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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种针对说话人识别系统的语音对抗防御方法及系统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：CN119943057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510022873.0，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权一种针对说话人识别系统的语音对抗防御方法及系统是由任延珍;沈茹冰;孙宗锟;王景民;黄逸焕;涂卫平设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对说话人识别系统的语音对抗防御方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对说话人识别系统的语音对抗防御方法及系统，提出一种新型的对抗净化框架SA‑Net，其关键思路是在特征层面采用“先减法后加法”策略，减法步骤通过分析说话人特征的分布，过滤掉非鲁棒特征，从而压缩对抗噪声的生存空间；加法步骤则重建完整的语音信号，使得说话人识别系统能够准确识别，而无需额外的微调或重新训练。本发明在两个开源的SRS上对于抵御自适应攻击时的平均防御准确率达到87.8%，同时保持了98.5%的正常识别准确率，分别比ParallelWaveGAN高出29.3%和2.8%。此外，本发明具有较强的防御能力和广泛的适用性，可作为各种部署中的SRS的即插即用防线。

本发明授权一种针对说话人识别系统的语音对抗防御方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对说话人识别系统的语音对抗防御方法，其特征在于，包括： 获取输入语音数据，对所述输入语音数据进行特征提取，得到所述输入语音数据的幅度谱图； 通过预设细粒度的非鲁棒特征过滤模块，对所述幅度谱图进行处理，得到掩蔽后幅度谱； 通过U-Net模型对所述掩蔽后幅度谱进行重建，得到重构后的幅度谱图； 基于Griffin-Lim算法从所述重构后的幅度谱图中进行相位估计，得到重建语音信号； 通过U-Net模型对所述掩蔽后幅度谱进行重建，得到重构后的幅度谱图，包括： 确定采用所述U-Net模型的特征恢复模块重建所述掩蔽后幅度谱，所述特征恢复模块包括四层编码器和四层解码器； 将所述掩蔽后幅度谱输入编码器，采用仅沿频率轴操作的一维卷积，并在每个编码层之前接入频率变换成，每个编码器层包括两个压缩残差分支，采用Snake激活函数代替ReLU激活函数，并在编码器的内部层加入长短期记忆网络和基于时间的注意力模块，由解码器将瓶颈特征转换回与编码器大小相同的完整幅度谱； 在训练中分别计算基于F-ratio说话人特征分布的幅度谱损失和多分辨率短时快速傅里叶变换损失，加权求和得到总损失函数。

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