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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别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：CN115762536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211512964.5，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法是由周晓彦;王基豪;王丽丽;魏琼设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法，包括获取BTNN鸟声识别网络模型，提取鸟鸣声信号的短时傅里叶变换生成语谱图作为整体网络模型的输入特征；利用桥接Transformer结构对STFT语谱图局部特征与全局特征的信息进行提取及补全融合，获得鸟声特征参数；引入样本损失优化模块SLOBlock，利用单层Transformer编码器的交叉注意机制，对来自主干网络输出特征图进行关系建模，从内部优化网络本身对小样本数据集的训练测试；在Birdsdata数据集和xeno‑canto数据集上进行实验，将优化后的特征输入到Softmax分类器中得到识别结果。本发明通过设计BTNN模型以提升在样本数据稀缺情况下鸟声识别测试的准确率，同时加强对输入语谱图在全局与局部层面上的信息交互，提高对输入特征的提取利用。

本发明授权一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤： S1、获取BTNN鸟声识别网络模型，提取鸟鸣声信号的短时傅里叶变换生成语谱图作为整体网络模型的输入特征； S2、利用桥接Transformer结构对STFT语谱图局部特征与全局特征的信息进行提取及补全融合，获得鸟声特征参数，所述桥接Transformer结构包括ConvBlock，FormerBlock，ConvtoFormer结构和FormertoConv结构； S3、引入样本损失优化模块SLOBlock，利用单层Transformer编码器的交叉注意机制，对来自主干网络输出特征图进行关系建模，从内部优化网络本身对小样本数据集的训练测试； S4、在Birdsdata数据集和xeno-canto数据集上进行实验，将优化后的特征输入到Softmax分类器中得到识别结果。

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