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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利用于评估语音安全的方法、装置、电子设备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：CN115359806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210966288.2，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权用于评估语音安全的方法、装置、电子设备及存储介质是由向涛;吕潇;郭尚伟;陈泌文;张迪;乐俊青;张巧;廖晓峰设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于评估语音安全的方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及语音安全技术领域，公开一种用于评估语音安全的方法，包括：对待评估语音信号进行特征提取，获得预设长度的特征向量；获取特征向量对应的注意力权重；对注意力权重进行加权操作，获得加权平均特征向量；根据加权平均特征向量获取待评估语音信号的安全评估分数。这样，使得不同质量的语音信号拥有不同的注意力权重，从而能够更准确的获得待评估语音信号的整体质量，进而能够更准确的对低质量的语音信号进行安全评估。本申请还公开一种用于评估语音安全的装置、电子设备及存储介质。

本发明授权用于评估语音安全的方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于评估语音安全的方法，其特征在于，包括： 对待评估语音信号进行特征提取，获得预设长度的特征向量； 将所述特征向量通过一个基于Transformer编码器的Self-Attention自注意力网络结构，获得特征向量对应的注意力权重； 对所述注意力权重进行加权操作，获得加权平均特征向量； 根据所述加权平均特征向量获取所述待评估语音信号的安全评估分数； 其中，对所述注意力权重进行加权操作，获得加权平均特征向量，包括：对零填充之外的特征向量对应的注意力权重进行归一化操作，获得归一化后的注意力权重；将所述归一化后的注意力权重与所述特征向量进行矩阵相乘，获得所述加权平均特征向量； 所述方法还包括：在预设的训练集中获取训练样本；将训练样本输入卷积神经网络进行训练，获得用于评估语音安全的备选模型；利用所述用于评估语音安全的备选模型对带有安全评估标签分数的第二语音信号进行安全评估，获得第二语音信号的安全评估分数；在收敛至最小值的情况下，将用于评估语音安全的备选模型确定为用于评估语音安全的模型；利用所述用于评估语音安全的模型对待评估语音信号进行不连续性评估、响度评估、噪音评估和声色评估，获得不连续性评估分数、响度评估分数、噪音评估分数和声色评估分数； 其中，训练样本为带有安全评估标签分数的第一语音信号，第一语音信号带有不连续性标签分数、响度标签分数、噪音标签分数和声色标签分数；n表示第二语音信号的梅尔频谱分段数，为第二语音信号的安全评估分数，y为第二语音信号的安全评估标签分数，MSE用来衡量安全评估分数与安全评估标签分数y之间差值平方和的均值，LOSSMSE为损失值。

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