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本发明公开了一种针对模型微调攻击的不可学习语音数据生成方法，包括：基于预训练语音表征网络与可微分类头构建代理说话人识别模型；初始化扰动变量并计算时序显著性掩码；通过候选缓冲池和余弦相似度规则为源样本确定目标身份标签；以内层优化模拟攻击者，使用受保护语音及真实说话人标签对模型进行微调；在外层优化中，以内层优化得到的模型参数为临时模型，为目标身份标签计算外层损失，并根据一阶近似策略对扰动求解梯度；更新扰动并执行投影及频谱差异约束；通过重复迭代输出受保护语音。本发明方法能够提高针对目标身份攻击的有效性，增强身份混淆能力，减少无效目标带来的优化浪费，提升语音身份保护过程的稳定性和实用性。

本发明公开一种使用旋律提取与语音合成技术的歌声分离方法。该方法对给定的输入音频作主旋律提取操作，得到歌曲的主旋律与音符时长；建立说话人语音音库并进行HMM训练，得到说话人音库特征模型；对输入音频提取其发音特征，完成说话人音色转换；使用给定的歌词文本利用TTS技术输出语音，结合提取的旋律与音符时长等信息合成得到最终的人声音频。通过合成语音来模拟人声，相较传统歌声分离方法，能极大减少分离后带有的伴奏信息。

本发明提供一种黑盒对抗音频生成方法及系统，涉及信息安全技术领域。该方法首先对原始音频进行标准化处理，采用随机初始化方法生成语音属性参数向量，构建初始种群；而后将生成的语音属性参数向量输入属性条件声码器，合成初始对抗音频，构建多目标适应度对初始对抗音频进行评估；再采用多目标进化算法，根据多目标适应度函数值对初始种群中的语音属性参数向量进行迭代优化，输出优化后的多目标种群结果，采用TOPSIS方法筛选后确定最优语音属性参数向量；将最优语音属性参数向量与原始音频融合，生成最终对抗音频样本。本发明生成的对抗音频样本可直接用于对抗训练与防御策略评估，从而提升自动语音识别模型的鲁棒性与安全防护能力。

本发明公开了基于大型网箱养殖鱼群声信号特征的统计特性分析方法，其特征在于：所述统计特性分析方法如下所示：步骤1、数据采集：基于大型半潜式养殖平台，布放水听器；步骤2、测试布局：为了更清楚地分析测试过程鱼群噪声受外界激励的影响，跟踪记录数据采集过程中可能影响噪声信号的事件；步骤3、对数据进行分析；步骤4、结果与分析；本发明采用信号处理技术可以确定鱼类频谱特征。不同鱼群的发声频带其短时特性有所不同，可以此来区分网箱不同鱼类的发声特性；本发明拓展应用于被动声学技术分析海洋鱼类行为与声学生态环境的相关性。

本发明提供一种基于语音信息的备忘方法及终端，其方法包括以下步骤：获取语音信息，所述语音信息包括语音信号；根据所述语音信号中的静音信号，将所述语音信号分为多个第一语音信号；根据所述多个第一语音信号，得到多个第一声纹数据；若所述多个第一声纹数据对应至少两种不同的声纹特征信息，且声纹特征信息中存在与预设用户声纹特征信息相匹配的声纹特征信息，则判断所有静音信号的持续时间是否均小于预设时间阈值；若是，则存储所述语音信息。本发明能够智能存储有效的语音信息进行备忘存储，解决了人工记录备忘事件存在耗时耗力且忽略会谈细节内容的问题。

本发明涉及一种发动机声音合成方法及系统。该方法包括：对每个发动机声音段进行低通滤波，得到低频谐波信号；对每个发动机声音段进行高通窄带滤波，得到高频窄带合成信号；采用希尔伯特变换方法，对每个发动机声音段的高频窄带信号进行分解，得到对应的包络信号和载波信号；将所有发动机声音段的低频谐波信号进行拼接，得到低频谐波拼接信号；将所有发动机声音段的载波信号进行拼接，得到载波拼接信号；将所有发动机声音段的包络信号进行拼接，得到包络拼接信号；将包络拼接信号和载波拼接信号相乘，得到高频窄带合成信号；将低频谐波拼接信号和高频窄带合成信号相加，合成发动机声音。本发明可以提高发动机声音合成的真实度。