本发明公开了一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，涉及特殊音频鉴伪领域，S1，获取检测音频中的音频数据，所述音频数据包括时域特征数据、IP数据和检测音频元数据；S2，通过时域特征分析模型对时域特征数据进行第一数据分析，生成时域目标；S3，通过IP比对模型对获取的IP数据进行第二数据分析，生成IP标注；S4，通过元数据分析模型对获取的检测音频元数据进行第三数据分析，生成元数据标注；S5，通过标注匹配模型将生成IP标注和元数据标注进行匹配分析，得出网络识别目标；S6，对检测音频中的时域目标和网络识别目标进行整合分析，对该检测音频生成可信度标记，本发明通过音频信号、IP数据和音频元数据等条件提供更可靠和准确的音频鉴伪结果。
📄 2023108758416
📂 G10L17_02
👤 中国信息通信研究院
📅 2023-07-17
本实用新型公开了一种便于携带的音孔拾音器，涉及音孔拾音器技术领域，包括盒体，所述盒体的顶端安装有盒盖，且盒盖的外壁固定连接有安装在盒体外壁上的齿轮轴，所述盒体的内部设置有与盒体内壁滑动连接的内胆，且内胆的顶端端面开设有用于放置音孔拾音器的放置腔，所述放置腔的下方位于内胆的底部还开设有空腔，而所述放置腔的两侧则还开设有豁口。本实用新型通过设置盒体，使得音孔拾音器的携带更为便捷，且通过齿轮联动的简单结构，能够进一步的辅助拿取音孔拾音器。
📄 2025205843727
📂 H04R1_08
👤 广州思正电子股份有限公司
📅 2025-03-31
本实用新型公开了一种保护音孔的盒型拾音器，涉及拾音器技术领域，包括拾音器主体，所述拾音器主体的端部开设有用于拾音的音孔，且音孔的两侧均设置有用于保护音孔的防护板，所述防护板的顶端和底端均设置有开设在拾音器主体端面的滑槽，且滑槽的内部安装有电动导轨，所述电动导轨的外壁套接有与电动导轨适配的滑块，且滑块的端部延伸至音孔的顶端并与音孔的顶端固定连接。本实用新型防护板和滤网，能够在拾音器运行和非运行状态下均实现对拾音器的音孔保护，为拾音器提供了高质量的防护。
📄 2025205653099
📂 H04R1_08
👤 广州思正电子股份有限公司
📅 2025-03-28
本发明公开了一种基于声谱图的声纹识别集成模型的防御方法，包括：(1)采集音频文件，并对音频文件转化为声谱图，该声谱图作为良性样本；(2)利用良性样本训练多个声纹识别模型，获得训练好的多个声纹识别模型；(3)采用投票机制从训练好的多个声纹识别模型从筛选获得较优的多个声纹识别模型进行集成，形成声纹识别集成模型，利用良性样本重新训练声纹识别集成模型；(4)采集布谷鸟搜索算法分别攻击多个声纹识别模型，生成对抗样本；(5)利用对抗样本和良性样本对步骤(3)获得的声纹识别集成模型进行再训练，获得能够抵抗攻击的声纹识别集成模型；(6)利用步骤(5)获得的声纹识别集成模型对音频文件对应的声谱图进行防御识别。
📄 2020101058077
📂 G06F18_214
👤 浙江工业大学
📅 2020-02-20
一种基于特征聚类分析与特征降维的声纹识别后门攻击防御方法，首先用一个未知的数据集自然的训练一个声纹识别模型；再利用这个预训练的模型将所有训练数据分为不同的类别并按照类别的划分提取样本在模型特征层的输出；基于中毒样本与正常样本在模型分类时的行为差异，利用聚类算法对这些特征进行聚类；然后利用聚类指标CH分数识别出中毒类别；再使用降维算法把样本的特征降至一维，根据降维后数据的值识别中毒簇并删除；最后用余下的干净样本重新训练一个干净的模型。本发明的防御方法能准确的识别中毒类别并精准删除中毒样本，极大的降低了后门攻击的成功率。
📄 202211040227X
📂 G10L15_06
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-29
基于余弦相似性和语音去噪的声纹识别对抗样本防御方法，首先进行数据预处理，对于说话人语音数据进行预处理；搭建声纹识别模型；利用几种不同的对抗攻击方法结合声纹识别模型设计带有恶意信息样本的对抗样本生成器；对干净数据数据进行小波变换重构，将干净数据小波变换前后的样本在分类模型中得到的输出概率向量进行余弦相似性计算，设定一个余弦相似性阈值；将对抗样本同样进行小波变换重构，也同样计算重构前后的输出向量的余弦相似性值，将该值于余弦相似性阈值进行比较，小于阈值的为对抗样本，大于阈值的则对抗样本未检测出；训练一个语音去噪神经网络，将未检测出的对抗样本输入去噪网络进行去噪，去除对抗性扰动。
📄 2022106531174
📂 G10L17_04
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-09
一种基于迁移训练的声纹识别中毒样本生成方法，包括以下步骤：(1)对语音数据集预处理；(2)搭建声纹识别模型；(3)获得迁移训练任务数据集的特征表示空间；(4)从测试集中选择目标样本与基样本；(5)利用优化算法生成中毒样本；(6)将中毒样本加入到原训练集中进行迁移训练：在不改变原模型权重的情况下，只重新训练替换的softmax层适用当前分类任务，训练集为原训练集加上一个中毒样本。在测试阶段，目标样本将会被误分类为基样本的标签。本发明使攻击成功率得到极大的提高。
📄 2021105432143
📂 G10L17_04
👤 浙江工业大学
📅 2021-05-19
一种基于布谷鸟搜索算法的声纹识别攻击防御方法，包括：(1)准备原始音频数据集；(2)训练声纹识别模型：利用预训练数据集对声纹识别模型进行训练，然后使用测试数据集测试识别模型的准确率；(3)攻击声纹识别模型：搭建基于布谷鸟搜索算法的攻击方法，设置适应度函数及攻击方法的相关参数；利用该攻击方法生成最优对抗样本，使其被错误识别成目标类别而不被人耳所识别；(4)对抗训练声纹识别模型：将步骤(3)中生成的样本加入预训练数据集中，重新训练声纹识别模型，使得重新训练的声纹识别模型具有防御对抗样本攻击的能力，提高声纹识别模型的安全性和稳定性。
📄 2019108199726
📂 G10L17_04
👤 浙江工业大学
📅 2019-08-31
基于不同迁移能力和决策边界攻击的声纹识别对抗样本的检测方法，首先对说话人信号进行数据预处理，划分为训练集和测试集；根据训练数据搭建声纹识别模型；利用不同的对抗攻击方法在目标模型上生成对抗样本；将干净样本和对抗样本的混合样本集输入目标模型和检测模型中，得到对应的两个标签，比较标签是否一致，若不一致，设定检测值即对抗扰动比例为0，若标签一致则利用决策边界攻击方法对标签不变的样本进行攻击，来获得对抗扰动比例；在干净样本集中利用决策边界攻击，来获得一批对抗扰动比例，在这些扰动比例中确定检测的决策阈值；利用确定的决策阈值来检测对抗样本，若样本的扰动比例值大于阈值，则样本为干净样本，反之为对抗样本。
📄 2022106599478
📂 G10L17_04
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-09
一种基于自适应触发器的声纹识别后门样本生成方法，首先确定生成器、判别器、分类网络的参数结构，分类网络应能以高精度正确预测样本；其次生成器将语音样本与随机噪声维度拼接，通过编码‑解码网络映射为特定噪声(触发器)，用此噪声样本与干净样本训练判别器；划分预中毒集合，利用预中毒集合产生的中毒样本与干净训练样本训练中毒的分类网络；冻结判别器与分类网络权重，利用它们的输出反馈训练生成器，使产生的触发器兼有高效性与隐蔽性；最后不断重复训练过程直到结果达到预期。本发明训练好的生成器能根据样本自适应的产生不同的触发器，不仅具有高成功率，还有良好的隐蔽性与鲁棒性。
📄 2022110403412
📂 G10L17_04
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-29
本发明涉及一种基于深度残差网络和注意力机制的声纹识别方法、装置及计算机可读存储介质，属于语音识别技术领域，包括步骤：S1：对采集到的音频数据进行预处理，得到能够模拟人耳某些特性的MFCC特征；S2：构建FAM，将S1得到的特征经过帧级注意力模块对每帧的重要性进行加权运算，得到加权后的MFCC特征；S3：构建声纹识别网络并进行声纹识别；引入MobileNet的设计思想，将普通卷积替换为深度可分离卷积以降低网络参数量；在ResNet50的每一个layer后加入通道域注意力模块建模各个特征通道的重要程度，针对不同的说话人增强或抑制不同的通道，最后将特征输入网络中的分类器进行分类，实现声纹识别。
📄 2022103044434
📂 G10L17_02
👤 重庆邮电大学, 重庆市住房公积金管理中心
📅 2022-03-17
本发明公开了一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，属于磨煤机运行监测技术领域，包括平台端和用户端；平台端包括临界分析模块；临界分析模块用于对用户的磨煤机信息进行分析，确定临界标准范围和异常声纹集合数据，并发送给相应用户端；用户端包括声纹采集模块、标准调试模块和监测分析模块；声纹采集模块用于实时采集目标环境内的声纹信息；标准调试模块用于设置并实时更新磨煤机在目标环境内的监测分段标准，监测分段标准包括临界标准范围和应用标准范围；监测分析模块用于对磨煤机进行监测分析，实时识别磨煤机的声纹信息，获取监测分段标准，基于监测分段标准对声纹信息进行实时分析，获得监测分析结果，根据监测分析结果进行相应处理。
📄 202510538386X
📂 B02C25_00
👤 国家能源集团永州发电有限公司, 北京华控智加科技有限公司
📅 2025-04-27
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