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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的语音检测方法、装置、设备及介质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：CN116543788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310576263.6，技术领域涉及：G10L25/03；该发明授权基于人工智能的语音检测方法、装置、设备及介质是由郭洋;王健宗;程宁设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的语音检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明适用于金融科技领域，尤其涉及一种基于人工智能的语音检测方法、装置、设备及介质。本发明实施例通过特征提取模块提取待检测语音的语音特征图，将语音特征图输入至上下文建模模块进行卷积，得到音素注意力权重并融合得到全局上下文特征，将全局上下文特征输入至通道注意力模块进行卷积并对卷积结果进行映射，得到通道注意力权重并融合得到全局语音特征，将全局语音特征输入至全连接层得到语音检测结果；通过获得音素特征的音素注意力权重和通道的通道注意力权重，并分别与语音特征图融合，对待检测语音进行了多维度的卷积，得到了更丰富的语音特征，提高了语音检测的准确性，在金融科技领域中有效提高了进行金融交易的安全性。

本发明授权基于人工智能的语音检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的语音检测方法，其特征在于，所述语音检测方法包括： 获取训练好的语音检测模型，所述语音检测模型包括特征提取模块、上下文建模模块、通道注意力模块和全连接层，将待检测语音输入至所述特征提取模块，得到语音特征图，所述语音特征图用于表征所述待检测语音中包含的语义信息； 将所述语音特征图输入至所述上下文建模模块进行卷积，得到所述语音特征图中各个音素特征的音素注意力权重，将所述语音特征图中各个音素特征和对应的所述音素注意力权重进行融合，得到所述待检测语音的全局上下文特征； 将所述全局上下文特征输入至所述通道注意力模块进行卷积，采用预设函数对卷积结果进行映射，得到所述全局上下文特征中各个通道的通道注意力权重，将所述语音特征图和各个通道的所述通道注意力权重进行融合，得到所述待检测语音的全局语音特征； 将所述全局语音特征输入至所述全连接层，得到所述待检测语音的语音检测结果； 所述语音特征图包括N个音素特征，所述上下文建模模块包括第一卷积子模块和第一归一化子模块，N为正整数； 所述将所述语音特征图输入至所述上下文建模模块进行卷积，得到所述语音特征图中各个音素特征的音素注意力权重，包括： 将所述语音特征图输入至所述第一卷积子模块，根据所述第一卷积子模块中的卷积核对所述语音特征图中N个音素特征进行卷积，得到所述语音特征图的上下文向量，所述上下文向量包括N个特征值； 根据所述第一归一化子模块对所述上下文向量进行归一化处理，得到所述语音特征图中N个音素特征的N个音素注意力权重； 所述通道注意力模块包括第二卷积子模块、第二归一化子模块和第三卷积子模块； 所述将所述全局上下文特征输入至所述通道注意力模块进行卷积，采用预设函数对卷积结果进行映射，得到所述全局上下文特征中各个通道的通道注意力权重，包括： 将所述全局上下文特征输入至所述第二卷积子模块进行降维，得到第一通道注意力权重特征； 将所述第一通道注意力权重特征输入至所述第二归一化子模块，进行特征归一化处理，得到第二通道注意力权重特征； 将所述第二通道注意力权重特征输入至所述第三卷积子模块进行升维，得到所述全局上下文特征的通道注意力权重特征，所述通道注意力权重特征包括所述全局上下文特征中各个通道的通道注意力权重。

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