重慶郵電大學錢鷹獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于生成對抗網(wǎng)絡的合成語音檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN115985340B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202210997349.1,技術領域涉及:G10L25/48;該發(fā)明授權一種基于生成對抗網(wǎng)絡的合成語音檢測方法及系統(tǒng)是由錢鷹;譚旭東;萬邦睿;劉歆;陳雪設計研發(fā)完成,并于2022-08-19向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本一種基于生成對抗網(wǎng)絡的合成語音檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明屬于網(wǎng)絡安全??合成語音檢測領域,具體涉及一種基于生成對抗網(wǎng)絡的合成語音檢測方法及系統(tǒng),該方法包括獲取待檢測的語音數(shù)據(jù),對語音數(shù)據(jù)進行預處理;采用訓練好的語音檢測模型對預處理后的語音數(shù)據(jù)進行檢測,得到檢測結果,對檢測結果進行分類標記,所述語音檢測模型為生成對抗網(wǎng)絡;本發(fā)明利用生成對抗網(wǎng)絡模型的博弈學習思想最終達到良好的合成語音檢測效果,結合了自然語言處理技術對期望文本進行分詞處理以及情感分析,其次采用了編碼器對注音字符進行特征提取得到隱藏特征,再將其送入多頭注意力機制,最后將隱藏特征解碼,重構出更貼近目標對象的合成語音向量,提高了檢測的準確度。
本發(fā)明授權一種基于生成對抗網(wǎng)絡的合成語音檢測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.一種基于生成對抗網(wǎng)絡的合成語音檢測方法,其特征在于,包括:獲取待檢測的語音數(shù)據(jù),對語音數(shù)據(jù)進行預處理;采用訓練好的語音檢測模型對預處理后的語音數(shù)據(jù)進行檢測,得到檢測結果,對檢測結果進行分類標記;所述語音檢測模型為生成對抗網(wǎng)絡; 對語音檢測模型進行訓練的過程包括: S1:獲取訓練集,訓練集中的數(shù)據(jù)包括期望文本以及語音素材; S2:將訓練集中的期望文本進行自然語言情感分析處理,得到注音字符;其中進行自然語言情感分析處理包括對期望文本進行詞法分析、句法分析、語義分析以及語境解析,得到情感詞,并將情感詞轉化為注音字符; S3:采用第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對注音字符進行特征提取,并通過編碼器將提取的特征轉化為隱藏向量;并采用多頭注意力機制對隱藏向量進行處理; 采用多頭注意力機制對隱藏向量進行處理的過程包括:多頭注意力機制包括至少兩個子注意力機制,將經(jīng)過每個字注意力機制處理的數(shù)據(jù)進行集合,得到多頭注意力機制處理的隱藏向量;每個子注意力輸出為: headi=AttentionSWi S+FWi F+B 多頭注意力機制的輸出為: fhead=concathead1,head2...headnW 其中,headi表示第i個子注意力機制輸出結果,Attention表示注意力機制,S、F均為編碼器輸入,B為偏移量,Wi S、Wi F均為子注意力機制權重值,concat表示將所有子注意力機制函數(shù)連接,W為各子注意力機制權重值; S4:對通過多頭注意力機制后的隱藏向量進行解碼,將解碼后的向量輸入到第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中,得到語音聲學特征; 對通過多頭注意力機制后的隱藏向量進行解碼的過程包括:采用解碼器將多頭注意力機制的輸出和上一時刻輸出的編碼向量做拼接操作,將拼接后的向量輸入到LSTM模塊中計算新的編碼向量;拼接向量的計算公式為: S=St+wsFs*st+Bs 其中,S為拼接向量,St為多頭注意力機制輸出,F(xiàn)s為卷積操作,Ws和Bs為待訓練的參數(shù); S5:將語音聲學特征轉化為時域波形,并合成為語音信息; S6:將語音信息與對應的語音素材進行混合,采用對稱梅爾倒譜系數(shù)對混合后的語音信息進行初步特征提取; S7:采用多尺度深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對初步特征進行深層次特征提取,得到多尺度特征信息; S8:將多尺度特征進行拼接,得到檢測結果; S9:根據(jù)檢測結果計算模型的損失函數(shù),不斷調整模型的參數(shù),當損失函數(shù)收斂時,完成模型的訓練。
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