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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种基于IVGG-ASNet的海洋哺乳动物叫声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：CN120260588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510732505.5，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种基于IVGG-ASNet的海洋哺乳动物叫声分类方法是由施威;阚佳辉;王景景;孙宗乐设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IVGG-ASNet的海洋哺乳动物叫声分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋哺乳动物叫声识别分类技术领域，具体涉及一种基于IVGG‑ASNet的海洋哺乳动物叫声分类方法。所述方法转换已获取海洋哺乳动物叫声数据为Mel谱图作为特征表示，形成数据集；引入增强卷积块，通过使用多尺度卷积核有效捕捉海洋哺乳动物叫声数据的时间和频率特征；在每个卷积层的阶段4和阶段5分别引入条带混合卷积块，有效加强模型对长距离依赖关系和不同频段特征的感知能力；设计并添加了自动搜索模块，使模型能够在训练过程中自动学习和组合最优的特征结构。实验结果表明，本发明提供的方法有效提高了海洋哺乳动物叫声分类准确性。

本发明授权一种基于IVGG-ASNet的海洋哺乳动物叫声分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IVGG-ASNet的海洋哺乳动物叫声分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：转换已获取的海洋哺乳动物叫声数据为Mel谱图作为特征表示，形成数据集； S2：采用所述数据集构建并训练IVGG-ASNet分类模型，所述IVGG-ASNet分类模型包括增强卷积块、条带混合卷积块和自动搜索模块； S3：采用训练后的IVGG-ASNet分类模型对待分类的海洋哺乳动物叫声进行分类； 步骤S2中，所述自动搜索模块的工作流程包括： （1）权重融合与归一化：W0是预设权重向量，W1是可学习权重向量，W2是归一化权重向量；W0根据先验知识设定，用于引导模型初期学习；W1是模型训练过程中需要学习的参数，用于衡量每个模块的重要性；W1与W0提供逐元素相乘的方式进行融合，融合后的权重向量通过Softmax函数进行归一化，生成归一化权重向量W2； （2）引入阈值，将W2与预设阈值T进行比较，生成一个二元掩码mask，如果W2大于阈值，则掩码中对应位置为真，表示相应模块将被选中；如果W2小于阈值，掩码中对应位置为假，表示相应模块将被排除，表示为： ； 其中，m i 为掩码值； 根据掩码确定被激活的模块： ； 其中，B={b1,b2,…,bn}为候选模块集合，bi表示第i个模块；为激活的模块集合，即只选择掩码值为1的模块参与后续计算； （3）将被激活的模块的输出进行加权融合，得到最终的输出结果Y； ； 其中，m i 是掩码值，若为1，表示相应模块被激活，参与加权；wi是相应模块的权重；bi是第i个激活模块的输出，N是被激活模块的总数。

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