面向自动声纹识别系统的黑盒定向对抗攻击方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110411559.3
IPC分类号：G10L17/00;G10L17/18;G06N3/12
申请日期：
2021-04-16
申请人：
中国人民解放军陆军工程大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	面向自动声纹识别系统的黑盒定向对抗攻击方法及系统
申请号	CN202110411559.3	申请日期	2021-04-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-13	公开/公告号	CN113113023A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G10L17/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G10 乐器；声学 G10L 语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码〔4〕 G10L17/00 讲话者辨认或验证〔7〕	IPC分类号	G;1;0;L;1;7;/;0;0;;;G;1;0;L;1;7;/;1;8;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	中国人民解放军陆军工程大学	申请人地址	江苏省南京市秦淮区后标营路88号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国人民解放军陆军工程大学	当前权利人	中国人民解放军陆军工程大学
发明人	孙蒙;张星昱;张雄伟;邹霞;贾冲;李莉;康凯;王彬
代理机构	南京纵横知识产权代理有限公司	代理人	何春廷

摘要

本发明公开了一种面向自动声纹识别系统的黑盒定向对抗攻击方法及系统，包括：根据不同的说话人识别任务确定对应的损失函数；将源说话人的语音、需要被攻击的说话人识别模型、采样点个数、对抗样本生成算法的初始参数以及对应的损失函数，输入到对抗样本生成算法，生成语音扰动；将语音扰动添加到源说话人语音上生成对抗样本。优点：不需要获取说话人识别系统神经网络的结构信息和内部梯度信息，只需要获取说话人识别系统输出的识别结果及打分；只在部分语音采样点上添加对抗样本扰动，可以避免在静音段添加扰动，从而影响对抗样本的不可感知性；避免了倒谱特征转换回语音波形时产生的信息损失，从而避免了语音质量的下降。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供