[发明专利]基于分区扰动的声学对抗样本生成方法在审

专利信息
申请号: 202210092888.0 申请日: 2022-01-26
公开(公告)号: CN114580462A 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 张强;杨吉斌;张雄伟;曹铁勇;张睿;孙蒙;邹霞;李毅豪;张星昱;陈乐乐;王杨;梅鹏程;范君怡;张玥;陈军 申请(专利权)人: 中国人民解放军陆军工程大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 朱远枫
地址: 210007 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 分区 扰动 声学 对抗 样本 生成 方法
【权利要求书】:

1.基于分区扰动的声学对抗样本生成方法,其特征在于,包括:

利用傅立叶变换将原始样本波形转换为幅度谱;

在所述幅度谱上,依据声音信号的时频分布特性,采用分区方案进行分区,获得分区结果;

根据所述分区结果,生成分区掩码矩阵;

以所述幅度谱和分区掩码矩阵作为输入,利用对抗样本生成方法,生成基于分区扰动的对抗样本幅度谱。

2.根据权利要求1所述的基于分区扰动的声学对抗样本生成方法,其特征在于,所述方法还包括:利用傅立叶变换将原始样本波形转换为相位谱;利用逆傅立叶变换将所述原始样本相位谱和对抗样本幅度谱转换成基于分区扰动的对抗样本波形。

3.根据权利要求1所述的基于分区扰动的声学对抗样本生成方法,其特征在于,所述分区方案包括:

幅度值大于u·max的区域为幅度谱的关键区域,其他区域为幅度谱的非关键区域,其中,max为原始样本幅度谱的最大幅度值,u为分区阈值,u∈[0,1]。

4.根据权利要求1所述的基于分区扰动的声学对抗样本生成方法,其特征在于,所述分区方案包括:

利用目标检测算法检测目标声音在幅度谱上的区域,定义其为幅度谱的关键区域,其他区域为幅度谱的非关键区域。

5.根据权利要求1所述的基于分区扰动的声学对抗样本生成方法,其特征在于,所述分区方案包括:

利用显著性检测算法检测出幅度谱上的显著区域,并定义其为幅度谱的关键区域,其他区域为幅度谱的非关键区域。

6.根据权利要求3所述的基于分区扰动的声学对抗样本生成方法,其特征在于,根据所述分区结果,生成分区掩码矩阵的方法包括:

关键区域掩码矩阵m中第i行、第j列元素mi,j的计算公式如下:

非关键区域掩码矩阵中第i行、第j列元素的计算公式为:

m,满足如下关系:

其中,Ii,j为全1矩阵I第i行、第j列元素,幅度谱x形状为(h,w),h、w分别代表幅度谱的高和宽;m,I形状均为(h,w),xi,j为幅度谱x中第i行、第j列元素,max为原始样本的幅度谱的最大幅度值,u为分区阈值,u∈[0,1]。

7.根据权利要求4或5任意一项权利要求所述的基于分区扰动的声学对抗样本生成方法,其特征在于,根据所述分区结果,生成分区掩码矩阵的方法包括:

关键区域掩码矩阵m中第i行、第j列元素mi,j的计算公式如下:

非关键区域掩码矩阵中第i行、第j列元素的计算公式为:

m,满足如下关系:

其中,Ii,j为全1矩阵I第i行、第j列元素,幅度谱x形状为(h,w),h、w分别代表幅度谱的高和宽;m,I形状均为(h,w),(i,j)为幅度谱x上的二维索引位置,xK为幅度谱上的关键区域,xNK为幅度谱上的非关键区域。

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