[发明专利]基于卷积神经网络和多任务学习的通用音频隐写分析方法在审
| 申请号： | 202010415020.0 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111768803A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 王让定;林昱臻;严迪群;董理 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G10L25/51 | 分类号： | G10L25/51;G10L25/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波诚源专利事务所有限公司 33102 | 代理人： | 袁忠卫;李娜 |
| 地址： | 315211 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络和多任务学习的通用音频隐写分析方法，其特征在于：所述方法对应的网络框架包括特征提取子网络、二分类子网络和多分类子网络，通过提供基于卷积神经网络和多任务学习的音频通用隐写分析模型及分析方法，有效地提升了对多种音频隐写算法的检测效果；而且该方法提升了对未知隐写算法的检测能力，便于音频隐写分析技术在复杂互联网大数据取证场景下进行应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 任务 学习 通用 音频 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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