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龍圖騰網獲悉中國水利水電第七工程局有限公司申請的專利應用深度學習算法的隧道施工環境噪聲抑制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120388555B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510884086.7，技術領域涉及：G10K11/178；該發明授權應用深度學習算法的隧道施工環境噪聲抑制方法及系統是由展茂亮;魯玉明;張丹萍;劉小弟;辛凱;張佳;李成臣;鄭勇;孫鵬;何延志;曹艷輝;代作強;周鎧;袁得棟;陳密;羅志洪;范伯達;李夢;李斌;劉代智設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本應用深度學習算法的隧道施工環境噪聲抑制方法及系統在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種應用深度學習算法的隧道施工環境噪聲抑制方法及系統，方法通過采集涵蓋多個時域噪聲信號及其包含的施工設備噪聲分量的原始噪聲信號集合，完整獲取了隧道施工環境下復雜多樣的噪聲信息；接著基于噪聲特征提取處理所得到的噪聲特征分布，能夠從噪聲頻譜特征、噪聲源方位特征及噪聲能量傳播特征多個維度全面刻畫噪聲特性；然后利用深度學習噪聲抑制模型對上述特征進行抑制處理，能夠智能分析并生成針對性的抑制控制特征集合；進一步基于該集合驅動噪聲抑制裝置執行噪聲抵消操作，可精準生成與各時域噪聲信號相位相反的抵消聲波信號。

本發明授權應用深度學習算法的隧道施工環境噪聲抑制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種應用深度學習算法的隧道施工環境噪聲抑制方法，其特征在于，包括： 采集隧道施工現場的原始噪聲信號集合，所述原始噪聲信號集合包括多個時域噪聲信號，每個時域噪聲信號包含至少一個施工設備產生的噪聲分量； 對所述原始噪聲信號集合進行噪聲特征提取處理，得到每個時域噪聲信號的噪聲特征分布，所述噪聲特征分布包括噪聲頻譜特征、噪聲源方位特征及噪聲能量傳播特征； 調用深度學習噪聲抑制模型對所述噪聲特征分布進行抑制處理，生成與每個時域噪聲信號對應的抑制控制特征集合：將所述噪聲特征分布輸入所述深度學習噪聲抑制模型的編碼器模塊進行特征壓縮處理，生成噪聲編碼特征向量；將所述噪聲編碼特征向量輸入所述深度學習噪聲抑制模型的解碼器模塊進行抑制參數重構處理，生成初始抑制參數序列；對所述初始抑制參數序列進行時域對齊處理，根據所述時域噪聲信號的時間戳調整所述初始抑制參數序列的相位及幅值，生成所述抑制控制特征集合； 所述對所述初始抑制參數序列進行時域對齊處理，根據所述時域噪聲信號的時間戳調整所述初始抑制參數序列的相位及幅值，生成所述抑制控制特征集合，包括：獲取所述時域噪聲信號的時間戳序列，所述時間戳序列包含所述時域噪聲信號各采樣點的時序標識；對所述初始抑制參數序列執行時間戳同步處理，根據所述時間戳序列的采樣間隔對所述初始抑制參數序列進行插值重構，生成時間戳同步的抑制參數序列；提取所述時域噪聲信號的相位基準曲線，計算所述時間戳同步的抑制參數序列的相位偏移量集合，所述相位偏移量集合包含各采樣點的相位差絕對值；根據所述相位偏移量集合對所述時間戳同步的抑制參數序列進行相位補償處理，生成相位對齊的抑制參數序列；提取所述時域噪聲信號的幅值包絡曲線，計算所述相位對齊的抑制參數序列的幅值縮放因子集合，所述幅值縮放因子集合包含各采樣點的幅值比例系數；根據所述幅值縮放因子集合對所述相位對齊的抑制參數序列進行幅值調整處理，生成幅值匹配的抑制參數序列；對所述幅值匹配的抑制參數序列進行量綱一致性處理，以實現所述抑制參數序列的相位維度與幅值維度的單位統一；將所述幅值匹配的抑制參數序列的相位參數與幅值參數進行特征維度拼接處理，生成所述抑制控制特征集合； 基于所述抑制控制特征集合驅動噪聲抑制裝置執行噪聲抵消操作，生成與所述時域噪聲信號相位相反的抵消聲波信號以降低環境噪聲強度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國水利水電第七工程局有限公司，其通訊地址為：611730 四川省成都市郫都區郫筒鎮北大街成灌東路349號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。