[发明专利]基于神经网络生成模型的音素级声纹识别对抗样本构造系统和方法在审
| 申请号： | 202111178765.0 | 申请日： | 2021-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN114093371A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 卢立;巴钟杰;任奎;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G10L17/18 | 分类号： | G10L17/18;G10L17/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 李亦慈;唐银益 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络生成模型的音素级声纹识别对抗样本构造系统和方法，系统包括音素识别器、扰动生成器、听感抑制器、替代分类器和系统优化器，听感抑制器生成受抑制扰动与音素识别器生成的对齐语音叠加生成对抗样本，对抗样本通过替代分类器分类将分数发送至系统优化器并将梯度反向传播给扰动生成器进行迭代更新，得到一个训练好的音素扰动生成器。本发明创新性地提出融合语音中的音素信息进行扰动构造，利用音素识别器识别和定位语音中的音素并在音素级别生成细粒度的通用对抗扰动，从而使得一步生成的对抗扰动能够重用于任意语音文本输入，最终实现文本无关、输入无关的通用对抗样本生成，极大提升对抗样本的生成效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 生成 模型 音素 声纹 识别 对抗 样本 构造 系统 方法 | ||
【主权项】：
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