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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局申请的专利隔离开关姿态的确定方法和电子设备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：CN119296572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411462553.9，技术领域涉及：G10L25/24；该发明授权隔离开关姿态的确定方法和电子设备是由李福鹏;江玉欢;谢幸生;林洪栋;蔡永智;朱浩;张永挺;张勇志;汤晓晖;邓宾晓;丁宗宝;肖帅;谢绍敏;韩彦威设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本隔离开关姿态的确定方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种隔离开关姿态的确定方法和电子设备，该方法包括：获取当前时刻隔离开关发出的声音，得到语音数据，将语音数据转化为对应的梅尔频谱图，得到语音梅尔频谱图；将语音梅尔频谱图输入至声纹监测模型中，使得声纹监测模型对语音梅尔频谱图进行分析，得到监测结果，声纹监测模型包括第一SC注意力机制层和全连接层，第一SC注意力机制层包括全局平均池化层和第一Cswish层，全局平均池化层用于提取语音梅尔频谱图的空间特征和通道特征，第一Cswish激活层的激活函数为利用指数级增长对Swish函数进行改进后的函数。本申请解决了现有技术中对隔离开关进行姿态监测时，难以同时保证监测速度较快和监测准确率较高的问题。

本发明授权隔离开关姿态的确定方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种隔离开关姿态的确定方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻隔离开关发出的声音，得到语音数据，并将所述语音数据转化为对应的梅尔频谱图，得到语音梅尔频谱图； 将所述语音梅尔频谱图输入至声纹监测模型中，以使得所述声纹监测模型对所述语音梅尔频谱图进行分析，得到监测结果，所述监测结果为表征所述当前时刻所述隔离开关的姿态为闭合姿态或断开姿态的结果，其中，所述声纹监测模型包括第一SC注意力机制层和全连接层，所述第一SC注意力机制层包括全局平均池化层和第一Cswish激活层，所述全局平均池化层的输出端与所述第一Cswish激活层的输入端连接，所述全局平均池化层用于提取所述语音梅尔频谱图的空间特征和通道特征，所述第一Cswish激活层的激活函数为利用指数级增长对Swish函数进行改进后的函数，所述第一Cswish激活层的输出端与所述全连接层的输入端连接，所述全连接层用于输出所述监测结果， 将所述语音梅尔频谱图输入至声纹监测模型中，以使得所述声纹监测模型对所述语音梅尔频谱图进行分析，得到监测结果，包括： 将所述语音梅尔频谱图输入至第一卷积层中，以使得所述第一卷积层提取所述语音梅尔频谱图的局部特征，得到第一特征图； 将所述第一特征图输入至第一MobileNetV2层中，以使得所述第一MobileNetV2层通过深度可分离卷积对所述第一特征图进行特征提取，得到第二特征图； 将所述第二特征图输入至所述全局平均池化层中，以使得所述全局平均池化层对所述第二特征图进行全局平均池化，得到矩阵z，其中，，，Q2表示所述第二特征图，C表示所述第二特征图中通道的数量，F表示所述第二特征图中频率分量的数量，T表示所述第二特征图中时间分量的数量，c表示所述通道的序号，t表示所述时间分量的序号，f表示所述频率分量的序号； 将所述矩阵z输入至交互层中，以使得所述交互层对所述矩阵z进行处理，得到目标矩阵，其中，所述交互层包括依次连接的第二卷积层、第一批归一化层、ReLU层以及第三卷积层； 将所述目标矩阵输入至所述第一Cswish激活层中，以使得所述第一Cswish激活层对所述目标矩阵进行非线性激活，得到注意力权重； 将所述注意力权重与所述第二特征图输入至乘积层中，以使得所述乘积层将所述注意力权重与所述第二特征图进行逐元素相乘，得到第三特征图； 将所述第三特征图输入至所述全连接层中，得到所述监测结果。

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电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局，其通讯地址为：510600 广东省广州市越秀区东风东路757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”。