西华大学刘兴伟获国家专利权
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龙图腾网获悉西华大学申请的专利面向语音识别的对抗样本攻击防御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：CN115457939B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211061404.2，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权面向语音识别的对抗样本攻击防御方法及系统是由刘兴伟;林哲伟;毕榆坚;朱珂;曾晟珂;夏梅宸;彭薇设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向语音识别的对抗样本攻击防御方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向语音识别的对抗样本攻击防御方法及系统，所述方法包括：获取原始样本，所述原始样本包括正常样本、对抗样本，为高采样率音频；原始样本预处理，包括去噪处理和提取梅尔频率倒谱系数，分别得到待恢复样本和梅尔频率倒谱系数；构建音频重构模型，所述音频重构模型采用基于扩张卷积的改进的Wavenet残差网络结构；训练音频重构模型，得到低采样率音频到高采样率音频的映射关系；样本恢复，将待恢复样本和梅尔频率倒谱系数输入训练好的音频重构模型中，得到正常样本。本发明不仅可以有效恢复样本，提升对抗样本攻击防御能力，而且简单实用、处理效率高。
本发明授权面向语音识别的对抗样本攻击防御方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向语音识别的对抗样本攻击防御方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取原始样本，所述原始样本包括正常样本、对抗样本，为高采样率音频； 步骤S2，原始样本预处理，包括去噪处理和提取梅尔频率倒谱系数，分别得到待恢复样本和梅尔频率倒谱系数； 步骤S3，构建音频重构模型，所述音频重构模型采用基于扩张卷积的改进的Wavenet残差网络结构； 步骤S4，获取用于训练音频重构模型的正常样本，所述正常样本为高采样率音频；首先对正常样本进行下采样，然后通过双线性插值上采样方法转换其维度，与音频重构模型要求的输入维度一致，得到低采样率音频；将高采样率音频与低采样率音频组合成对，得到用于训练音频重构模型的数据集；将数据集分成训练集、验证集和测试集，采用均方误差MSE指标优化损失，进行音频重构模型训练，得到低采样率音频到高采样率音频的映射关系； 步骤S5，将待恢复样本和梅尔频率倒谱系数输入训练好的音频重构模型中，得到正常样本。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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