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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種基于深度學習的供水管道漏水音頻的識別方法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：CN115376553B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210790466.0，技術領域涉及：G10L25/51；該發明授權一種基于深度學習的供水管道漏水音頻的識別方法是由朱錚濤;楊智倫;陳樹雄;曹子軒;楊志懷;招祖煒;黃曉鑫設計研發完成，并于2022-07-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的供水管道漏水音頻的識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的供水管道漏水音頻的識別方法、系統及計算機可讀存儲介質，方法包括以下步驟：S1、采集供水管道內音頻數據；S2、對所述音頻數據進行預處理得到音頻數據的梅爾語譜圖；S3、利用梅爾語譜圖數據訓練改進的mobilenetv3模型，得到訓練好的mobilenetv3模型；S4、實時采集供水管道的音頻數據并進行預處理，將預處理后的實時音頻數據輸入至訓練好的mobilenetv3模型，輸出識別結果。本發明提提高了管道漏水檢測效率和檢測精度。

本發明授權一種基于深度學習的供水管道漏水音頻的識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的供水管道漏水音頻的識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采集供水管道內音頻數據； S2、對所述音頻數據進行預處理得到音頻數據的梅爾語譜圖； S3、利用梅爾語譜圖數據訓練改進的mobilenetv3模型，得到訓練好的mobilenetv3模型； S4、實時采集供水管道的音頻數據并進行預處理，將預處理后的實時音頻數據輸入至訓練好的mobilenetv3模型，輸出識別結果； 所述改進的mobilenetv3模型包括有11個Bneck結構，其中，第1、2、3個Bneck結構使用3x3的卷積，其余Bneck結構使用5x5的卷積；第1、4、5、6、7、8、9個Bneck使用CBAM結構，其余不使用；第1、2、3個Bneck結構使用RELU激活函數，其余Bneck結構使用H_Swish激活函數；第1、2、4、9個Bneck結構步長為2，其余Bneck結構步長為1。

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廣東工業大學，其通訊地址為：510090 廣東省廣州市越秀區東風東路729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”。