买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东工业大学;广东省第二人民医院(广东省卫生应急医院)申请的专利一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同自监督学习方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118094309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410090958.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同自监督学习方法是由李伟业;吕俊;蔡瑞涵;陈庆端;刘兴涛设计研发完成，并于2024-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同自监督学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同自监督学习方法，涉及呼吸音分类识别技术领域。所述方法包括：准备呼吸音数据集，呼吸音数据集包括辅助数据集和目标数据集；对所述呼吸音数据集进行预处理，并构建依次连接的特征提取子网、松弛注意力特征融合子网和特征分类子网；使用预处理后的辅助数据集对特征提取子网和松弛注意力特征融合子网进行预训练；使用预处理后的目标数据集进行所有子网参数的联合调优，得到训练好的呼吸音分类模型，并进行呼吸音分类识别。本发明充分利用变换域内和变换域间多层次的上下文关联信息，改善呼吸音数据的特征表示，提升呼吸音分类模型的泛化性能。

本发明授权一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同自监督学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同自监督学习方法，其特征在于，包括：准备呼吸音数据集，所述呼吸音数据集包括辅助数据集和目标数据集；对所述呼吸音数据集进行预处理，得到预处理后的辅助数据集和目标数据集，所述预处理后的辅助数据集和目标数据集为多个长度统一的呼吸周期数据段；构建依次连接的特征提取子网、松弛注意力特征融合子网和特征分类子网，利用所述预处理后的辅助数据集对特征提取子网和松弛注意力特征融合子网进行预训练，利用所述预处理后的目标数据集进行所有子网参数的联合调优，得到训练好的呼吸音分类模型，并进行呼吸音分类识别；其中，所述特征提取子网包括时域特征提取子网和时频域特征提取子网；所述时域特征提取子网和所述时频域特征提取子网均与所述松弛注意力特征融合子网连接；所述时域特征提取子网是由wav2vec2.0构成的；所述时频域特征提取子网是由Swin-Transformer构成的；所述松弛注意力特征融合子网包括与加法器连接的结构相同的两个分支，其中一个分支的输入端与所述加法器之间还连接有平均池化层；所述特征分类子网由全连接层和Softmax激活函数构成；所述加法器的数量为3个，分别为第一加法器、第二加法器和第三加法器；所述松弛注意力特征融合子网的分支结构，具体包括：第一卷积层、第一归一化层、Relu激活层、第二卷积层、第二归一化层和乘法器；所述第一加法器、所述第一卷积层、所述第一归一化层、所述Relu激活层、所述第二加法器、所述第二卷积层、所述第二归一化层、所述乘法器和所述第三加法器依次连接；所述乘法器还与所述第一加法器连接。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学;广东省第二人民医院(广东省卫生应急医院)，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。