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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于深度残差收缩网络的语音欺骗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：CN114495950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210347480.3，技术领域涉及：G10L17/22；该发明授权一种基于深度残差收缩网络的语音欺骗检测方法是由章坚武;周晔设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度残差收缩网络的语音欺骗检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度残差收缩网络的语音欺骗检测方法，首先对待检测语音进行预处理，对预处理后的语音特征数据进行变换获得对应的常数Q倒谱系数特征、梅尔频率倒谱系数特征和声谱图特征；然后采用深度残差收缩网络，分别对常数Q倒谱系数特征、梅尔频率倒谱系数特征和声谱图特征进行处理，获得对应的三种深度特征；将所述三种深度特征分别输入到深度神经网络分类器，计算得到所述三种深度特征对应的检测分数；最后将所述三种深度特征对应的检测分数进行融合，判断待检测语音是否为真实语音。本发明提高了在复杂声学环境下的判别特征学习能力，提升了系统泛化性，应用场景更广。

本发明授权一种基于深度残差收缩网络的语音欺骗检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度残差收缩网络的语音欺骗检测方法，其特征在于，所述基于深度残差收缩网络的语音欺骗检测方法，包括：对待检测语音进行预处理，对预处理后的语音特征数据进行变换获得对应的常数Q倒谱系数特征、梅尔频率倒谱系数特征和声谱图特征；采用深度残差收缩网络，分别对常数Q倒谱系数特征、梅尔频率倒谱系数特征和声谱图特征进行处理，获得对应的三种深度特征；将所述三种深度特征分别输入到深度神经网络分类器，计算得到所述三种深度特征对应的检测分数；将所述三种深度特征对应的检测分数进行融合，判断待检测语音是否为真实语音；其中，所述深度残差收缩网络包括残差收缩构建单元，所述残差收缩构建单元包括卷积模块、自适应阈值学习模块和软阈值模块，所述卷积模块的输出经过自适应阈值学习模块学习得到阈值，所述软阈值模块对卷积模块和自适应阈值学习模块的输出进行处理，突出高判别性的声音信息；用于处理常数Q倒谱系数特征的深度残差收缩网络堆叠了6个残差收缩构建单元，用于处理梅尔频率倒谱系数特征的深度残差收缩网络堆叠了9个残差收缩构建单元，用于处理声谱图特征的深度残差收缩网络堆叠了6个残差收缩构建单元；所述将所述三种深度特征对应的检测分数进行融合，公式如下： 其中Scorefuse为融合后的联合检测分数，wi为融合权重，si为第i种深度特征对应的检测分数。

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