厦门大学李琳获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于多专家对抗扰动的持续伪造语音检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121506150B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610033195.2，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权一种基于多专家对抗扰动的持续伪造语音检测方法及系统是由李琳;李王杰;洪青阳设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多专家对抗扰动的持续伪造语音检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多专家对抗扰动的持续伪造语音检测方法及系统，该方法初始阶段采用交叉熵损失优化检测模型，在后续阶段采用单分类一致性损失保持真实类表征的稳定性，将多专家对抗扰动与单分类优化目标相结合，仅维护真实语音表征中心和扰动向量，而无需存储历史数据或模型权重，从而实现高效且具有隐私保护的持续伪造语音检测。
本发明授权一种基于多专家对抗扰动的持续伪造语音检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多专家对抗扰动的持续伪造语音检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建音频分类网络，所述音频分类网络包括编码器、包含多个专家模型的检测模块和信息瓶颈层； S2、将历史音频信号输入所述音频分类网络中进行初始阶段训练； S3、在初始阶段训练结束后进行多轮对抗扰动训练，每个专家模型生成对应的对抗扰动向量，所述编码器对所述历史音频信号中的真实音频信号和伪造音频信号进行特征提取，分别输出真实类别特征向量和伪造类别特征向量，向所述真实类别特征向量添加所述对抗扰动向量形成代理伪造特征向量，使所述专家模型将所述真实类别特征向量误分类为伪造类别特征向量，不断优化所述对抗扰动向量直至所述多轮对抗扰动训练结束，保存所述多轮对抗扰动训练结束时的对抗扰动向量至历史记忆库； S4、将当前音频信号输入所述音频分类网络进行新阶段训练，并从所述历史记忆库中随机抽取对抗扰动向量添加到当前音频信号所对应的真实类别特征向量，生成所述代理伪造特征向量，为所述代理伪造特征向量分配伪造类别标签并入所述音频分类网络的训练中。
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