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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于声音信号和频域图像特征的材质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：CN115311462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210850431.1，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于声音信号和频域图像特征的材质识别方法是由张洁;周可欣;王忠民;范琳;张荣;贺炎设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声音信号和频域图像特征的材质识别方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于声音信号和频域图像特征的材质识别方法，其克服了现有技术中存在的材质识别方法会破坏物体并且通常依赖于昂贵的设备，且无法集成在便携式设备上的问题。本发明提取同一特征可以既识别固体材质，又能识别液体材质，并且同时识别固体和液体材质而不牺牲识别性能。本发明包括以下步骤：步骤一，数据收集；步骤二，1绘制时频域特征图像；2提取图像特征；步骤三，1选取合适的时频域特征图像组合；2利用ECOC得到分类模型；步骤四，利用纠错输出编码并结合多数投票方法进行材质识别。

本发明授权一种基于声音信号和频域图像特征的材质识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声音信号和频域图像特征的材质识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一，数据收集； 步骤二，1绘制时频域特征图像；2提取图像特征； 步骤三，1选取合适的时频域特征图像组合；2利用ECOC得到分类模型； 步骤四，利用纠错输出编码并结合多数投票方法进行材质识别； 步骤三1中，将上述提取的时频域特征绘制成图像，提取图像特征利用ECOC得到材质识别平均准确率；选取前3个频域特征图作为组合提取图像特征，其余的特征图像组合与多数投票方法结合使用； 步骤三2中，采用ECOC学习方法进行材质识别，为选定的图像组合中的每个图构造一个单独的分类器，使用ECOC学习方法构建三个分类器，每个ECOC分类器使用“一对一”编码矩阵对图像特征进行编码；接着，对i个标签中的每两个标签训练一个二值分类器，称为基分类器；然后，将图像特征输入到所有的分类器中，训练得到分类模型； 步骤四中，计算测试数据的CIR，并将其绘制成频域图像，接着用提取图像特征；然后，将提取的特征输入到利用ECOC得到的分类模型中进行预测得到测试数据的代码，最后对其进行解码，得到预测标签。

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西安邮电大学，其通讯地址为：710121 陕西省西安市长安区西安邮电大学南校区计算机学院；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”。