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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于不自然性的语音对抗样本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：CN118155656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410344084.4，技术领域涉及：G10L25/48；该发明授权一种基于不自然性的语音对抗样本检测方法是由徐文渊;冀晓宇;何睿文;程雨诗设计研发完成，并于2024-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不自然性的语音对抗样本检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不自然性的语音对抗样本检测方法，属于智能语音系统中的语音识别模型安全技术领域。获取对抗音频与不自然性相关的共性特征，包括时域信号不连续、频域信号不连续、时域信号不规律；针对每一种共性特征，计算良性、对抗音频样本的不自然性相关声学‑统计特征；利用良性、对抗音频样本的声学‑统计特征训练随机森林模型作为预处理模型，用于特征筛选；根据特征筛选后的良性音频样本与对抗音频样本的声学‑统计特征训练分类器；提取待测音频样本的特征筛选后的声学‑统计特征，基于训练后的分类器得到识别结果。本发明基于不自然性相关的共性特征，采用轻量化分类器，实现了基于自然度评估的语音对抗样本检测。

本发明授权一种基于不自然性的语音对抗样本检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不自然性的语音对抗样本检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取对抗音频与不自然性相关的共性特征，所述的与不自然性相关的共性特征包括四种类型，分别为时域信号不连续、频域信号不连续、时域信号不规律、频域信号不规律；2针对每一种类别的不自然性相关共性特征，计算良性音频样本与对抗音频样本的不自然性相关声学-统计特征；3利用良性音频样本与对抗音频样本的不自然性相关声学-统计特征训练随机森林模型作为预处理模型，所述的预处理模型用于对不自然性相关声学-统计特征进行特征筛选；4根据特征筛选后的良性音频样本与对抗音频样本的不自然性相关声学-统计特征训练分类器；5提取待测音频样本的特征筛选后的不自然性相关声学-统计特征，基于训练后的分类器得到识别结果。

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