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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于注意力机制的智能语音伪造攻击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：CN116416997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310236737.2，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权基于注意力机制的智能语音伪造攻击检测方法是由邓贤君;黄邕灵;易灵芝;夏云芝;刘生昊;杨天若;周欣蕾设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的智能语音伪造攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的智能语音伪造攻击检测方法：将语音样本从时域转换到频域进行分析，考虑不同滤波器对特征表现的影响，使用多种滤波器对频谱进行滤波，提取对数功率谱，梅尔频率倒谱系数，线性频率倒谱系数三种不同的语音样本声纹特征；训练基于注意力机制和残差网络的伪造语音攻击检测模型，利用注意力机制进行自适应特征选择，增强具有鉴别性的有效特征，抑制噪声以及冗余特征，然后通过残差网络进行高级特征提取和学习；利用上述训练好的伪造语音攻击检测模型对接收到的语音样本进行合法性检测，对语音样本进行评分，若评分超过阈值则为真实人声，否则，判断该样本为伪造语音。本发明方法准确率高、效率高且泛化能力强。

本发明授权基于注意力机制的智能语音伪造攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的智能语音伪造攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1将语音样本从时域转换到频域进行分析，考虑不同滤波器对特征表现的影响，使用多种滤波器对频谱进行滤波，提取对数功率谱，梅尔频率倒谱系数，线性频率倒谱系数三种不同的语音样本声纹特征； 2训练基于注意力机制和残差网络的伪造语音攻击检测模型，利用注意力机制进行自适应特征选择，增强具有鉴别性的有效特征，抑制噪声以及冗余特征，然后通过残差网络进行深度特征提取和学习；具体包括： 2.1定义基于注意力机制和残差网络的伪造语音攻击检测模型，所述伪造语音攻击检测模型由注意力特征增强模块，深度特征提取模块和全连接分类模块组成，使用步骤1中提取的声纹特征，设计损失函数，选择参数优化器，利用梯度下降及反向传播算法训练该网络，得到伪造语音攻击检测模型； 2.2以1中提取的声纹特征作为伪造语音检测模型的输入，利用注意力特征增强模块对高维特征中的重要信息进行动态选择与处理； 2.3将增强后的特征图输入深度特征提取模块，C为特征的通道数，H和W分别为高维特征图的高与宽；通过6个叠加的残差块扩大模型感受野，捕获语音帧间以及频率分量间的相关性，提取更深层的特征： 2.4将深度特征提取模块得到的特征输入两个全连接层fc1，fc2组成的线性分类器中进行逻辑推理；两个全连接层间使用LeakyRelu激活函数进行非线性变换；最后通过Softmax激活函数输出一个2维向量表示的概率分布； 2.5根据预测结果向量V计算损失函数，反向传播计算梯度，利用Adam优化器更新参数模型； 3利用上述训练好的伪造语音攻击检测模型对接收到的语音样本进行合法性检测，对语音样本进行评分，若评分超过阈值则为真实人声，否则，判断该样本为伪造语音。

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