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龍圖騰網獲悉無錫學院申請的專利聲學信號識別方法、電子設備及存儲介質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：CN120564762B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511065527.7，技術領域涉及：G10L25/51；該發明授權聲學信號識別方法、電子設備及存儲介質是由張文猛;趙鳴;柯福陽;曹燚設計研發完成，并于2025-07-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本聲學信號識別方法、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種聲學信號識別方法、電子設備及存儲介質，包括：獲取時域聲學信號；將時域聲學信號輸入SC?CQT特征提取模塊，獲得SC?CQT譜圖；將SC?CQT譜圖輸入DAAR特征增強模塊，得到增強特征圖；將增強特征圖輸入ABN雙焦點網絡模塊，得到聲學信號的類別。本申請通過SC?CQT特征提取、DAAR特征增強以及ABN分層網絡分類的結合，形成了一套完整且高效的水下聲學信號識別流程，利用CQT在低頻分析上的優勢，通過子帶加權增強了關鍵信息；利用DAAR模塊實現對特征的智能聚焦和多語義理解；利用ABN架構實現從全局概覽到局部精細分析的高效決策，從而提升對復雜船舶聲學信號的識別準確率和魯棒性。

本發明授權聲學信號識別方法、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種聲學信號識別方法，其特征在于，所述聲學信號識別方法包括： S1、采集原始的聲學振動信號，經過預處理獲得數字化的時域聲學信號； S2、將時域聲學信號輸入至SC-CQT特征提取模塊，獲得SC-CQT譜圖； S3、將SC-CQT譜圖輸入至DAAR特征增強模塊進行特征增強，得到增強特征圖； S4、將所述增強特征圖輸入至ABN雙焦點網絡模塊進行識別，得到聲學信號的類別； 其中： 所述SC-CQT特征提取模塊執行： 對所述時域聲學信號進行常數Q變換處理，得到復數CQT系數； 根據所述復數CQT系數計算出對數CQT譜； 將所述對數CQT譜沿頻率軸劃分為N個頻率子帶，生成N個子代譜圖，N≥2； 對每個子代譜圖的所有頻點乘以對應權重系數； 將加權后的N個子代譜圖沿頻率軸從低到高級聯，獲得SC-CQT譜圖； 所述DAAR特征增強模塊執行： 對輸入的SC-CQT譜圖分別沿頻率軸和時間軸進行自適應平均池化，生成一維的頻率特征序列和一維的時間特征序列； 對所述頻率特征序列和所述時間特征序列執行多尺度深度可分離卷積，得到第一語義特征和第二語義特征； 對所述第一語義特征、所述第二語義特征及輸入的SC-CQT譜圖進行注意力增強處理，獲得增強特征圖； 所述ABN雙焦點網絡模塊包括： 基礎網絡Base-Net，用于對所述增強特征圖實施卷積操作，以輸出中層特征； 概覽網絡Overview-Net，用于對基礎網絡Base-Net輸出的中層特征進行至少兩次卷積下采樣，生成全局上下文先驗特征；以及用于對最后一次下采樣的輸出執行全局平均池化后，經全連接層生成輔助分類結果； 聚焦網絡Focus-Net，用于對所述中層特征和所述全局上下文先驗特征實施拼接，以獲得主分類結果。

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無錫學院，其通訊地址為：214000 江蘇省無錫市錫山區錫山大道333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”。