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公开(公告)号：CN113362840B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110615983.X
申请日：2021-06-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L21/0232 , G10L25/18 , G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于内建传感欠采样数据的通用语音信息恢复装置及方法，装置包括信号预处理模块、基频估计模块、频谱重建模块和频谱语音转换模块，信号预处理模块、基频估计模块、频谱重建模块和频谱语音转换模块依次连接，不仅能够恢复带宽极窄且严重混叠的传感器数据中的语音信息，还解决了基于学习的模型迁移性比较差的问题。手机内建传感器在不同的场景下采集的数据有不同的特点，本发明从传感器数据的内在特征与语音信号的特点出发，无需使用数据集进行模型训练，直接构造了一个语音信息恢复系统，且能够适应用户、环境和设备的变化，有效地从手机内建传感器中恢复出隐匿的语音信号。
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公开(公告)号：CN118824256A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411091594.1
申请日：2024-08-09
Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹识别系统服务拒绝后门的安全性测试方法和装置。本发明采用多种位置无关的环境音作为触发器，经过环境噪声对数据集做数据增强后，通过构建伪目标说话人的方式毒化数据集，再微调预训练模型以注入后门，微调过程中引入的多任务损失降低了后门植入的成本。受感染的声纹识别系统部署后，在物理空间通过触发器进行后门激活测试，根据已注册的合法用户是否会被系统拒绝从而验证目标声纹识别系统是否存在后门脆弱性。本发明综合考虑了现实条件下的物理有效性，触发可控性和感知隐蔽性，能够完成声纹识别系统的后门脆弱性的前置性验证。
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公开(公告)号：CN118711598A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410294609.8
申请日：2024-03-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G10L17/26 , G10L21/0208 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L17/18 , H04W12/06 , H04W12/122 , H04W12/69
Abstract: 本发明公开了一种基于音频指纹的无人机个体识别及身份认证方法，建立合法无人机音频信息库。对同一型号的多架无人机进行编码登记并录制其飞行悬停时音频，然后将音频信号进行峰值归一化并小波变换对音频信号进行降噪处理。通过FFT将音频信号转化到频域进行分析处理，针对无人机音频特点设计的滤波器组，利用DCT提取41维特征向量作为训练模型的输入，构建基于Bi‑LSTM的分类模型。在进行身份验证时，用手机录制未知身份无人机悬停时声音，然后输入到训练好的模型中，输出的编码序号若与登记注册时一致，通过身份认证，否则判断为非法无人机，拒绝提供服务。通过采集真实无人机音频数据验证了该方法能有效地实现无人机个体识别及身份认证，并具有一定的通用性。
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公开(公告)号：CN117692357A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311646465.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心
IPC: H04L43/0805 , H04L9/40 , H04L12/40
Abstract: 本发明公开了一种基于电压降的CAN总线物理层安全测试方法和装置，包括：获取CAN总线与CAN收发器的属性信息；检测导通FET开关后CAN总线的差分电压，基于检测的差分电压和CAN总线与CAN收发器的属性信息计算FET开关的总导通电阻阻值，并根据FET开关的总导通电阻阻值计算测试用额外电阻的阻值范围；通过逆向工程配对待测功能和CAN ID；通过配置的测试用ECU模块，使ECU检测到待测功能对应的CAN ID时，接通符合阻值范围的测试用额外电阻以进行针对CAN总线物理层的安全测试。该方法和装置有效提升了测试方法对于IDS的隐蔽性，从而提供真实可靠的CAN测试。
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公开(公告)号：CN116935887A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310772789.1
申请日：2023-06-28
Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心
IPC: G10L25/30 , G10L25/51 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/183 , G10L21/0264 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征注意力模型的伪造音频检测方法及装置，包括以下步骤：(1)构建一个基于时空特征注意力的检测模型；(2)基于已有的只包含平稳音频的英文公开数据集，对检测模型进行预训练；(3)混合中文音频数据集和英文音频数据集，同时引入不同音频信号失真手段，得到跨语言模态的复杂音频数据集；(4)对复杂音频数据集进行数据增强；(5)利用数据增强后的复杂音频数据集对预训练后的检测模型进行重新训练，通过将检测模型的能力迁移训练到复杂音频，得到最终检测模型；(6)将待检测的音频输入到最终检测模型，得到是否为伪造音频的检测结果。本发明能够在跨语言模态和存在信道扰动的情况下将伪造音频精准检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116110417A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211595644.0
申请日：2022-12-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种面向超声波声纹防伪的数据增强方法及装置，通过手机麦克风与扬声器采集混合了超声波信号和语音信号的原始音频样本，并获得一个原始采集设备的脉冲响应(ImpulseResponse)以及至少一个目标设备脉冲响应等步骤。本发明的数据增强方法结合了维纳反卷积技术，在利用目标设备脉冲响应进行卷积增强前，减弱了原始采集设备频率响应特性和环境噪声的干扰，使得增强后的音频样本更加接近通过目标设备实际采集的音频样本，可作为一种有效的模拟数据来进行模型训练，通过原始采集设备和目标设备的脉冲响应数据，将原始设备采集的数据集增强为目标设备采集的数据集，进而能使算法适应目标设备的频率响应特性，提升防伪效果。
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公开(公告)号：CN115208507A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210996591.7
申请日：2022-08-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于白盒语音对抗样本的隐私保护方法与装置，基于非目标白盒对抗样本的针对开源语音识别模型的干扰方法，在真实物理世界有效且符合实际应用场景约束，用以实现语音隐私保护；防御方建立语音数据库，针对开源语音识别模型，生成符合实际应用场景约束的非目标白盒对抗样本扰动；基于不同的初始状态，防御方可以生成大量不同块状扰动，从而形成扰动集合，防御方从扰动集合中随机选择扰动进行播放，使监听方无法获取块状扰动波形进而无法去除扰动；叠加了扰动的语音被麦克风录制后无法被模型正确识别，从而保护用户隐私不被泄露，能够生成对人干扰较小的块状扰动，抵御来自于大规模语音识别的隐私泄露。
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公开(公告)号：CN114822548A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210423544.3
申请日：2022-04-21
Applicant: 浙江大学
Inventor： 卢立 , 巴钟杰 , 林峰 , 任奎 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗样本的非侵入自适应说话人匿名系统及方法，系统包括多样目标说话人生成模块、任意对任意对抗扰动构造模块和不可感知对抗扰动优化模块，多样目标说话人生成模块根据所输入的目标标签按需生成目标说话人嵌入码，任意对任意对抗扰动构造模块根据所输入的目标说话人嵌入码构造对抗扰动，不可感知对抗扰动优化模块进一步优化所输入的对抗扰动得到人耳不可感知的对抗扰动。本发明可以实现任意对任意的说话人身份转换，将原始用户的声纹信息隐藏在一群目标说话人之中以自适应地躲避自动说话人辨认系统的身份检测，通过预训练的条件变分自编码器按需采样目标嵌入码极大释放了实际部署的计算和存储资源需求。
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公开(公告)号：CN113362840A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110615983.X
申请日：2021-06-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L21/0232 , G10L25/18 , G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于内建传感欠采样数据的通用语音信息恢复装置及方法，装置包括信号预处理模块、基频估计模块、频谱重建模块和频谱语音转换模块，信号预处理模块、基频估计模块、频谱重建模块和频谱语音转换模块依次连接，不仅能够恢复带宽极窄且严重混叠的传感器数据中的语音信息，还解决了基于学习的模型迁移性比较差的问题。手机内建传感器在不同的场景下采集的数据有不同的特点，本发明从传感器数据的内在特征与语音信号的特点出发，无需使用数据集进行模型训练，直接构造了一个语音信息恢复系统，且能够适应用户、环境和设备的变化，有效地从手机内建传感器中恢复出隐匿的语音信号。
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公开(公告)号：CN119314497B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411834367.3
申请日：2024-12-13
Applicant: 杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院 , 浙江大学
IPC: G10L19/018
Abstract: 本申请涉及一种面向语音合成系统的模型水印方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：基于预训练的语音合成模型和微调的说话人识别模型，构建域内的水印触发样本；并基于水印触发样本构建对应的水印植入数据集；基于微调的说话人识别模型，将水印植入数据集植入语音合成模型，得到标记化模型；基于标记化模型，筛选出目标水印触发样本。通过本申请，解决了相关技术中存在水印与语音合成主任务关联性不强，导致水印在模型微调过程中易丢失，利用构建域内的水印触发样本，从数据层面强迫水印触发任务与模型主任务之间的强耦合，提高标记化模型中水印的鲁棒性，使得目标水印触发样本保持稳定性和有效性。
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