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龍圖騰網獲悉上海交通大學申請的專利基于麥克風陣列的語音欺騙攻擊檢測系統與方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114155850B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111314927.9，技術領域涉及：G10L15/22；該發明授權基于麥克風陣列的語音欺騙攻擊檢測系統與方法是由朱浩瑾;孟巖;李嘉淳設計研發完成，并于2021-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于麥克風陣列的語音欺騙攻擊檢測系統與方法在說明書摘要公布了：本發明屬于語音命令活體檢測的技術領域，公開提出了一種在智能家居環境中、基于智能揚聲器的圓形麥克風陣列執行被動式語音命令活體檢測的方法，以抵御來自設備的語音重放攻擊威脅。在活體檢測的過程中，通過對于不同聲道音頻頻域細粒度的分析，和對多聲道特征的提取，本發明可以高效地判定語音命令是真實用戶產生或電子設備偽造。本發明可以對語音欺騙攻擊實現快速靈活的防御，高度保障智能家居中語音接口的安全，滿足行業的需求。僅依賴智能音箱的麥克風采集的語音信號，即可識別語音指令是真實用戶產生還是由欺騙設備產生。

本發明授權基于麥克風陣列的語音欺騙攻擊檢測系統與方法在權利要求書中公布了：1.一種基于麥克風陣列的語音欺騙攻擊檢測系統，其特征在于，包括： 數據采集模塊，利用麥克風陣列收集語音指令，并保存為多聲道語音； 預處理模塊，用于對每個聲道的語音信號進行時域與頻域分析，以及語音信號的方向檢測； 特征提取模塊，用于計算多個麥克風音頻頻譜之間的標準差，并轉化為基于頻譜的陣列指紋FSAP，根據來自不同麥克風的音頻頻譜宏觀特征差異，提取基于不同聲道頻譜分布的指紋FSDP，結合線性預測倒譜系數LPCC，基于多聲道線性預測倒譜系數的指紋FLPC，構建陣列指紋X＝[FSAP,FSDP,FLPC]； 攻擊檢測模塊，針對S3特征提取構建的陣列指紋，選擇前饋反向傳播神經網絡來執行二分類任務，實現對用戶真人聲音和機器產生的重放語音的有效區分，完成檢測； 所述的S3特征提取中基于頻譜的陣列指紋FSAP，具體步驟如下： S3.1根據陣列麥克風圓形布局的特點，陣列指紋定義如下： AF＝stdlog[y1,y2,…yk…,yN] ＝stdC-αsf,t·lge·[d1,d2,…dk…,dN] ＝-αsf,t·lge·std[d1,d2,…dk…,dN] ＝AFsf,t,∣σd 其中，yk代表第k個麥克風所采集的音頻，dk為音源到第k個麥克風的距離，sf,t為音源處的音頻，包含了音頻為真實用戶或欺騙設備的身份信息；C為傳輸信道的衰減； S3.2調整頻譜Spec，公式如下： Spec＝[Spec1,Spec2,…,Speck]， 式中Speck＝Sk∶Mspec,∶，Mspec由采樣截止頻率fsap，采樣率Fs，和FFT點數共同確定； S3.3將獲得的Spec轉化為大小為MG×NG的網格矩陣Gk,公式如下： Gki,j＝sumSpeck1+i-1·SM:i·SM1+j-1·SN:j·SN 式中和是每個塊的寬度和長度； S3.4頻譜的陣列指紋初始特征FGi,j＝std[G1i,j,G2i,j,…,GNi,j]，經過五點移動平均和歸一化去除多余噪聲后，獲得最終的基于頻譜的陣列指紋FSAP。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海交通大學，其通訊地址為：200240 上海市閔行區東川路800號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。