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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种用于声纹安全认证系统的重放语音攻击检测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：CN115376520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211030037.X，技术领域涉及：G10L17/14；该发明授权一种用于声纹安全认证系统的重放语音攻击检测方法是由简志华;金宏辉;章子旭;闫铎文;吴迎笑;吴超;游林设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于声纹安全认证系统的重放语音攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于声纹安全认证系统的重放语音攻击检测方法。首先将语音信号经过预处理，然后通过线性等宽的Gabor滤波器获得若干子带信号，将每个子带信号通过FDEO来获得瞬时幅度和瞬时频率，然后分别作为SENet的输入，得到增强后的IACC和IFCC特征，并且分别经过加窗取平均和离散余弦变换处理获得各自的低维特征向量。然后将提取的IACC和IFCC特征向量分别用来训练各自的高斯混合模型分类器，得到各自的分类器模型参数。在检测时，将待测语音的IACC和IFCC特征向量分别输入到各自的GMM分类器并进行可信度打分，最后进行分数级融合，以此实现真伪语音的判别。

本发明授权一种用于声纹安全认证系统的重放语音攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于声纹安全认证系统的重放语音攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对训练用语音进行预处理； 步骤2，将经过预处理的语音信号通过Gabor滤波器组，得到N个子带信号； 步骤3，利用频域能量算子FDEO对子带信号进行AM-FM分析，得到语音信号的能量估计，并得到瞬时幅度IACC和瞬时频率IFCC； 步骤4，将语音信号的瞬时幅度和瞬时频率通过挤压激励网络SENet得到特征增强后的特征向量； 步骤5，对步骤4的特征向量通过取平均以及DCT获得低维特征向量IACC″和IFCC″； 步骤6，对步骤5的低维特征向量IACC″进行一阶差分运算和二阶差分运算，串联低维特征向量IACC″、一阶差分运算结果和二阶差分运算结果得到39维的IACC″+△IACC″+△△IACC″；对步骤5的低维特征向量IFCC″进行一阶差分运算和二阶差分运算，串联低维特征向量IFCC″、一阶差分运算结果和二阶差分运算结果得到39维的IFCC″+△IFCC″+△△IFCC″； 步骤7，利用训练集特征向量构造高斯混合模型参数，将待测语音输入到分类器进行判别。

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