公开(公告)号：CN120048241A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510192231.5

申请日：2025-02-21

Applicant: 南京邮电大学 ,  南京龙垣信息科技有限公司

Inventor： 邵曦 ,  沈星翰 ,  王婷婷 ,  周赵卿 ,  丁卓

IPC: G10L13/02 ,  G10L13/033 ,  G10L25/18 ,  G10L25/30 ,  G10L25/90

Abstract: 本发明涉及语言转换技术领域，具体涉及一种基于图卷积网络的匿名说话人攻击方法；包括如下步骤：将F0特征与原始F0特征进行拼接融合作为新F0特征；提取音频的特征并进行矢量量化；将处理后的F0特征和特征进行拼接，生成匿名化语音；计算来自试验话语和注册话语的说话者嵌入；输出匿名化试验话语嵌入和匿名化注册话语嵌入的相似性分数，根据分数判断是否属于同一说话人；通过多个试验和注册话语对，计算等错误率作为性能指标，评估攻击者系统对匿名化系统的攻击能力；通过考虑F0特征不同帧之间的时间相关性，利用图卷积网络和F0特征协同匿名说话人身份信息，来提升攻击者系统性能。

公开(公告)号：CN119993175A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510157170.9

申请日：2025-02-13

Applicant: 南京邮电大学 ,  南京龙垣信息科技有限公司

Inventor： 邵曦 ,  周赵卿 ,  孙林慧 ,  沈星翰 ,  丁卓

IPC: G10L21/02 ,  G10L21/0208 ,  G10L21/0224 ,  G10L21/0232 ,  G10L25/30 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及语音增强技术领域，具体涉及一种基于改进卷积循环网络的轻量化单通道语音增强方法：充分利用改进卷积循环网络在提取特征时的出色能力，使用聚合分组双路径循环网络和卷积混合分组双路径循环网络来提升多通道的深度时频特征以及对各通道之间的特征进行融合，使得深度特征所包含的语音信息更加的丰富，再利用深度特征来训练分离模型，进一步增强语音的性能，并且提出了聚合分组双路径循环网络和卷积混合分组双路径循环网络，改进了分组双路径循环网络架构，不仅使得卷积循环网络的语音增强性能得到了提升，而且保持了模型的轻量化，从而提高了增强模型的有效性，使得增强语音的清晰度和可懂度提高。