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龙图腾网获悉无锡致同知新科技有限公司申请的专利基于配对特征融合的声学场景分类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：CN115329893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211067081.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于配对特征融合的声学场景分类方法是由宋晓宁;沈昕昊;陈嘉烨;周晋成;朱承军;倪海军设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于配对特征融合的声学场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于模式识别与人工智能的技术领域，公开了一种配对特征融合的声学场景分类方法，包括：基于频谱校正和谱减法建立配对特征融合算法，通过计算样本的原始信息得到样本的配对特征；基于轻量级神经网络架构搜索建立轻量级神经网络模型；将所述配对特征输入所述轻量级神经网络模型，得到样本的分类概率。本发明通过提出配对特征融合算法，利用均值操作将各个设备频谱图中的共性特征提取出来，用于设备样本的转换，在快速缩短训练时间的同时有效缓解了多设备样本数量不匹配的问题。通过提出一种轻量级注意力模块，使得神经网络模型在训练时能够关注全局特征的提取，从而削弱噪声信号的影响，能够有效提升困难样本的分类精度。

本发明授权基于配对特征融合的声学场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于配对特征融合的声学场景分类方法，其特征在于，包括： 基于频谱校正和谱减法建立配对特征融合算法，通过计算样本的原始信息得到样本的配对特征； 基于轻量级神经网络架构搜索建立轻量级神经网络模型； 将所述配对特征输入所述轻量级神经网络模型，得到样本的分类概率； 所述特征融合算法，包括： 将所述样本的原始信息通过快速傅里叶变换，转换成1025×431的二维张量，将所述二维张量的两个向量相减，得到过滤背景噪声后的不同设备在同一个样本上的特征差异；对相减后的特征差异取绝对值，所述差异表示为： Xm＝||fsa|-|fsm|| 其中，sa代表原始设备的样本，sm代表参考设备的样本，f函数为快速傅里叶变换； 所述特征融合算法，包括： 计算出所有参考设备的样本差异，并对其取平均得到原始设备与参考设备之间的校正特征，所述校正特征表示为： 其中，N代表参考设备的数量，i代表第i个样本； 所述特征融合算法，还包括： 由原始设备的样本减去校正特征，得到具有参考设备特征的新样本，所述具有参考设备特征的新样本表示为： 其中，就可以认为是具有参考设备特征的新样本； 对所述具有参考设备特征的新样本取模平方和log对数的操作，得到对数梅尔顿频谱特征，作为轻量级神经网络模型的输入特征； 神经网络模型，包括： 将经过配对特征融合后的特征作为输入，同时经过多通道融合模块和轻量级注意力模块，再经过三个轻量化模块，最后经过全局平均池化和Softmax之后得到样本的分类概率。

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