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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于多通道Conformer的咳嗽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：CN115169394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210748764.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多通道Conformer的咳嗽识别方法是由唐文来;刘诚;陈彬;薛政龙设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道Conformer的咳嗽识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多通道Conformer的咳嗽识别方法，包括下列步骤：S1、获得对象不同动作产生的不同加速度数据信号，分别是第一加速度数据信号和第二加速度数据信号，其中，所述第一加速度数据信号为含角运动的三轴加速度数据；所述第二加速度数据信号为含重力的三轴加速度数据；S2、将步骤S1获得的加速度数据信号按照不同动作进行标记；S3、将标记后的数据进行预处理，并将数据划分为小段数据，构建训练集与测试集；S4、构建多通道Conformer网络，不同加速度数据信号经不同通道进行输入，并对基于多通道Conformer的网络模型进行训练。本发明咳嗽识别方法，提高了识别精度和模型的分类性能，经训练后得到的模型能够准确，快速的识别人类咳嗽等动作。

本发明授权一种基于多通道Conformer的咳嗽识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道Conformer的咳嗽识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获得对象不同动作产生的不同加速度数据信号，分别是第一加速度数据信号和第二加速度数据信号，其中， 所述第一加速度数据信号为含角运动的三轴加速度数据； 所述第二加速度数据信号为含重力的三轴加速度数据； S2、将步骤S1获得的加速度数据信号按照不同动作进行标记； S3、将标记后的数据进行预处理，并将数据划分为小段数据，构建训练集与测试集； S4、构建多通道Conformer网络，不同加速度数据信号经不同通道进行输入，经由多通道Conformer网络提取局部特征与全局特征并对所有通道进行特征融合，训练基于多通道Conformer的网络模型，得到训练好的多通道Conformer网络，对模型进行评估，保存当前训练过程中得到的最优网络模型，所述多通道Conformer网络输出的分类结果为动作是咳嗽的概率； 步骤S4中，所述多通道Conformer网络的具体公式如下： 式中，xi为输入变量，FFN是指前馈模块，Q,K,V分别为由输入特征变量线性变换得到的三个同尺寸的矩阵， 由Q依概率稀疏化后得到， dk为一个Q或K向量的维度， Softmax为激活函数； Inf指多头稀疏自注意力模块； Conv指卷积模块； Layernorm表示层归一化， yi为输出变量； 将第一加速度数据信号和第二加速度数据信号分别通过一个通道连接stem模块进行输入，每个通道进行一种时间序列的处理，每个通道的特征提取都是独立的，所述含角运动的三轴加速度数据使用单层的多通道Conformer，所述含重力的三轴加速度数据使用三层的多通道Conformer； 所述多通道Conformer采用CNN与Informer的并行耦合结构，经Concatenate层将多通道合并后连接全连接层，最后通过Softmax输出。

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