发明公开
- 专利标题: 一种语音对抗样本识别模型训练方法及系统
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申请号: CN202210095222.0申请日: 2022-01-26
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公开(公告)号: CN114550704A公开(公告)日: 2022-05-27
- 发明人: 徐文渊 , 冀晓宇 , 程雨诗 , 何睿文 , 高逸卓
- 申请人: 浙江大学
- 申请人地址: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 专利权人: 浙江大学
- 当前专利权人: 浙江大学
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司
- 代理商 郑海峰
- 主分类号: G10L15/06
- IPC分类号: G10L15/06 ; G10L15/02 ; G10L25/18
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。
公开/授权文献
- CN114550704B 一种语音对抗样本识别模型训练方法及系统 公开/授权日:2024-11-19