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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利针对声纹识别的对抗扰动生成方法、装置、设备和介质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：CN117219086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310986470.9，技术领域涉及：G10L17/22；该发明授权针对声纹识别的对抗扰动生成方法、装置、设备和介质是由刘啸辰;顾钊铨;谭昊;张钧建;胡宁;景晓设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对声纹识别的对抗扰动生成方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了针对声纹识别的对抗扰动生成方法、装置、设备和介质。该对抗扰动生成方法包括：获取训练声纹样本集；初始化对抗样本生成网络；针对训练声纹样本集中的每一个原始声纹样本，确定目标识别对象；将原始声纹样本输入对抗样本生成网络，得到声纹对抗样本；将声纹对抗样本输入声纹识别网络，得到第一识别结果向量；根据原始声纹样本、声纹对抗样本、第一概率与第二概率，确定对抗样本生成网络的样本损失函数，基于样本损失函数训练对抗样本生成网络，生成对抗扰动。本公开实施例能够提升生成对抗扰动的效率，也可以提高对抗扰动的主导性与隐蔽性。本公开实施例可应用于人工智能、通信安全等。

本发明授权针对声纹识别的对抗扰动生成方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种针对声纹识别的对抗扰动生成方法，其特征在于，包括： 获取训练声纹样本集，所述训练声纹样本集中包含多个原始声纹样本； 初始化对抗样本生成网络，所述对抗样本生成网络为单层神经网络，其中，神经元的数量等于所述对抗扰动的预设帧数，每一个所述神经元对应所述对抗扰动的一帧； 针对所述训练声纹样本集中的每一个所述原始声纹样本，确定目标识别对象，所述目标识别对象不同于所述原始声纹样本的真实识别对象； 将所述原始声纹样本输入所述对抗样本生成网络，得到声纹对抗样本； 将所述声纹对抗样本输入声纹识别网络，得到第一识别结果向量，所述第一识别结果向量包含所述声纹对抗样本被识别为所述目标识别对象的第一概率，与被识别为除所述目标识别对象以外的其他对象的第二概率； 基于所述第一概率与第二概率，确定所述声纹对抗样本被识别为所述目标识别对象的攻击成功率； 基于所述原始声纹样本与所述声纹对抗样本，确定所述声纹对抗样本的扰动隐蔽值； 基于所述攻击成功率与所述扰动隐蔽值，确定所述对抗样本生成网络的样本损失函数，基于所述样本损失函数训练所述对抗样本生成网络，生成所述对抗扰动。

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