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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于间接异构图注意力模型的语音欺骗检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117037797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311208449.2，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权基于间接异构图注意力模型的语音欺骗检测方法及系统是由李勇;周健;陶应智设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于间接异构图注意力模型的语音欺骗检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及语音识别技术领域，更具体的，涉及一种基于间接异构图注意力模型的语音欺骗检测方法及系统。本发明使用训练好的间接异构图注意力模型对当前语音信号进行处理，并输出判别结果；其中，训练好的间接异构图注意力模型对语音信号的频域和时域进行特征提取，引入挤压激励网络来实现语音时频域节点内部信息的有效聚合，并引入了间接聚合型异构注意力网络，在节点之间信息聚合过程中充分考虑了间接语音时频域邻居节点的影响，最后融合直接与间接时频域邻居节点的信息，实现了对语音欺骗的可靠判别，使相关指标均得到了提升，解决了现有方法语音欺骗检测准确率出现瓶颈的问题。

本发明授权基于间接异构图注意力模型的语音欺骗检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于间接异构图注意力模型的语音欺骗检测方法，包括以下步骤： 获取当前语音信号； 使用训练好的间接异构图注意力模型对当前语音信号进行处理，并输出判别结果； 其特征在于，所述间接异构图注意力模型包括： 编码网络部，其用于对当前语音信号进行特征提取，得到当前深层特征图；其中，当前深层特征图的规格为S×T×C，S表示高度、T表示宽度、C表示通道数； 判别网络部，其用于对当前深层特征图进行处理，得到判别结果； 其中，所述判别网络部包括： 挤压激励网络，其用于将当前深层特征图按照通道权重进行处理，得到当前通道特征图；其中，当前通道特征图的规格为S×T×C；对于第c个通道，当前通道特征沿高度方向具有S个当前频域特征、沿宽度方向具有T个当前时域特征；c∈[1,C]； 同构注意力网络部，其包括频域图注意力网络、时域图注意力网络；所述频域图注意力网络用于对第c个通道的S个当前频域特征分别直接聚合，得到第c个通道的S个同构频域特征；所述时域图注意力网络用于对第c个通道的T个时域特征分别直接聚合，得到第c个通道的T个同构时域特征； 异构注意力网络部，其包括直接聚合型异构注意力网络、间接聚合型异构注意力网络；所述直接聚合型异构注意力网络用于对第c个通道的S个同构频域特征、T个同构时域特征分别直接聚合，得到第c个通道的S个直接频域特征、T个直接时域特征；所述间接聚合型异构注意力网络用于对第c个通道的S个同构频域特征、T个同构时域特征分别间接聚合，得到第c个通道的S个间接频域特征、T个间接时域特征； 以及 信息融合网络，其用于对第c个通道的S个直接频域特征、S个间接频域特征进行融合，得到第c个通道的S个融合频域特征；对第c个通道的T个直接时域特征、T个间接时域特征进行融合，得到第c个通道的T个融合时域特征；并基于所有C个通道的融合频域特征、融合时域特征重构出当前重构特征图，再输出判别结果；其中，当前重构特征图的规格为S×T×C。

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