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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于深度学习的抗去同步攻击语音鲁棒水印方法及终端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：CN117037817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310847465.X，技术领域涉及：G10L19/018；该发明授权基于深度学习的抗去同步攻击语音鲁棒水印方法及终端是由李斌;陈金城;黄继武设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的抗去同步攻击语音鲁棒水印方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的抗去同步攻击语音鲁棒水印方法及终端，包括：获取音频数据，对音频数据进行分帧处理，并在每一帧音频中嵌入对应的水印，水印包括第一同步码和水印信息；通过预设的滑动窗口提取第二同步码，并计算第二同步码与第一同步码的相关系数；其中，第二同步码为从被攻击后的水印音频中提取的同步码；获取预设相关系数阈值，根据预设相关系数阈值对相关系数进行阈值判决，根据判决结果将同步成功的样本点进行分组后解码，得到最终的水印；本发明提出基于深度学习的抗去同步攻击语音鲁棒水印方法，可以实现在去同步攻击下水印的同步提取，以解决现有的基于深度学习的音频水印算法中无法处理去同步攻击的问题。

本发明授权基于深度学习的抗去同步攻击语音鲁棒水印方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的抗去同步攻击语音鲁棒水印方法，其特征在于，包括： 获取音频数据，对所述音频数据进行分帧处理，并在每一帧音频中嵌入对应的水印，所述水印包括第一同步码和水印信息； 通过预设的滑动窗口提取第二同步码，并计算所述第二同步码与所述第一同步码的相关系数；其中，所述第二同步码为从被攻击后的水印音频中提取的同步码； 获取预设相关系数阈值，根据所述预设相关系数阈值对所述相关系数进行阈值判决，根据判决结果将同步成功的样本点进行分组后解码，得到最终的水印； 所述将同步成功的样本点进行分组后解码，得到最终的水印，包括： 根据预设间隔阈值对所有记录得到的样本点进行分组，得到多个样本点组，并从相邻的样本点组中获取样本点数据进行解码，得到最终的音频数据的水印； 所述根据预设间隔阈值对所有记录得到的样本点进行分组，得到多个样本点组，并从相邻的样本点组中获取样本点数据进行解码，得到最终的音频数据的水印，包括： 保留各样本点组中对应的相关系数最高的样本点，选择任意两个相邻的样本点组，从所选择的相邻的样本点组中获取被保留的样本点数据作为一帧进行水印提取； 计算每一个水印位出现最多的比特，确定每一个水印位，并将所有确定的水印位作为最终提取的水印。

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