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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種基于不自然性的語音對抗樣本檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118155656B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410344084.4，技術領域涉及：G10L25/48；該發明授權一種基于不自然性的語音對抗樣本檢測方法是由徐文淵;冀曉宇;何睿文;程雨詩設計研發完成，并于2024-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于不自然性的語音對抗樣本檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于不自然性的語音對抗樣本檢測方法，屬于智能語音系統中的語音識別模型安全技術領域。獲取對抗音頻與不自然性相關的共性特征，包括時域信號不連續、頻域信號不連續、時域信號不規律；針對每一種共性特征，計算良性、對抗音頻樣本的不自然性相關聲學?統計特征；利用良性、對抗音頻樣本的聲學?統計特征訓練隨機森林模型作為預處理模型，用于特征篩選；根據特征篩選后的良性音頻樣本與對抗音頻樣本的聲學?統計特征訓練分類器；提取待測音頻樣本的特征篩選后的聲學?統計特征，基于訓練后的分類器得到識別結果。本發明基于不自然性相關的共性特征，采用輕量化分類器，實現了基于自然度評估的語音對抗樣本檢測。

本發明授權一種基于不自然性的語音對抗樣本檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于不自然性的語音對抗樣本檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：1獲取對抗音頻與不自然性相關的共性特征，所述的與不自然性相關的共性特征包括四種類型，分別為時域信號不連續、頻域信號不連續、時域信號不規律、頻域信號不規律；2針對每一種類別的不自然性相關共性特征，計算良性音頻樣本與對抗音頻樣本的不自然性相關聲學-統計特征；3利用良性音頻樣本與對抗音頻樣本的不自然性相關聲學-統計特征訓練隨機森林模型作為預處理模型，所述的預處理模型用于對不自然性相關聲學-統計特征進行特征篩選；4根據特征篩選后的良性音頻樣本與對抗音頻樣本的不自然性相關聲學-統計特征訓練分類器；5提取待測音頻樣本的特征篩選后的不自然性相關聲學-統計特征，基于訓練后的分類器得到識別結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。