华中科技大学刘高扬获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于背景噪音的合成语音检测方法、装置及存储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：CN120260612B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510726033.2，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于背景噪音的合成语音检测方法、装置及存储介质是由刘高扬;张文菲;王子雄;王琛;彭凯设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于背景噪音的合成语音检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于背景噪音的合成语音检测方法、装置及存储介质，属于深度学习技术领域。该方法包括：采用编码器从原始音频中提取包含复合特征的样本编码；将样本编码输入RVQs中进行特征提取，采用隐元模型指导VQ1提取样本编码中的语义特征，并通过RVQs的残差结构将语义特征从复合特征中剥离，得到纯净声学特征；采用自然语言3代模型指导VQ2和VQ3分别提取纯净声学特征中的韵律特征和说话人信息，并将韵律特征和说话人信息从纯净声学特征中剥离，获得纯净的背景噪音信息；将背景噪音信息输入检测模型中进行语音检测，判定原始音频是否为合成音频。提高了检测效率与准确率，并确保了隐私保护和数据安全的平衡。
本发明授权一种基于背景噪音的合成语音检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于背景噪音的合成语音检测方法，其特征在于，包括： S1.采用编码器从原始音频中提取包含复合特征的样本编码，所述复合特征包括语义特征和声学特征； S2.将所述样本编码输入残差矢量量化模型RVQs中进行特征提取，采用隐元模型指导RVQs的第一层量化输出VQ1提取所述样本编码中的语义特征，并通过RVQs的残差结构将所述语义特征从复合特征中剥离，得到纯净声学特征； S3.采用自然语言3代模型指导RVQs的第二量化输出VQ2、第三层量化输出VQ3分别提取所述纯净声学特征中的韵律特征和说话人信息，并通过RVQs的残差结构将所述韵律特征和说话人信息从所述纯净声学特征中剥离，获得纯净的背景噪音信息； S4.将所述背景噪音信息输入检测模型中进行语音检测，判定所述原始音频是否为合成音频。
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