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龙图腾网获悉江苏微锐超算科技有限公司申请的专利基于多模态特征与动态评估的语音识别认证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：CN120748413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511202874.X，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权基于多模态特征与动态评估的语音识别认证方法及系统是由欧嵬;王芳;周琳琦;吴炎;桂大鹏;林烨炯;任青青;陆新伟设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征与动态评估的语音识别认证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了语音识别认证技术领域的基于多模态特征与动态评估的语音识别认证方法及系统，包括采用麦克风采集用户的原始语音信号，对所述原始语音信号进行预处理，得到预处理语音数据；采用多维度特征分层提取技术提取所述预处理语音数据的特征数据，基于声纹特征模型建立的初始训练阶段，向所述声纹特征模型的声学特征空间注入多源噪声样本，构建抗噪混合声纹图谱。本发明通过集成声纹、语义、行为特征与环境适配机制，依据动态风险评估实时调整认证阈值，同时利用风险评分模型计算综合风险值，并根据不同程度风险场景启用不同级别的认证方式，针对高风险场景强制实施双因子认证，能够显著增强认证安全性与可靠性。

本发明授权基于多模态特征与动态评估的语音识别认证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征与动态评估的语音识别认证方法，其特征在于，包括： 采用麦克风采集用户的原始语音信号，对所述原始语音信号进行预处理，得到预处理语音数据； 采用多维度特征分层提取技术提取所述预处理语音数据的特征数据，其中，特征数据包括所述预处理语音数据的特征对齐基准、韵律行为和语义； 基于声纹特征模型建立的初始训练阶段，向所述声纹特征模型的声学特征空间注入多源噪声样本，构建抗噪混合声纹图谱，部署Adv-GAN鉴别器，基于谱时域联合鉴别机制对所述鉴别器中WaveGAN生成的深度伪造语音进行特征解构，并同步建立声学环境动态适配机制； 基于用户的移动终端设备和预设的评分规则，采集用户的指纹信息、地理位置和历史行为日志，采用风险评分模型识别用户的语音信号识别风险，得到语音识别风险评分； 基于抗噪MFCC声学特征、韵律行为和语义进行多模态特征融合与模型训练； 当判断认证场景为低风险场景时，仅需语音认证；当判断认证场景为对于中风险场景时，启用双因子认证进行增强验证；当判断认证场景为高风险场景时，强制启用第二因子认证，其中，第二因子认证为指纹或动态口令认证； 在高风险场景下，将活体检测、特征比对、第二因子验证任务分配至多核处理器并行执行； 当认证通过，授权访问并生成加密令牌，存储登录时间、设备信息、风险评分及认证结果至安全日志。

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