事件特征的自功率谱计算获取身体不对称标识符，表达公式为： ； 公式中，为身体不对称标识符；为交叉功率谱密度；为右声道呼吸事件特征的自功率谱； 将生物特征标识符输入至预训练的三元组神经网络，计算生物特征标识符与预存的生物特征模板之间的相似度；根据相似度进行用户身份认证。

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