武汉大学任延珍获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于视觉Transformer的伪造语音检测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：CN119601041B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411302010.0，技术领域涉及：G10L25/57；该发明授权基于视觉Transformer的伪造语音检测方法是由任延珍;邓俊龙;张桐设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于视觉Transformer的伪造语音检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及语音检测技术领域，特别涉及一种基于视觉Transformer的伪造语音检测方法，其中，方法包括：使用标记数据对目标预训练模型进行微调，得到自监督学习的前端特征提取器，并提取待检测语音的中间语音特征输入至预设后端分类网络，以将其切分为目标大小的多个重叠块进行随机dropout处理，以在处理后的多个重叠块上添加分类token和蒸馏token；将分类token和蒸馏token的平均值输入到Transformer编码器的分类层进行分类预测，得到待检测语音中的伪影，并根据伪影输出最终的语音检测结果。本申请在多种实际应用中可能遇到的失配场景下仍具有良好的检测性能，鲁棒性较高，具有良好的可解释性。
本发明授权基于视觉Transformer的伪造语音检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉Transformer的伪造语音检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 使用标记数据对目标预训练模型进行微调，得到自监督学习的前端特征提取器，并通过所述前端特征提取器提取待检测语音的中间语音特征； 将所述中间语音特征输入至预设后端分类网络，以将其切分为目标大小的多个重叠块，对所述多个重叠块进行随机dropout处理，以在处理后的多个重叠块上添加分类token和蒸馏token； 将添加后的重叠块的分类token和蒸馏token的平均值输入到Transformer编码器的分类层进行分类预测，得到所述待检测语音中的伪影，并根据所述伪影输出最终的语音检测结果； 其中，所述标记数据包括预设下游伪造语音检测任务中的真实训练数据和伪造训练数据； 在使用所述标记数据对所述目标预训练模型进行微调时，基于所述标记数据，通过反向传播策略和加权交叉熵目标函数对所述目标预训练模型和所述后端分类网络进行优化。
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