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龙图腾网恭喜中国人民解放军陆军工程大学申请的专利面向自动声纹识别系统的黑盒定向对抗攻击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：CN113113023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202110411559.3，技术领域涉及：G10L17/00；该发明授权面向自动声纹识别系统的黑盒定向对抗攻击方法及系统是由孙蒙;张星昱;张雄伟;邹霞;贾冲;李莉;康凯;王彬设计研发完成，并于2021-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自动声纹识别系统的黑盒定向对抗攻击方法及系统在说明书摘要公布了：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。

本发明授权面向自动声纹识别系统的黑盒定向对抗攻击方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向自动声纹识别系统的黑盒定向对抗攻击方法，其特征在于，包括：获取待处理的源说话人的语音、需要被攻击的说话人识别模型、源说话人的语音中需要添加语音扰动的采样点个数、对抗样本生成算法的初始参数；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；所述根据不同的说话人识别任务，确定对应的损失函数的过程包括：若获取的说话人识别任务是开集的说话人辨认任务，则确定对应的损失函数为： s.t.||ex||0≤d,||ex||∞≤ξ,j∈G式中，ε为避免正则化项的分母为零的常数，λ是正则化项的系数，j是说话人标签的索引，是目标说话人tar的得分，是在和阈值θ中选择最大值，如果则表明除了目标说话人之外的所有注册说话人都被认定为了集外说话人，如果则表明除了目标说话人tar之外的得分最高的说话人的得分同样高于阈值θ；表示除了目标说话人tar以外的说话人的得分；eix表示索引为i的采样点上添加的扰动；N表示语音的总采样点数量；i表示语音采样点的索引；s.t.||ex||0≤d,||ex||∞≤ξ,j∈G中s.t.表示约束条件；||ex||0≤d表示扰动ex的长度小于等于参数d；||ex||∞≤ξ表示扰动ex的最大幅度小于等于参数ξ；j∈G表示说话人j在已注册说话人集合G中；若获取的说话人识别任务是闭集的说话人辨认任务，则确定对应的损失函数为： s.t.ex||0≤d,||ex||∞≤ξ若获取的说话人识别任务是说话人确认任务，则确定对应的损失函数为： s.t.||ex||0≤d,||ex||∞≤ξ。

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