基于TinyML的端侧深度合成语音检测方法

本发明涉及语音检测技术领域，并提供了基于TinyML的端侧深度合成语音检测方法，包括如下步骤：S100、接收原始音频信号，通过汉明窗进行分帧处理，帧长为20ms，帧移为10ms；S200、提取复合声学特征集，包括：传统声学特征，深度伪造敏感特征，S300、通过动态特征选择模块，根据设备实时电池电量P和CPU负载率L激活或禁用特征分量，S400、将筛选后的特征输入轻量化对抗训练模型，输出深度合成语音概率值；S500、采用置信度驱动的分级决策机制。首次在端侧实现资源自适应、多模态协同、持续进化的深度合成语音检测框架，攻克了资源受限场景下检测精度与能效的平衡难题，为移动支付、隐私通话等场景提供毫秒级主动防御能力。