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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利钢板切头尾时扩充钢板剪切掉落音频数据集的生成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：CN115269911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210642481.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权钢板切头尾时扩充钢板剪切掉落音频数据集的生成方法是由张飞;史瑞;李艳姣;陈娇;郭强;任晓怀;宗胜悦;肖雄;李伟超;毕鹏飞设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本钢板切头尾时扩充钢板剪切掉落音频数据集的生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习领域，具体涉及一种钢板切头尾时扩充钢板剪切掉落音频数据集的数据生成方法，用于头尾掉落状态的辨识。首先，通过Wavenet语音生成网络对获取到的少样本音频数据集进行膨胀卷积训练，并利用时间序列模型不断迭代生成预测音频数据集；同时，针对生成的未配对类型数据，利用CycleGan网络学习其数据分布并计算生成数据与预测数据之间的损失函数与相似度，生成与真实音频数据高度相似的音频波形数据集。本发明可有效解决钢板剪切掉落音频少样本的问题。

本发明授权钢板切头尾时扩充钢板剪切掉落音频数据集的生成方法在权利要求书中公布了：1.一种钢板切头尾时扩充钢板剪切掉落音频数据集的数据生成方法，其特征在于，所述方法包括： 对获取的钢板剪切掉落的真实数据样本集做膨胀卷积运算，生成预测音频数据集；将所述预测音频数据集输入CycleGan网络，通过CycleGan网络训练生成与预测音频数据高度相似的生成数据集，以扩充钢板剪切掉落音频数据集； 所述方法包括以下步骤： 步骤一：获取真实数据样本集：所述真实数据样本集包括钢板剪切正常掉落声音的样本和钢板剪切异常掉落声音的样本，且钢板剪切正常掉落声音的样本数多于异常掉落声音的样本数； 步骤二：利用Wavenet语音生成网络对所述真实数据样本集做膨胀卷积运算，根据历史时刻和当前时刻的输入预测下一时刻的波形，不断迭代，依据时间序列生成预测音频数据集； 步骤三：将生成的所述预测音频数据集输入CycleGan生成网络中，生成与预测音频数据高度相似的生成数据集，并计算生成数据与预测音频数据之间的损失函数与相似度； 步骤四：通过不断修正训练损失函数，提高生成数据和预测数据相似度，判别生成数据与预测音频数据的相似度，当相似度达到一定范围时，数据生成完毕，获得与预测音频数据高度相似的音频波形图，不断迭代此过程，达到扩充钢板剪切掉落音频波形图数据集的目的。

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