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龙图腾网获悉广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司申请的专利一种基于JDC-CRNN的鸟声检测方法与系统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：CN116246640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310084987.9，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种基于JDC-CRNN的鸟声检测方法与系统是由肖红;詹志伟;黄子豪;姜文超设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于JDC-CRNN的鸟声检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于JDC‑CRNN的鸟声检测方法与系统，涉及鸟声检测的技术领域，包括：获取带有鸟声标注信息的音频数据，对音频数据进行预处理；将预处理后的音频数据转化为梅尔频谱图，并划分为训练集和验证集；利用训练集对构建的基于JDC‑CRNN的鸟声检测模型进行预设轮次的训练，设置损失函数，调整鸟声检测检测模型的网络参数，获得训练后的鸟声检测模型；设置早停机制，利用验证集对训练后的鸟声检测模型进行测试，获得优化后的鸟声检测模型，对待检测的音频数据的梅尔频谱图进行鸟声检测，获得鸟声检测结果。本申请的鸟声检测模型基于CRNN网络，实现对鸟声的精准检测，同时降低了计算时间复杂度，提高了检测速度。

本发明授权一种基于JDC-CRNN的鸟声检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于JDC-CRNN的鸟声检测方法，其特征在于，包括： S1：获取带有鸟声标注信息的音频数据，对音频数据进行预处理，获得预处理后的音频数据； S2：将预处理后的音频数据转化为梅尔频谱图，并将梅尔频谱图以预设比例划分为训练集和验证集； S3：利用训练集对构建的基于JDC-CRNN的鸟声检测模型进行预设轮次的训练，设置损失函数，调整鸟声检测模型的网络参数，获得训练后的鸟声检测模型； 所述构建的基于JDC-CRNN的鸟声检测模型包括依次连接的检测器、分类器和输出层；所述检测器的输出端还与输出层的输入端连接； 利用训练集对构建的基于JDC-CRNN的鸟声检测模型进行预设轮次的训练的具体方法为： S3.1：将训练集中的梅尔频谱图输入检测器中，检测器对训练集中的梅尔频谱图沿时间轴方向进行压缩，检测是否存在鸟声，获得检测器结果，传递至输出层； S3.2：输出层对检测器结果进行处理，获得初始检测结果；若初始检测结果为0，则判定当前梅尔频谱图对应的音频数据中没有鸟声，将初始检测作为最终检测结果；若初始二值化结果为1，则返回检测器； S3.3：检测器将当前梅尔频谱图输入分类器中，还原为预处理后的音频数据，进行局部时频特征提取；再对局部时频特征沿频率轴方向进行压缩后堆叠，提取不同方向的时序全局特征，输出分类器结果； S3.4：输出层对分类器结果进行处理，获得最终检测结果；若最终检测结果为0，则判定当前梅尔频谱图对应的音频数据中没有鸟声；若最终检测结果为1，则判定当前梅尔频谱图对应的音频数据中存在鸟声； S3.5：重复步骤S3.1-3.4，直到完成预设轮次的训练； S4：设置早停机制，利用验证集对训练后的鸟声检测模型进行测试，获得优化后的鸟声检测模型； S5：获取待检测的音频数据，转化为梅尔频谱图；利用优化后的鸟声检测模型对待检测的音频数据的梅尔频谱图进行鸟声检测，获得鸟声检测结果。

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