具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供的产品防伪处理方法，该产品防伪处理方法可应用如图1所示的应用环境中。具体地，该产品防伪处理方法应用在产品防伪处理系统中，该产品防伪处理系统包括如图1所示的客户端和服务器，客户端与服务器通过网络进行通信，用于实现对单个产品进行语音防伪，以保障产品防伪效果和使用方便性。其中，客户端又称为用户端，是指与服务器相对应,为客户提供本地服务的程序。客户端可安装在但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备上。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一实施例中，提供一种产品防伪处理方法，该方法可应用在图1中的客户端，也可以应用在图1中的服务器为例进行说明，例如，在客户端联网时，可在客户端或者服务器上执行；在客户端没有联网时，可在客户端上执行。如图2所示，以应用在图1的服务器为例，该产品防伪处理方法包括如下步骤：

S201：扫描目标产品的目标防伪声纹码，获取目标防伪声纹码对应的目标防伪数字编码；

S202：对目标防伪数字编码进行编码校验，获取编码校验结果；

S203：若编码校验结果为校验通过，则基于目标防伪数字编码查询系统数据库，获取目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱；

S204：将目标产品介绍文本输入文本频谱合成模型进行识别，获取目标产品介绍频谱；

S205：基于目标产品介绍频谱和正品产品介绍频谱，获取真伪识别结果，显示和/或播放真伪识别结果。

其中，客户端设置在具有扫码功能的终端，例如，设置在具有扫码功能的智能手机上。目标产品是指需要验证真伪的产品。目标防伪声纹码是指设置在目标产品上的防伪声纹码，该防伪声纹码可以为频谱。目标防伪数字编码是指对目标防伪声纹码进行解码所获取的防伪数字编码。

一般来说，每一目标产品上设有目标防伪声纹码，该目标防伪声纹码可采用喷涂、印刷或者粘贴等方式设置在目标产品上，以使用户可根据目标产品上设置的目标防伪声纹码进行真伪识别。

作为一示例，步骤S201中，用户在购买目标产品前，可采用智能手机或者其他终端上安装的客户端，扫描目标产品上的目标防伪声纹码，以使服务器可接收到客户端扫描目标产品的目标防伪声纹码，获取目标防伪声纹码对应的目标防伪数字编码，从而利用目标防伪数字编码进行防伪识别。

在一实施例中，扫描目标产品的目标防伪声纹码，获取目标防伪声纹码对应的目标防伪数字编码，具体包括如下步骤：首先，扫描目标产品的目标防伪声纹码，获取目标防伪声纹码对应的目标防伪语音。该目标防伪语音是基于目标防伪声纹码进行频谱语音转换所获取的语音。可理解地，由于目标防伪声纹码为频谱，可采用频谱语音转换技术，将目标防伪声纹码转换成语音形式的目标防伪语音。接着，对目标防伪语音进行语音文本转换，获取目标防伪声纹码对应的目标防伪数字编码。例如，可采用TTS技术，对目标防伪语音进行语音文本转换，以将语音形式的目标防伪语音，转换成文本形式的目标防伪数字编码。

本示例中，目标防伪数字编码包括依据目标编码顺序排序的产品代码、产品序列号、随机编码和目标校验码。该产品代码是用于唯一识别某一款产品的代码。产品序列号是用于唯一识别某一款产品下的某一具体产品的编码。可理解地，通过产品代码和产品序列号唯一确定某一具体产品。随机编码是随机生成的编码。目标校验码是从目标防伪数字编码中提取出的用于进行安全校验的编码。

作为一示例，步骤S202中，服务器在获取到目标产品的目标防伪数字编码之后，可采用预先配置的数字编码校验程序，对目标防伪数字编码进行编码校验，校验该目标防伪数字编码是否为正品防伪数字编码，从而获取编码校验结果。该数字编码校验程序是预先设置的用于对目标防伪数字编码进行校验的程序。例如，服务器在执行数字编码校验程序时，可从目标防伪数字编码中获取产品代码、产品序列号、随机编码和目标校验码，可以依据产品代码和产品序列号校验是否存在相匹配的产品，也可以利用目标校验码进行安全校验，从而确定该目标防伪数字编码是否为正品防伪数字编码，进而获取编码校验结果。

其中，目标产品介绍文本是指与目标防伪数字编码相匹配的用于用于介绍目标产品的文本。

作为一示例，步骤S203中，服务器在编码校验结果为校验通过时，可先根据目标防伪数字编码查询系统数据库，获取与目标防伪数字编码相匹配的目标产品介绍文本。

文本频谱合成模型是用于实现将文本输入进行语音合成并转换成频谱输出的模型。该文本频谱合成模型可以采用任何可实现文本语音转换的神经网络模型训练形成，可先将文本转换成语音，再提取所述语音的频谱图输出。例如，所述文本频谱合成模型可以是采用Tacotron网络训练而成的模型，也可以是采用Tacotron2网络训练而成的模型。优选地，文本频谱合成模型是基于Tacotron2网络进行模型训练所确定的用于实现产品真伪识别的模型，其语音合成效果更好。Tacotron2是对Tacotron进行升级改良之后获取的网络模型。Tacotron是一种基于深度学习的端到端语音合成模型，Tacotron的输入为raw text，Tacotron可输出mel-spectrogram，再利用Griffin-Lim算法就可以生成波形的TTS神经网络模型。Tacotron2是采用与Wavenet十分相似的模型来代替Griffin-Lim算法，并对Tacotron模型的部分细节进行改进，最终生成十分接近人类声音的波形，有助于保障语音合成的合成效果。

作为一示例，步骤S204中，服务器可将目标产品介绍文本输入文本频谱合成模型进行模型识别，将文本频谱合成模型输出的目标产品介绍频谱。该目标产品介绍频谱为文本频谱合成模型对目标产品介绍文本进行处理后输出的频谱。本示例中，采用文本频谱合成模型对目标产品介绍文本进行处理，可保障目标产品介绍频谱的获取效率和图像效果。

作为一示例，步骤S205中，服务器可采用图像相似度算法对目标产品介绍频谱和正品产品介绍频谱进行相似度计算，获取频谱相似度；将频谱相似度与预先设置的相似度阈值进行比较；若频谱相似度大于相似度阈值，则获取目标产品为正品产品的真伪识别结果；若频谱相似度不大于相似度阈值，则获取目标产品为伪造产品的真伪识别结果。

然后，服务器可控制客户端以文字形式显示真伪识别结果，和/或以语音形式播放真伪识别结果，以使用户可实时了解目标产品是正品产品还是伪造产品。

本实施例所提供的产品防伪处理方法中，可采用智能手机或者其他具有扫描功能的终端，扫描目标产品的目标防伪声纹码，可快速确定其目标防伪数字编码，使得防伪过程无需专用工具，有助于降低防伪识别的操作不便性，且降低防伪识别的成本。对目标防伪数字编码进行编码校验，以获取编码校验结果，可实现对目标防伪数字编码进行安全校验，有助于保障防伪识别的效果。只有编码校验结果为校验通过时，才依据目标防伪数字编码确定目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱，将目标产品介绍文本输入文本频谱合成模型，可快速获取目标产品介绍频谱，保障目标产品介绍频谱的获取效率和频谱效果。最后，基于目标产品介绍频谱和正品产品介绍频谱，并显示和/或播放真伪识别结果，有助于保障防伪识别效果，使得用户可直观了解目标产品是否为伪造产品。

在一实施例中，如图3所示，步骤S202，即对目标防伪数字编码进行编码校验，获取编码校验结果，包括：

S301：对目标防伪数字编码进行字符长度校验，获取长度校验结果；

S302：若长度校验结果为校验通过，则对目标防伪数字编码进行特征提取，获取产品代码、产品序列号、随机编码和目标校验码；

S303：依据产品代码和产品序列号查询系统数据库，判断系统数据库是否存在与产品代码和产品序列号相匹配的正品产品，获取产品校验结果；

S304：若产品校验结果为校验通过，则采用校验码生成工具，对产品代码、产品序列号和随机编码进行处理，生成当前校验码；

S305：基于当前校验码和目标校验码，获取编码校验结果。

作为一示例，步骤S301中，服务器可根据获取到的目标防伪数字编码，确定目标防伪数字编码对应的当前编码长度；将当前编码长度与标准编码长度进行比较；若当前编码长度与标准编码长度一致，则获取校验通过的长度校验结果，可执行后续步骤S302；若当前编码长度与标准编码长度不一致，则获取校验不通过的长度校验结果，可直接获取校验不通过的编码校验结果，说明该目标产品为伪造产品。当前编码长度是目标防伪数字编码对应的字符串长度。标准编码长度为正品防伪数字编码对应的字符串长度。例如，若采用6位字符的产品代码、8位字符的产品序列号、5位字符的随机编码和1位字符的正品校验码，则标准编码长度为20；若当前编码长度为20，则获取校验通过的长度校验结果；若当前编码长度不为20，则获取校验不通过的长度校验结果。可理解地，服务器对目标防伪数字编码进行长度校验，在当前编码长度与标准编码长度不一致时，可快速获取校验不通过的编码校验结果，从而确定目标产品为伪造产品，实现防伪识别目的。

作为一示例，步骤S302中，服务器在长度校验结果为校验通过时，可依据预先设置的产品代码规则，对目标防伪数字编码进行特征提取，从而确定目标防伪数字编码中的产品代码、产品序列号、随机编码和目标校验码。例如，若依据产品代码规则确定的正品防伪数字编码均包括采用6位字符的产品代码、8位字符的产品序列号、5位字符的随机编码和1位字符的正品校验码，则可依据产品代码规则，对目标防伪数字编码进行分段提取，从而确定产品代码、产品序列号、随机编码和目标校验码。

作为一示例，步骤S303中，服务器可依据提取出的产品代码和产品序列号查询系统数据库，判断系统数据库中是否存在与产品代码和产品序列号相匹配的正品产品；若系统数据库中存在正品产品，则获取校验通过的产品校验结果，可执行后续步骤S304；若系统数据库中不存在正品产品，则获取校验不通过的产品校验结果，可直接获取校验不通过的编码校验结果，说明该目标产品为伪造产品。可理解地，服务器可根据产品代码和产品序列号查询系统数据库，确定企业是否生产与产品代码和产品序列号相对应的正品产品，以实现产品校验，获取产品校验结果。

其中，校验码生成工具是预先设置的用于生成校验码的工具，具体为用于生成正品防伪数字编码中的正品校验码的工具。当前校验码是采用校验码生成工具，对目标防伪数字编码中的产品代码、产品序列号和随机编码进行处理所形成的校验码。

作为一示例，步骤S304中，服务器在产品校验结果为校验通过时，可采用用于生成正品校验码的校验码生成工具，对目标防伪数字编码中的产品代码、产品序列号和随机编码进行处理，生成当前校验码。

作为一示例，步骤S305中，服务器可将当前校验码和目标校验码进行比较；若当前校验码和目标校验码一致，则获取校验通过的编码校验结果，则说明目标产品有可能为正品产品，可执行后续步骤S203-S205进行进一步校验；若当前校验码与目标校验码不一致，则获取校验不通过的编码校验结果，说明目标产品不可能为正品产品，可直接确定其为伪造产品。

本实施例所提供的产品防伪处理方法中，对目标防伪数字编码进行长度校验、产品校验和校验码校验这三个维度进行真伪校验，有助于保障最终获取的编码校验结果的准确性。利用目标防伪数字编码中提取出的产品代码和产品序列号进行产品校验，可实现对单个目标产品进行针对性防伪识别，可有效避免批量造假情况的发生。采用校验码生成工具对目标防伪数字编码提取的产品代码、产品序列号和随机编码进行处理，生成当前校验码，利用当前校验码和目标防伪数字编码中提取出的目标校验码进行校验，由于随机编码具有不确定性，而当前校验码和目标校验码均需依据随机编码生成，可提高编码校验结果的准确性。

在一实施例中，如图4所示，在步骤S203，即基于目标防伪数字编码查询系统数据库，获取目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱包括：

S401：基于目标防伪数字编码，形成产品查询请求，产品查询请求包括用户标识、产品代码和产品序列号；

S402：基于用户标识查询系统数据库，获取用户标识对应的历史查询记录；

S403：根据历史查询记录，获取目标时间段内的历史查询次数；

S404：若历史查询次数大于目标次数阈值，则获取校验不通过的真伪识别结果；

S405：若历史查询次数不大于目标次数阈值，则基于产品代码和产品序列号查询系统数据库，获取目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱。

其中，用户标识是用于唯一识别触发产品查询请求的用户的标识。用户标识可以为用户在系统上的注册帐号，也可以是触发该产品查询请求的客户端对应的终端标识，例如，智能手机的MAC地址或者其他标识。历史查询记录是指系统当前时间之前访问系统数据库进行查询的操作。每一历史查询记录携带历史查询时间，该历史查询时间是历史查询记录中记录到的查询访问系统数据库中的时间。

作为一示例，步骤S401中，服务器可获取目标产品的目标防伪声纹码的客户端对应的用户标识，该用户标识可以为注册帐号，也可以为终端标识；并且，服务器可从目标防伪数字编码中提取出产品代码和产品序列号；然后，基于用户标识、产品代码和产品序列号，形成介绍查询请求。该介绍查询请求为用于查询产品介绍的请求。

作为一示例，步骤S402中，服务器可基于用户标识查询系统数据库，从系统数据库中获取携带同一用户标识对应的历史查询记录，以便根据历史查询记录确定是否存在多次触发产品查询请求进行访问攻击的风险。

其中，目标时间段是指预先设置的时间段，具体为系统当前时间之前的一段时间段，例如，可设置为1周、1天或者其他时间段。历史查询次数是指在目标时间段内携带同一用户标识进行查询的次数。

作为一示例，步骤S403中，服务器可根据查询获取到的历史查询记录，将历史查询记录中记录的历史查询时间与目标时间段进行匹配处理，统计历史查询时间在目标时间段内的所有历史查询记录，确定历史查询次数，以便根据目标时间段内的历史查询次数，确定用户标识对应的用户是否频繁查询系统数据库。

其中，目标次数阈值是预先设置的用于评估是否达到频繁访问次数标准的阈值。

作为一示例，步骤S404中，服务器在统计获取目标时间段内的历史查询次数，可将历史查询次数与目标次数阈值进行比较；若历史查询次数大于目标次数阈值，说明该用户标识对应的用户频繁访问系统数据库，可能存在攻击访问的风险，因此，可直接获取校验不通过的真伪识别结果，以保障防伪识别的安全性。

作为一示例，步骤S405中，服务器在统计获取目标时间段内的历史查询次数，可将历史查询次数与目标次数阈值进行比较；若历史查询次数不大于目标次数阈值，说明该用户标识对应的用户没有频繁访问系统数据库，此时，可从产品查询请求中识别出产品代码和产品序列号，基于产品代码和产品序列号查询系统数据库，从系统数据库中获取目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱。本示例中，若系统数据库中没有查询到与产品代码和产品序列号相匹配的目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱，可直接获取校验不通过的真伪识别结果。

本实施例所提供的产品防伪处理方法中，根据产品查询请求中的用户标识查询系统数据库，统计获取目标时间段内的历史查询次数；若历史查询次数大于目标次数阈值，则直接获取校验不通过的真伪识别结果，以防止攻击访问的风险，保障防伪识别的安全性；若历史查询次数不大于目标次数阈值，则可基于产品查询请求中识别出的产品代码和产品序列号查询系统数据库，以确定目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱，以便后续对目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱进行真伪识别，可快速准确地获取到真伪识别结果，以确定目标产品是否为伪造产品。

在一实施例中，如图5所示，步骤S203，即将目标产品介绍文本输入文本频谱合成模型进行识别，获取真伪识别结果，包括：

S501：采用文本频谱合成模型对目标产品介绍文本进行文本频谱转换，获取待处理产品介绍频谱；

S502：采用文本频谱合成模型对待处理产品介绍频谱和防伪水印频谱进行频谱合成，获取目标产品介绍频谱。

作为一示例，步骤S501中，服务器可采用文本频谱合成模型对目标产品介绍文本进行文本频谱转换，以将文本形式的目标产品介绍文本直接转换为频谱形式的待处理产品介绍频谱。该待处理产品介绍频谱是采用文本频谱合成模型对目标产品介绍文本进行文本频谱转换的处理结果。

其中，防伪水印频谱是预先设置的标记有正品水印信息的用于实现防伪的频谱。

作为一示例，步骤S502中，服务器可采用文本频谱合成模型，对待处理产品介绍频谱和系统预先配置的防伪水印频谱进行图像合成，以获取最终用于实现产品真伪识别的目标产品介绍频谱。可理解地，将待处理产品介绍频谱和防伪水印频谱进行图像合成，获取目标产品介绍频谱，使得目标产品介绍频谱包含防伪水印频谱的相关信息，以便验证目标产品是否为伪造产品。

本实施例所提供的产品防伪处理方法中，在将目标产品介绍文本输入到文本频谱合成模型中进行识别过程中，需依次对目标产品介绍文本进行语音频谱转换和频谱合成处理，获取目标产品介绍频谱，使得目标产品介绍频谱包含防伪水印频谱，以使后续产品识别过程包括更多图像信息，从而保障最终获取的真伪识别结果的识别准确性。

在一实施例中，如图6所示，在扫描目标产品的目标防伪声纹码，获取目标防伪声纹码对应的目标防伪数字编码之前，产品防伪处理方法还包括：

S601：依据产品代码数据表，获取正品产品对应的产品代码；

S602：采用产品序列号生成工具，生成正品产品对应的产品序列号；

S603：采用随机数生成工具，生成正品产品对应的随机编码；

S604：采用校验码生成工具，对正品产品对应的产品代码、产品序列号和随机编码进行处理，生成正品产品对应的正品校验码；

S605：依据目标编码顺序，对正品产品对应的产品代码、产品序列号、随机编码和正品校验码进行拼接，获取正品防伪数字编码，以便将正品防伪数字编码设置在正品产品上。

其中，产品代码数据表是预先设置的用于记录某一产品对应的编码的数据表。正品产品是指某一企业生产出的产品。

作为一示例，步骤S601中，服务器可根据预先设置的产品代码数据表，可快速确定某一正品产品对应的产品代码。例如，可采用0000001表示A款产品的产品代码，采用000002表示B款产品的产品代码。

其中，产品序列号生成工具是预先设置的用于生成产品序列号的工具，具体可以为可实现生成产品序列号的计算机程序形成的工具。

作为一示例，步骤S602中，服务器可采用预先设置的产品序列号生成工具，快速生成某一正品产品对应的产品序列号，该产品序列号可反映企业生产出的某一款产品对应的某一个具体代码。本示例中，产品序列号生成工具可以为可以为用于实现在前一产品序列号的基础上加1，形成新的产品序列号的工具。例如，若任一款产品所生成的第1个产品序列号为00000001，则该款产品所生成的第2个产品序列号为00000002。

可理解地，企业在生产正品产品过程中，对每一正品产品，均可获取其产品代码和产品序列号，可基于产品代码和产品序列号，唯一确定某一正品产品，以便利用每一产品代码和产品序列号进行防伪处理和后续的防伪识别操作，以实现对单个正品产品进行防伪，有助于避免批量造假情况发生，进而保障防伪效果。

其中，随机数生成工具是用于生成随机数的工具。

作为一示例，步骤S603中，服务器可采用预先设置的随机数生成工具，可生成目标长度的随机编码，该随机编码具有不确定性，有助于保障最终获取到的正品防伪数字编码的不确定性，进而提高伪造难度，保障目标防伪数字编码的安全性。例如，可采用随机数生成工具，随机生成5位字符长度的随机编码。

其中，校验码生成工具是预先设置的用于生成校验码的工具，具体为用于生成正品防伪数字编码中的正品校验码的工具。正品校验码是采用校验码生成工具所生成的校验码。一般来说，校验码通常是一组数字的最后一位，由前面的数字某中运算确定，有助校验该组数字的正确性的编码。

作为一示例，步骤S603中，服务器可采用校验码生成工具，利用校验码生成工具中预先设置的运算规则，对正品产品对应的产品代码、产品序列号和随机编码进行编码处理，以获取该正品产品对应的正品校验码。例如，可采用奇偶校验码生成工具，对产品代码、产品序列号和随机编码进行编码处理，将获取到的奇偶校验码确定为正品产品对应的正品校验码。

其中，目标编码顺序是预先设置的用于对产品代码、产品序列号、随机编码和正品校验码进行编码拼接的顺序。

作为一示例，步骤S604中，服务器可依据目标编码顺序，对获取到的正品产品的产品代码、产品序列号、随机编码和正品校验码进行拼接，生成用于唯一识别正品产品的正品防伪数字编码，以便后续利用正品防伪数字编码进行真伪识别。可理解地，在生成正品防伪数字编码之后，可将正品防伪数字编码设置在正品产品上，例如，将正品防伪数字编码喷涂、印刷或者粘贴方式设置在正品产品上，以便用户在购买任一目标产品之前，通过扫描目标产品上的目标防伪数字编码，判断该目标防伪数字编码是否为正品防伪数字编码，以实现编码校验，获取编码校验结果。

本实施例所提供的产品防伪处理方法中，针对每一正品产品，生成产品代码和产品序列号，可基于产品代码和产品序列号，唯一确定某一正品产品，以便利用每一产品代码和产品序列号进行防伪处理和后续的防伪识别操作，以实现对单个正品产品进行防伪，有助于避免批量造假情况发生，进而保障防伪效果。针对每一正品产品，均生成对应的随机编码，该随机编码具有不确定性，有助于保障最终获取到的正品防伪数字编码的不确定性，进而提高伪造难度，保障目标防伪数字编码的安全性。可采用校验码生成工具，利用校验码生成工具中预先设置的运算规则，对正品产品对应的产品代码、产品序列号和随机编码进行编码处理，以获取该正品产品对应的正品校验码，以便利用正品校验码对最终形成的正品防伪数字编码进行准确性校验，以保障利用正品防伪数字编码进行防伪的安全性和有效性。

在一实施例中，如图7所示，在依据目标编码顺序，对正品产品对应的产品代码、产品序列号、随机编码和正品校验码进行拼接，获取正品防伪数字编码之后，产品防伪处理方法还包括：

S701：获取与正品防伪数字编码相对应的正品产品介绍文本；

S702：采用文本频谱合成模型对正品产品介绍文本进行文本频谱转换，获取原始产品介绍频谱；

S703：采用文本频谱合成模型将原始产品介绍频谱和防伪水印频谱进行频谱合成，获取正品产品介绍频谱；

S704：将正品产品介绍频谱和正品防伪数字编码关联存储在系统数据库中。

其中，正品产品介绍文本是企业生成的用于介绍某一正品产品的产品详情的文本。

作为一示例，步骤S701中，服务器可获取某一正品产品对应的正品产品介绍文本，该正品产品介绍文本可以为生成正品产品的企业预先配置的用于介绍某一正品产品的文本。

作为一示例，步骤S702中，服务器可采用文本频谱合成模型中的文本语音转换算法，对正品产品介绍文本进行文本频谱转换，以将文本形式的正品产品介绍文本转换为频谱形式的原始产品介绍频谱。该原始产品介绍频谱是采用文本频谱合成模型对正品产品介绍文本进行文本频谱转换的处理结果。

作为一示例，步骤S703中，服务器可采用文本频谱合成模型中的图像合成算法，对原始产品介绍频谱和系统预先配置的防伪水印频谱进行图像合成，以获取最终用于实现产品真伪识别的原始产品介绍频谱。可理解地，将原始产品介绍频谱和防伪水印频谱进行图像合成，获取原始产品介绍频谱，使得原始产品介绍频谱包含防伪水印频谱的相关信息。

作为一示例，步骤S704中，服务器要将最终生成的正品产品介绍频谱，正品防伪数字编码和正品产品介绍频谱关联存储系统数据库中，以便后续对目标产品进行真伪识别时，利用该正品产品介绍频谱和系统当前时间计算出的目标产品介绍频谱进行产品真伪识别，获取真伪识别结果，以实现快速准确地识别目标产品的真伪。

在一具体实施试中，步骤S703中，对每一正品产品，可随机获取防伪水印频谱中的水印信息的数量和位置，以使每一正品产品均对应唯一的防伪水印频谱，有助于保障对原始产品介绍频谱和防伪水印频谱进行频谱合成所获取的正品产品介绍频谱的不确定性，进而提高正品产品介绍频谱在进行后续真伪识别的安全性和有效性。相应地，步骤S704中，服务器需将正品防伪数字编码、正品产品介绍频谱和防伪水印频谱关联存储系统数据库中，以便后续对目标产品进行真伪识别时，可实现快速准确地确定目标产品的真伪。

本实施例所提供的产品防伪处理方法中，对每一正品产品对应的正品产品介绍文本，采用文本频谱合成模型进行文本频谱转换和合成处理，可快速准确地获取原始产品介绍频谱，且原始产品介绍频谱包含防伪水印频谱的相关信息，有助于保障后续进行真伪识别的准确性。

在一实施例中，如图8所示，在采用文本频谱合成模型对正品产品介绍文本进行文本频谱转换，获取原始产品介绍频谱之前，产品防伪处理方法还包括：

S801：获取携带正样本标签的第一产品介绍文本，对第一产品介绍文本进行处理，形成携带负样本标签的第二产品介绍文本；

S802：将第一产品介绍文本和第二产品介绍文本，作为模型训练样本，将模型训练样本输入到Tacotron2网络中进行模型训练，获取文本频谱合成模型。

其中，正样本标签是预先设置的用于反映产品是正品产品的标签，例如，可采用1或者Y来表示。第一产品介绍文本是携带正样本标签的用于介绍产品详情的文本。负样本标签是预先设置的用于反映产品是伪造产品的标签，可采用0或者N来表示。第二产品介绍文本是携带负样本标签的用于介绍产品详情的文本。

作为一示例，步骤S801中，服务器可获取某一正品产品对应的正品产品介绍文本，给正品产品介绍文本添加正样本标签，获取携带正样本标签的第一产品介绍文本。相应地，服务器可通过对正品产品介绍文本中的部分内容进行增删改，生成携带负样本标签的第二产品介绍文本。

作为一示例，步骤S802中，服务器可将第一产品介绍文本和第二产品介绍文本，作为模型训练样本；然后，将模型训练样本划分为训练集和测试集；再将训练集中的模型训练样本输入到Tacotron2网络中进行模型训练，获取原始频谱识别模型；采用测试集中的模型训练样本对原始频谱识别模型进行测试，获取模型测试结果；若模型测试结果达到模型收敛标准，获取文本频谱合成模型。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种产品防伪处理装置，该产品防伪处理装置与上述实施例中产品防伪处理方法一一对应。如图9所示，该产品防伪处理装置包括目标防伪数字编码获取模块901、编码校验结果获取模块902、介绍文本频谱获取模块903、目标产品介绍频谱获取模块904和真伪识别结果获取模块905。各功能模块详细说明如下：

目标防伪数字编码获取模块901，用于扫描目标产品的目标防伪声纹码，获取目标防伪声纹码对应的目标防伪数字编码；

编码校验结果获取模块902，用于对目标防伪数字编码进行编码校验，获取编码校验结果；

介绍文本频谱获取模块903，用于若编码校验结果为校验通过，则基于目标防伪数字编码查询系统数据库，获取目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱；

目标产品介绍频谱获取模块904，用于将目标产品介绍文本输入文本频谱合成模型进行识别，获取目标产品介绍频谱；

真伪识别结果获取模块905，用于基于目标产品介绍频谱和正品产品介绍频谱，获取真伪识别结果，显示和/或播放真伪识别结果。

优选地，编码校验结果获取模块902，包括：

长度校验结果获取单元，用于对目标防伪数字编码进行字符长度校验，获取长度校验结果；

特征提取处理单元，用于若长度校验结果为校验通过，则对目标防伪数字编码进行特征提取，获取产品代码、产品序列号、随机编码和目标校验码；

产品校验结果获取单元，用于依据产品代码和产品序列号查询系统数据库，判断系统数据库是否存在与产品代码和产品序列号相匹配的正品产品，获取产品校验结果；

当前校验码生成单元，用于若产品校验结果为校验通过，则采用校验码生成工具，对产品代码、产品序列号和随机编码进行处理，生成当前校验码；

编码校验结果获取单元，用于基于当前校验码和目标校验码，获取编码校验结果。

优选地，介绍文本频谱获取模块903，包括：

产品查询请求形成单元，用于基于目标防伪数字编码，形成产品查询请求，产品查询请求包括用户标识、产品代码和产品序列号；

历史查询记录获取单元，用于基于用户标识查询系统数据库，获取用户标识对应的历史查询记录；

历史查询次数获取单元，用于根据历史查询记录，获取目标时间段内的历史查询次数；

第一比较处理单元，用于若历史查询次数大于目标次数阈值，则获取校验不通过的真伪识别结果；

第二比较处理单元，用于若历史查询次数不大于目标次数阈值，则基于产品代码和产品序列号查询系统数据库，获取目标产品介绍文本和正品产品介绍频谱。

优选地，目标产品介绍频谱获取模块904，包括：

待处理产品介绍频谱获取单元，用于采用文本频谱合成模型对目标产品介绍文本进行文本频谱转换，获取待处理产品介绍频谱；

目标产品介绍频谱获取单元，用于采用文本频谱合成模型对待处理产品介绍频谱和防伪水印频谱进行频谱合成，获取目标产品介绍频谱。

优选地，产品防伪处理装置还包括：

产品代码获取单元，用于依据产品代码数据表，获取正品产品对应的产品代码；

产品序列号生成单元，用于采用产品序列号生成工具，生成正品产品对应的产品序列号；

随机编码生成单元，用于采用随机数生成工具，生成正品产品对应的随机编码；

正品校验码生成单元，用于采用校验码生成工具，对正品产品对应的产品代码、产品序列号和随机编码进行处理，生成正品产品对应的正品校验码；

防伪数字编码拼接单元，用于依据目标编码顺序，对正品产品对应的产品代码、产品序列号、随机编码和正品校验码进行拼接，获取正品防伪数字编码，以便将正品防伪数字编码设置在正品产品上。

优选地，产品防伪处理装置还包括：

正品产品介绍文本获取单元，用于获取与正品防伪数字编码相对应的正品产品介绍文本；

原始产品介绍频谱获取单元，用于采用文本频谱合成模型对正品产品介绍文本进行文本频谱转换，获取原始产品介绍频谱；

正品产品介绍频谱获取单元，用于采用文本频谱合成模型将原始产品介绍频谱和防伪水印频谱进行频谱合成，获取正品产品介绍频谱；

频谱编码关联存储单元，用于将正品产品介绍频谱和正品防伪数字编码关联存储在系统数据库中。

优选地，产品防伪处理装置还包括：

产品介绍文本获取单元，用于获取携带正样本标签的第一产品介绍文本，对第一产品介绍文本进行处理，形成携带负样本标签的第二产品介绍文本；

模型训练处理单元，用于将第一产品介绍文本和第二产品介绍文本，作为模型训练样本，将模型训练样本输入到Tacotron2网络中进行模型训练，获取文本频谱合成模型。

关于产品防伪处理装置的具体限定可以参见上文中对于产品防伪处理方法的限定，在此不再赘述。上述产品防伪处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储执行产品防伪处理方法过程采用或者生成的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种产品防伪处理方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中产品防伪处理方法，例如图2所示S201-S205，或者图3至图8中所示，为避免重复，这里不再赘述。或者，处理器执行计算机程序时实现产品防伪处理装置这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图9所示的目标防伪数字编码获取模块901、编码校验结果获取模块902、介绍文本频谱获取模块903、目标产品介绍频谱获取模块904和真伪识别结果获取模块905的功能，为避免重复，这里不再赘述。

在一实施例中，提供一计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中产品防伪处理方法，例如图2所示S201-S205，或者图3至图8中所示，为避免重复，这里不再赘述。或者，该计算机程序被处理器执行时实现上述产品防伪处理装置这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图9所示的目标防伪数字编码获取模块901、编码校验结果获取模块902、介绍文本频谱获取模块903、目标产品介绍频谱获取模块904和真伪识别结果获取模块905的功能，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。