浙江大学卢立获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种面向超声波声纹防伪的数据增强方法及装置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：CN116110417B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211595644.0，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种面向超声波声纹防伪的数据增强方法及装置是由卢立;王俊皓;巴钟杰;林峰;任奎设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向超声波声纹防伪的数据增强方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向超声波声纹防伪的数据增强方法及装置，通过手机麦克风与扬声器采集混合了超声波信号和语音信号的原始音频样本，并获得一个原始采集设备的脉冲响应ImpulseResponse以及至少一个目标设备脉冲响应等步骤。本发明的数据增强方法结合了维纳反卷积技术，在利用目标设备脉冲响应进行卷积增强前，减弱了原始采集设备频率响应特性和环境噪声的干扰，使得增强后的音频样本更加接近通过目标设备实际采集的音频样本，可作为一种有效的模拟数据来进行模型训练，通过原始采集设备和目标设备的脉冲响应数据，将原始设备采集的数据集增强为目标设备采集的数据集，进而能使算法适应目标设备的频率响应特性，提升防伪效果。
本发明授权一种面向超声波声纹防伪的数据增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向超声波声纹防伪的数据增强方法，其特征在于，包括： 通过手机麦克风与扬声器采集混合了超声波信号和语音信号的原始音频样本，并获得一个原始采集设备的脉冲响应ImpulseResponse以及至少一个目标设备脉冲响应； 结合原始采集设备的脉冲响应数据对原始音频样本进行去噪、增强处理，通过维纳反卷积方法，获得未受到环境噪声和设备频率响应影响的干净音频样本； 结合干净音频样本与目标设备的脉冲响应数据，通过卷积运算得到改变了设备频率响应特征的增强音频样本； 对增强音频样本和原始音频样本提取语音和超声频段的特征，并通过特征堆叠获得跨模态联合特征； 对跨模态联合特征经过进一步的特征后处理，得到的输入特征可用于训练区分语音来源是否为活体的神经网络模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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