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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于对数图傅立叶变换特征提取的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：CN119993192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510160462.8，技术领域涉及：G10L25/18；该发明授权一种基于对数图傅立叶变换特征提取的语音检测方法是由王婷婷;沈星翰;戴文婷设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对数图傅立叶变换特征提取的语音检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及语音验证技术领域，尤其涉及一种基于对数图傅立叶变换特征提取的语音检测方法，包括以下步骤：构建语音图的平移算子，使用指数函数描述语音样本之间依赖关系的衰减，生成图的拉普拉斯矩阵，并将语音信号表示为无向图以捕获帧内和帧间的结构关系；将语音信号的样本值映射为图节点信号，将语音信号从时域转化到图频域，提取频域特征，并通过同步合并帧内和帧间的振荡分析，结合时域特征形成增强特征表示；生成检测分数以判断语音信号是否存在回放攻击或属于正常语音。本发明通过引入对数图傅立叶变换和图信号处理方法，有效解决了现有技术在回放语音检测中的局限性，显著提升了特征提取的全面性、判别能力和检测系统的性能。

本发明授权一种基于对数图傅立叶变换特征提取的语音检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对数图傅立叶变换特征提取的语音检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于语音样本之间的依赖性定义图邻接矩阵，构建语音图的平移算子，使用指数函数描述语音样本之间依赖关系的衰减，生成图的拉普拉斯矩阵，并将语音信号表示为无向图以捕获帧内和帧间的结构关系； S2：将语音信号的样本值映射为图节点信号，利用图拉普拉斯矩阵应用对数图傅里叶变换，将语音信号从时域转化到图频域，提取频域特征，并同步合并帧内和帧间的振荡分析，结合时域特征形成增强特征表示； S3：利用预训练的分类模型处理增强特征向量，生成检测分数以判断语音信号是否存在回放攻击，并计算性能指标t-DCF和EER评估系统性能； 在所述步骤S1中，所述语音图的平移算子通过语音信号的前向和后向移位运算构建，语音图移位算子表示为： ； 在所述步骤S1中，描述语音样本之间依赖关系的衰减的指数函数表示为： ； 其中是实验常数，是实验阈值； 在所述步骤S1中，帧内语音的图拉普拉斯矩阵可表示为，帧间语音的图拉普拉斯矩阵可表示为-，其中对角矩阵指定为和，语音图信号的无向图表示为，其中为图的节点向量； 在所述步骤S2中，使用帧内图拉普拉斯矩阵对第帧语音进行图傅立叶投影为：，其中表示的左奇异特征矩阵，采用奇异值分解方法对帧内图拉普拉斯矩阵进行分解，即： ； 其中表示对角矩阵，表示右奇异特征矩阵； 在所述步骤S2中，通过同步合并和来分析帧内和帧间的振荡表示为： ； 其中表示的左奇异特征矩阵，即，表示对角矩阵，表示右奇异特征矩阵，的逆对数联合图傅里叶变换为； 在所述步骤S2中，通过同步合并帧内和帧间的振荡分析，进一步提取语音信号的动态特征，包括语音的频率和强度变化模式。

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