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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种语音对抗样本识别模型训练方法及系统，属于对抗样本识别领域。包括：获取音频数据集，包含正常和对抗音频数据；获取每一个音频数据在一定频率范围的频谱图，生成频谱特征；计算不同频率范围下的所有音频数据的Fratio值和Fratio累计值，得到关于采样频率的Fratio累计值的单调递增曲线f；根据单调递增曲线f设计滤波器组，并对音频数据集中的所有音频进行滤波操作；利用滤波后的音频数据集对语音对抗样本识别模型进行训练。本发明通过设计的滤波器组放大了正常音频数据与对抗音频数据的关键差异部分，为对抗样本的识别提供了新方法，且模型训练简单，在较少的训练代价下，具备较高的识别精度。

主权项：1.一种语音对抗样本识别模型训练方法，其特征在于，包括：步骤1：获取音频数据集，所述的音频数据集包含正常音频数据与对抗音频数据；步骤2：设计音频的采样频率，得到音频数据集中每一个音频数据在0-m频率范围的频谱图，根据离散的采样点生成频谱特征；m表示采样频率范围的最大值；步骤3：计算不同频率范围下的所有音频数据的Fratio值和Fratio累计值，得到关于采样频率的Fratio累计值的单调递增曲线f；所述的单调递增曲线f具体为：在0-m频率范围内设置不同的采样频率m1，m2，...，mi，...，mn，获取在0-mi频率范围的频谱图，计算该频率范围下的所有音频数据的Fratio值，记作所述的Fratio累计值为遍历所有的0-mi频率范围组合，得到不同频率范围下的所有音频数据的Fratio累计值，构成关于频率的单调递增曲线f；步骤4：根据单调递增曲线f设计滤波器组，并对音频数据集中的所有音频进行滤波操作；所述的滤波器组的设计方法为：将单调递增曲线f的值域等分为M个标志点，每一个标志点对应一个频率点，该频率点即为滤波器的中心频率点，得到一组滤波器中心点向量为： 其中，Max表示单调递增曲线f的值域最大值；Ci，1表示第i个滤波器的中心点，该中心点与相邻两点Ci-1，0和Ci+1，0相连，即可得到一个三角滤波器；遍历Ci，i＝1，2，...，M，得到M个三角滤波器；步骤5：利用滤波后的音频数据集对语音对抗样本识别模型进行训练。

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权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种语音对抗样本识别模型训练方法及系统