深圳鼎信通达股份有限公司陈益森获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳鼎信通达股份有限公司申请的专利基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质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：CN120526797B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510970563.1，技术领域涉及：G10L25/18；该发明授权基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质是由陈益森设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域，包括：通过模拟线路接口获取原始音频信号；对原始音频信号进行多级特征提取，生成时序特征矩阵；将时序特征矩阵输入预训练的深度学习模型，输出忙音概率值；根据忙音概率值与预设阈值的对比结果生成端口控制指令，能够自动学习复杂的音频特征，对不同环境下的忙音检测准确率更高，有效减少咬线情况的发生，提高了FXO网关的稳定性和可靠性。
本发明授权基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的网关忙音检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过模拟线路接口获取原始音频信号； 对所述原始音频信号进行多级特征提取，生成时序特征矩阵； 将所述时序特征矩阵输入预训练的深度学习模型，输出忙音概率值； 根据所述忙音概率值与预设阈值的对比结果生成端口控制指令； 所述将所述时序特征矩阵输入预训练的深度学习模型的步骤之前，还包括： 采集带标签的忙音和非忙音样本数据； 对所述样本数据进行电压波动模拟和相位偏移增强，生成增强样本集； 通过时频变换模块将所述增强样本集转换为训练特征矩阵； 采用动态衰减学习率策略训练模型，初始学习率设置为预设值； 当验证集准确率连续预设轮数未提升时，终止训练并保存模型参数，得到预训练的深度学习模型。
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深圳鼎信通达股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区兴科一街万科云城一期七栋A座1801研发用房、1802研发用房、1804研发用房；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”。
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