买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜华侨大学申请的专利基于融合损失约束的无监督跨域伪造语音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：CN119559952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510027827.X，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权基于融合损失约束的无监督跨域伪造语音检测方法是由田晖;曹佳璐;卢璥;李越;全韩彧设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合损失约束的无监督跨域伪造语音检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合损失约束的无监督跨域伪造语音检测方法，涉及多媒体安全领域，其目的是在源域和目标域语音非独立同分布时，也能使用源域数据训练的检测网络来对目标域语音进行检测，方法包括：检测网络构建步骤、检测网络训练步骤和语音检测步骤。本发明在无监督情况下，使用混合正则化损失作为泛化性助推器，提升检测网络对未见过的伪造语音的泛化性，一定程度上提升了检测网络本身在跨域情况下的泛化能力，再与融合源域与目标域之间的深层细节特征及全局语义特征的融合损失联合约束检测网络，构建跨域的伪造语音检测网络。本发明在提取伪造信息的同时消除对语言种类的依赖，保证了在语言差异导致的领域漂移情况下的高准确率。

本发明授权基于融合损失约束的无监督跨域伪造语音检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于融合损失约束的无监督跨域伪造语音检测方法，其特征在于，包括：检测网络构建步骤，所述检测网络包括浅层特征预提取模块、基于压缩-激励模块的复合残差式骨干网络和分类模块；语音经过预处理后获得的声学特征输入浅层特征预提取模块，浅层特征预提取模块提取浅层伪影特征并输出至复合残差式骨干网络，复合残差式骨干网络提取深层伪影特征并输出至分类模块；分类模块输出判别语音真伪的二分类结果；检测网络训练步骤，将经过预处理的带标签源域训练集语音样本及无标签目标域训练集语音样本分批次输入至检测网络进行训练；训练过程中，使用全局损失约束检测网络，进行网络参数更新；所述全局损失约束为对混合正则化损失与融合损失进行加权求和获得；其中，所述混合正则化损失作为泛化性助推器；所述融合损失为融合源域语音和目标域语音之间的浅层细节特征及深层全局语义特征的损失；语音检测步骤，获取待检测的目标域语音样本，进行预处理后，将目标域语音样本的声学特征输入至训练完成的检测网络中进行检测，生成判别结果；所述融合损失为基于一阶统计信息的损失函数和基于二阶统计信息的损失函数，表示如下： 其中，表示融合损失；表示基于一阶统计信息的损失函数；表示基于二阶统计信息的损失函数；基于一阶统计信息的损失函数表示如下： 其中，δ∈0,∞是一个超参数，决定了拉近两个域之间的距离的程度；表示源域和目标域语音样本之间的MMD距离； 其中，φ·是一个特定特征表示，对源域和目标域语音样本进行操作；表示源域语音集合；表示目标域语音集合，表示属于源域的具体某条语音数据；表示属于目标域的具体某条语音数据；基于二阶统计信息的损失函数表示如下： 其中，表示源域语音的标签；和分别表示源域和目标域的协方差；表示交叉熵损失函数；表示平方对数欧几里得距离；β为超参数； 和是通过中心化矩阵J计算的，表示如下： 其中，和分别表示源域和目标域的激活值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华侨大学，其通讯地址为：362000 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。