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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于麦克风阵列的语音欺骗攻击检测系统与方法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：CN114155850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111314927.9，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权基于麦克风阵列的语音欺骗攻击检测系统与方法是由朱浩瑾;孟岩;李嘉淳设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于麦克风阵列的语音欺骗攻击检测系统与方法在说明书摘要公布了：本发明属于语音命令活体检测的技术领域，公开提出了一种在智能家居环境中、基于智能扬声器的圆形麦克风阵列执行被动式语音命令活体检测的方法，以抵御来自设备的语音重放攻击威胁。在活体检测的过程中，通过对于不同声道音频频域细粒度的分析，和对多声道特征的提取，本发明可以高效地判定语音命令是真实用户产生或电子设备伪造。本发明可以对语音欺骗攻击实现快速灵活的防御，高度保障智能家居中语音接口的安全，满足行业的需求。仅依赖智能音箱的麦克风采集的语音信号，即可识别语音指令是真实用户产生还是由欺骗设备产生。

本发明授权基于麦克风阵列的语音欺骗攻击检测系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于麦克风阵列的语音欺骗攻击检测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，利用麦克风阵列收集语音指令，并保存为多声道语音； 预处理模块，用于对每个声道的语音信号进行时域与频域分析，以及语音信号的方向检测； 特征提取模块，用于计算多个麦克风音频频谱之间的标准差，并转化为基于频谱的阵列指纹FSAP，根据来自不同麦克风的音频频谱宏观特征差异，提取基于不同声道频谱分布的指纹FSDP，结合线性预测倒谱系数LPCC，基于多声道线性预测倒谱系数的指纹FLPC，构建阵列指纹X＝[FSAP,FSDP,FLPC]； 攻击检测模块，针对S3特征提取构建的阵列指纹，选择前馈反向传播神经网络来执行二分类任务，实现对用户真人声音和机器产生的重放语音的有效区分，完成检测； 所述的S3特征提取中基于频谱的阵列指纹FSAP，具体步骤如下： S3.1根据阵列麦克风圆形布局的特点，阵列指纹定义如下： AF＝stdlog[y1,y2,…yk…,yN] ＝stdC-αsf,t·lge·[d1,d2,…dk…,dN] ＝-αsf,t·lge·std[d1,d2,…dk…,dN] ＝AFsf,t,∣σd 其中，yk代表第k个麦克风所采集的音频，dk为音源到第k个麦克风的距离，sf,t为音源处的音频，包含了音频为真实用户或欺骗设备的身份信息；C为传输信道的衰减； S3.2调整频谱Spec，公式如下： Spec＝[Spec1,Spec2,…,Speck]， 式中Speck＝Sk∶Mspec,∶，Mspec由采样截止频率fsap，采样率Fs，和FFT点数共同确定； S3.3将获得的Spec转化为大小为MG×NG的网格矩阵Gk,公式如下： Gki,j＝sumSpeck1+i-1·SM:i·SM1+j-1·SN:j·SN 式中和是每个块的宽度和长度； S3.4频谱的阵列指纹初始特征FGi,j＝std[G1i,j,G2i,j,…,GNi,j]，经过五点移动平均和归一化去除多余噪声后，获得最终的基于频谱的阵列指纹FSAP。

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