发明专利 已授权

基于双向注意力残差网络的语音欺诈检测方法(需二变)

📄 申请号:CN202211186472.1 📄 发布日:2026/08/31

著录项目信息

申请日
2022-09-27
公开号
CN115910073B
公开日
2024-09-20
申请人
哈尔滨理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

语音安全, 身份认证, 金融反欺诈, 智能语音系统

摘要

本发明提出了一种基于双向注意力残差网络的语音欺诈检测方法,能够有效提升欺诈语音检测系统的识别性能,防止欺诈语音通过自动说话人验证系统(ASV)。在训练过程中,本发明首先对语音进行预处理,并提取常数Q变换(CQT)特征矩阵,将其作为残差网络(ResNet)的输入,利用ResNet提取浅层特征,然后将此特征输入双向注意力网络,以区分特征中不同维度的重要程度,从而得到区分性更强的特征表示。在测试阶段,利用训练好的网络模型作为真实语音与欺诈语音的分类器,对语音进行打分,根据打分结果对真实语音与欺诈语音进行分类。实验结果表明,本发明方法能够明显提升欺诈检测系统的性能,保护ASV系统免受不法用户的侵害。本发明可应用在语音处理和生物识别领域。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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