合肥工业大学陈雁翔获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利无需重放的域增量音频伪造检测方法、装置、设备和介质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：CN119296574B 。
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：202411005772.4，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权无需重放的域增量音频伪造检测方法、装置、设备和介质是由陈雁翔;温心哲;郑盛有;李国平;李严成;王志远设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本无需重放的域增量音频伪造检测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种无需重放的域增量音频伪造检测方法、装置、设备和介质，涉及音频检测领域，该域增量音频伪造检测方法包括获取原始的预训练模型骨干网络；接收音频数据域并进行预处理得到至少一个一维特征序列；为一维特征序列分配域专属适配器和域专属非对称分类器并进行训练得到目标模型，学习当前阶段的音频数据域的原型表示；通过软路由技术和动态合并技术对目标模型进行处理，得到实例级推断模型。本申请通过使用软路由预测所得概率对域专属参数进行权重重组获得实例级专属参数，提高了模型对错误路由预测的鲁棒性，在面对不断到达的来自新数据分布域时，能够有效平衡域增量音频伪造检测存在的数据记忆、存储负荷和检测精度等各个因素。
本发明授权无需重放的域增量音频伪造检测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种无需重放的域增量音频伪造检测方法，其特征在于，包括： 获取原始的预训练模型骨干网络，所述预训练模型骨干网络是一个无卷积的、基于注意力机制且不包括任何域专属参数的音频分类网络模型； 接收顺序到达的音频数据域，并对所述音频数据域进行预处理得到至少一个一维特征序列； 为所述一维特征序列分配域专属适配器和域专属非对称分类器，得到中间模型，并基于所述一维特征序列对所述中间模型进行训练，得到目标模型； 基于所述预训练模型骨干网络，从所述一维特征序列训练学习一个当前阶段的所述音频数据域的原型表示，以支持推断时的实例级软路由选择； 通过软路由技术和动态合并技术对所述目标模型进行处理，得到实例级推断模型以用于音频鉴伪。
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