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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于原始波形与协同理解的智能合成歌声检测方法及系统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：CN120526810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511028445.5，技术领域涉及：G10L25/69；该发明授权基于原始波形与协同理解的智能合成歌声检测方法及系统是由刘畅;徐小龙设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于原始波形与协同理解的智能合成歌声检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于原始波形与协同理解的智能合成歌声检测方法及系统，涉及信息取证安全与人工智能技术领域，使用音乐源分离模型Demucs对歌声样本进行分离，得到纯人声和伴奏声；将伴奏声送入伴奏声码器，提取伴奏序列特征；将纯人声送入人声编码器，提取人声序列特征；同步将人声原始波形送入正交编码器，提取基于原始波形的底层序列特征；并采用自注意力机制进行歌声特征聚合；将聚合后的特征送入基于图的后端，得到对应的第一样本置信度得分，同时将基于原始波形的底层特征并行送入基于图的后端，得到对应的第二样本置信度得分；对第一和第二样本置信度得分进行分数级融合，得到最终检测结果，有效地提高了模型在各种条件下的检测能力。

本发明授权基于原始波形与协同理解的智能合成歌声检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于原始波形与协同理解的智能合成歌声检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 获取歌声样本数据，将歌声样本数据输入至预先建立的音乐源分离模型Demucs内，输出得到纯人声数据和伴奏声数据，将纯人声数据和伴奏声数据进行预处理，得到处理后的纯人声数据和伴奏声数据； 将处理后的纯人声数据输入至预构建人声编码器内，输出得到人声序列特征，将处理后的伴奏声数据输入至预构建伴奏编码器内，输出得到伴奏序列特征，将人声序列特征和伴奏序列特征进行特征拼接，得到拼接特征，将拼接特征进行聚合得到聚合特征； 获取人声原始波形，将人声原始波形输入至预构建正交编码器内，输出得到基于人声原始波形的底层序列特征，将聚合特征和基于人声原始波形的底层序列特征分别输入基于图的后端，输出得到第一样本置信度得分和第二样本置信度得分； 所述将人声原始波形输入至预构建正交编码器内，输出得到基于人声原始波形的底层序列特征，包括： 正交编码器基于Sinc-conv的可微前端； 正交编码器特征提取过程表示为： 其中表示歌声经过分离后的人声，表示正交编码器，表示由提取的基于人声原始波形的底层序列特征，、、分别表示通道数，频带间隔数和时间样本数； 将第一样本置信度得分和第二样本置信度得分进行分数级融合，得到检测结果，并输入至预先建立的合成歌声检测模型内，根据训练损失迭代优化样本的检测结果，输出得到训练后的合成歌声检测模型，获取待检测歌声样本，将待检测歌声样本输入至训练后的合成歌声检测模型内，输出得到歌声检测结果。

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