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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组合滤波的雷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：CN116665681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211472891.1，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种基于组合滤波的雷声识别方法是由穆伯沂;杨璟;王垚;杜俊知;栗喆锴;邵宇辉;王家磊;张其林设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于组合滤波的雷声识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于组合滤波的雷声识别方法，该方法包括如下步骤：首先对待识别数据与训练数据进行由数据预处理、维纳滤波、谱减法滤波以及低通滤波组成的组合滤波，然后提取数据的声谱特征，并基于深度卷积神经网络对训练数据的特征向量进行训练得到雷声识别模型，进而结合待识别数据的特征向量得到识别结果，最后针对雷声音频通过频域BARK子带方差的端点检测得到雷声到达时间。本发明利用三种滤波技术的合理组合与深度学习大大提高了雷声识别的准确率以及稳定性，而且满足了雷电定位对雷电到达时间的需求。

本发明授权一种基于组合滤波的雷声识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于组合滤波的雷声识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 1对待识别雷声数据与训练数据进行组合滤波，根据雷声能量主要集中在低频部分，信噪比低，自然背景下有较多杂音特征，首先进行维纳滤波提高，从而提高声音信噪比，滤除400Hz以上的高频信号，对雷声信号进行增强处理；随后进行谱减法滤波，进一步对雷声信号进行增强，更好地实现时间序列较前信号的噪声处理；最后进行低通滤波，滤波了200Hz以上的高频谐波部分，弥补维纳滤波与谱减法滤波的不足； 2对滤波后的数据提取声谱特征； 3对训练数据中的雷声数据与非雷声数据进行标记，训练数据的声谱特征向量和对应标签输入神经网络进行训练，获得雷声识别模型，然后将待识别的雷声数据的声谱特征作为特征向量结合训练神经网络后得到雷声识别模型，判断待识别雷声数据是否为雷声； 4对识别为雷声的数据进行频域BARK子带方差的端点检测，判断雷声音频中雷声片段的时间点； 5输出雷声到达时间与识别结果； 所述的组合滤波过程为：首先对数据依次进行归一化、叠加高斯白噪声、预加重、分帧加窗、快速傅里叶变换处理；然后对数据计算能熵比，使用双门限法进行能熵比端点检测，进而根据检测结果计算带噪信号的功率谱估计值，避免维纳滤波中数据在开始时刻含有雷声；然后计算维纳滤波的增益函数，对幅值进行处理；维纳滤波后的数据重新合成语音，再次进行归一化、叠加高斯白噪声、分帧加窗、快速傅里叶变换处理；进而利用多窗谱法计算功率谱估计并平滑处理后，计算谱减法滤波的增益因子，过减因子为2.8，既可以有效地去除噪音信号，也可以确保雷声信号不失真，增益补偿因子为0.001，对幅值进行处理，再次合成语音；最后将谱减法滤波后信号的时间序列输入切比雪夫Ⅱ型低通滤波器，优截止频率为200Hz，阻带频率为250Hz，由于雷声的频段主要集中在低频部分，因此对200Hz以上的高频信号进行了滤除，最后输出低通滤波后信号的时间序列，完成组合滤波。

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