浙江大学卢立获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种针对声纹识别防御模块的对抗样本构造方法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：CN116013318B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211595730.1，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权一种针对声纹识别防御模块的对抗样本构造方法是由卢立;傅康;陈钱牛;陈锰;巴钟杰;林峰;任奎设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种针对声纹识别防御模块的对抗样本构造方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对声纹识别防御模块的对抗样本构造方法，包括获得初始对抗扰动、原始音频和声学掩蔽音集，从声学掩蔽音集中选择一个能使听感失真度降到最低的声学掩蔽音，并和获得的初始对抗扰动与原始音频结合计算出对抗样本等步骤；本发明创新性地提出一种针对声纹识别系统防御模块的对抗样本构造方法，利用精心制作的声学掩蔽音，使人类听感失真度降到最低，并将其叠加到经过初始化的对抗扰动上，用以进行扰动掩蔽。并同时考虑多种具有代表性的防御模块，并使用集成学习方法将其与可学系的自适应权重相融合。最终生成同时满足攻击有效性、人类不可感知性、自适应性的对抗样本。
本发明授权一种针对声纹识别防御模块的对抗样本构造方法在权利要求书中公布了：1.一种针对声纹识别防御模块的对抗样本构造方法，其特征在于，包括如下步骤： 获得初始对抗扰动、原始音频和声学掩蔽音集； 从声学掩蔽音集中选择一个能使听感失真度降到最低的声学掩蔽音，并和获得的初始对抗扰动与原始音频结合计算出对抗样本； 设置多种替代防御模块类型、超参数获得多个带有不同替代防御模块的声纹识别系统； 通过多种带有不同替代防御模块的声纹识别系统和获得的对抗样本进一步计算出各自的决策分数； 通过集成学习方法将所获得的决策分数与可学习的自适应权重相融合，得到最终的损失函数； 通过投影梯度下降算法和所得到的损失函数进行一定次数的迭代反复上述优化过程生成最终的语音对抗样本。
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