山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学张鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学申请的专利基于残差注意力网络的语音鉴伪方法及系统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：CN115831099B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211509675.X，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权基于残差注意力网络的语音鉴伪方法及系统是由张鹏;赵靖;柏绪恒;朱光慧;汪付强;李健;王春鹏;吴晓明;马宾设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于残差注意力网络的语音鉴伪方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于残差注意力网络的语音鉴伪方法及系统，所述方案包括：获取待检测的音频数据，并进行相应预处理；对预处理后的音频数据进行特征提取，并对提取的语音特征数据进行分帧处理，获得固定帧长的语音信号特征数据；基于所述语音信号特征数据，利用预先训练的残差注意网络模型，获得增强后的特征数据；其中，所述残差注意网络模型包括顺序连接的卷积模块、多尺度残差模块、收缩激励单元、注意力池化模块以及全连接层;将增强后的特征数据输入预先训练的分类器中，获得语音鉴伪结果。
本发明授权基于残差注意力网络的语音鉴伪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于残差注意力网络的语音鉴伪方法，其特征在于，包括： 获取待检测的音频数据，并进行相应预处理； 对预处理后的音频数据进行特征提取，并对提取的语音特征数据进行分帧处理，获得固定帧长的语音信号特征数据； 基于所述语音信号特征数据，利用预先训练的残差注意网络模型，获得增强后的特征数据；其中，所述残差注意网络模型包括顺序连接的卷积模块、多尺度残差模块、收缩激励单元、注意力池化模块以及全连接层，所述收缩激励单元接收所述多尺度残差模块输出的深层特征向量，并顺序经过全局平均池化操作、全连接层、ReLU激活函数、全连接层及sigmod函数获得通道特征向量的注意力分值，并通过将通道特征向量的注意力分值与多尺度残差模块的输出相乘，得到收缩激励单元的输出; 将增强后的特征数据输入预先训练的分类器中，获得语音鉴伪结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区科院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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