公开(公告)号：CN113192504A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110473965.2

申请日：2021-04-29

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李鑫锋 ,  徐文渊 ,  冀晓宇 ,  任博伦

IPC: G10L15/22 ,  G10L25/30 ,  G10L25/51

Abstract: 本发明公开了一种基于域适应的无声语音攻击检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤一，音频信号预处理；步骤二，音频特征提取；步骤三，模型搭建以及预训练；步骤四，引入SE模块；步骤五，域适应对抗训练。采用该模型即可对无声语音攻击进行检测。本发明方法可移植性好，可方便地部署于任意智能设备。无须修改麦克风电路或外设检测电路等，极大降低了生产成本，且硬件修改方案通常需要根据智能设备进行反复定制。本发明方法泛化性能好，充分解决了传统信号时频域方法面临的海豚音硬件强耦合困境。面对不同智能设备，不同语音指令，不同人声等变量影响，攻击检测成功率始终达到99％+。

公开(公告)号：CN113192504B

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202110473965.2

申请日：2021-04-29

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李鑫锋 ,  徐文渊 ,  冀晓宇 ,  任博伦

IPC: G10L15/22 ,  G10L25/30 ,  G10L25/51

Abstract: 本发明公开了一种基于域适应的无声语音攻击检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤一，音频信号预处理；步骤二，音频特征提取；步骤三，模型搭建以及预训练；步骤四，引入SE模块；步骤五，域适应对抗训练。采用该模型即可对无声语音攻击进行检测。本发明方法可移植性好，可方便地部署于任意智能设备。无须修改麦克风电路或外设检测电路等，极大降低了生产成本，且硬件修改方案通常需要根据智能设备进行反复定制。本发明方法泛化性能好，充分解决了传统信号时频域方法面临的海豚音硬件强耦合困境。面对不同智能设备，不同语音指令，不同人声等变量影响，攻击检测成功率始终达到99％+。