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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于同态加密的语音特征乱序卷积语音信息传递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：CN117318916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311298223.6，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权基于同态加密的语音特征乱序卷积语音信息传递方法是由陈艳姣;徐文渊;邓江毅;石洋叶设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于同态加密的语音特征乱序卷积语音信息传递方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于同态加密的语音特征乱序卷积语音信息传递方法，涉及人工智能与计算机安全技术领域。方法包括：步骤一、获取语音特征向量、步骤二、将已提取得到的语音特征向量进行打乱；步骤三、生成带有打乱后特征向量的顺序信息的矩阵；步骤四、用户方将上述得到的乱序特征向量Xshuffled和矩阵C提供给服务方，并令其在加密状态下完成卷积；步骤五、服务方将计算所得的卷积结果以密文形式返回给用户，用户方接受到后用私钥对其进行解密以得到最终结果。本发明实现了在不泄露顺序信息的前提下进行卷积操作，保证了数据传输和处理过程的安全可靠性，有效规避了敏感数据泄露的风险；提高了语音特征在不同应用场景下的灵活性。

本发明授权基于同态加密的语音特征乱序卷积语音信息传递方法在权利要求书中公布了：1.一种基于同态加密的语音特征乱序卷积语音信息传递方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、特征向量获取步骤：提取语音信息中的语音特征向量X；S2、乱序特征向量生成步骤：将提取得到的语音特征向量X重新排序，得到乱序特征向量Xshuffled；S3、矩阵生成步骤：生成卷积所需矩阵C＝A·MT，其中A为参数矩阵，M为带有乱序特征向量Xshuffled顺序信息的矩阵；S4、卷积步骤：用户方将S2中的乱序特征向量Xshuffled与S3中的卷积所需矩阵C发送服务方，令其在加密状态下完成卷积，得到加密状态下的卷积结果；S5、回传步骤：服务方将计算所得的卷积结果以密文形式返传用户方，用户方接受后，通过私钥解密得到最终结果；S2中具体步骤包括：S201、确定原始的语音特征向量：将原始语音特征向量表示为X＝[x1,x2,x3,…xi…,xn]T，其中xi为该向量在时间轴上第i帧内的特征量，n则为帧的总数；S202、生成一个随机排列的置换序列P，P[i]表示置换序列中的第i个元素，同时也代表着第i帧内的特征量在被打乱后的顺序位置；S203、根据已创建的置换序列P对原始语音特征向量X进行顺序信息上的更新，即按照置换序列P中各整数的顺序，将原始向量各时间帧内的特征量进行重新排列，得到打乱后的序列Xshuffled＝[xP[1],xp[2],xp[3],…，xp[i]…,xp[n]]T。

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