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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于频谱缩放的深度语音唤醒后门攻击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：CN119649820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411804919.6，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权一种基于频谱缩放的深度语音唤醒后门攻击方法是由姚文翰;文伟平;陈夏润设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频谱缩放的深度语音唤醒后门攻击方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频谱缩放的深度语音唤醒后门攻击方法，预设语音唤醒数据序列并划分为待污染样本和干净样本，将待污染样本对应的真实标签修改为目标标签，使用预设的触发器模型对待污染样本处理，生成中毒样本，混合中毒样本和干净样本得到训练集，预设深度语音唤醒模型并初始化，使用训练集对深度语音唤醒模型进行迭代训练并计算损失，得到中毒模型，对中毒模型进行测试，将测试合格的中毒模型应用于客户端真实场景中，将中毒样本输入中测试合格的毒模型处理，测试合格的中毒模型的后门可被攻击者激活，预测出攻击者设定的目标标签，实现深度攻击。该方法可用于任意采样率和语言的语音，泛用性强，为后门攻击的防御研究提供较好的对抗手段。

本发明授权一种基于频谱缩放的深度语音唤醒后门攻击方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频谱缩放的深度语音唤醒后门攻击方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、预设语音唤醒数据序列、中毒率以及目标标签，按预设的中毒率对语音唤醒数据序列进行划分，得到待污染样本序列和干净样本序列，将待污染样本序列对应的真实标签修改为目标标签； S2、预设触发器模型，使用预设的触发器模型对待污染样本序列处理，生成中毒样本序列，混合中毒样本序列和干净样本序列得到训练集； S3、预设深度语音唤醒模型并随机初始化，使用训练集对深度语音唤醒模型进行迭代训练并计算损失，使用Adam优化器对深度语音唤醒模型的权重进行更新，得到中毒模型； S4、准备测试干净样本序列，将测试干净样本序列中每个样本的标签修改为目标标签，将测试干净样本序列输入触发器模型处理，得到中毒测试样本序列，将中毒测试样本序列中的每个样本输入中毒模型处理，得到对应的预测标签，根据中毒测试样本序列的目标标签和预测标签计算攻击成功率，将攻击成功率和预设阈值比较，若攻击成功率高于预设阈值，得到测试合格的中毒模型； S5、将测试合格的中毒模型应用于客户端真实场景中，将干净样本输入测试合格的中毒模型处理，可预测出真实标签，将含有触发器的中毒样本输入测试合格的中毒模型处理，测试合格的中毒模型的后门可被攻击者激活，预测出攻击者设定的目标标签，实现深度攻击； 中毒样本序列具体为压缩语音信号或拉伸语音信号，S2中预设的触发器模型包括依次连接的频谱特征提取模块、频谱处理模块以及神经声码器，频谱特征提取模块用于对输入的语音信号进行特征提取，输出对数梅尔频谱，频谱处理模块接收对数梅尔频谱并进行频谱压缩或频谱拉伸处理，相应得到压缩频谱或者拉伸频谱，神经声码器接收压缩频谱或者拉伸频谱并进行还原处理，相应得到压缩语音信号或拉伸语音信号。

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