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龙图腾网获悉安徽南瑞继远电网技术有限公司申请的专利一种基于生成对抗网络的变压器声纹异常检测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：CN119559970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411770136.0，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于生成对抗网络的变压器声纹异常检测方法是由钱磊;程林;张庚生;茆骥;何琼;周建烽;慈兆会;张可;汪金礼;陈江;徐贺设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的变压器声纹异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于生成对抗网络的变压器声纹异常检测方法，包括：获取声纹数据并进行预处理，得到预处理后的频谱数据；构建异常声纹检测模型；将预处理后的频谱数据输入异常声纹检测模型中进行训练；获取待检测声纹数据并进行预处理，将经过预处理后的待检测声纹数据输入训练后的异常声纹检测模型，输出检测结果。本发明能够平衡正常与异常声纹数据的不均衡分布，增强模型的泛化能力，使得模型在处理少量异常数据时也能保持较高的检测性能；本发明增强了异常声纹的区分能力：能够在复杂噪声环境下有效识别异常声纹，减少了噪声和干扰因素的影响，提高了检测准确率；能够捕捉声纹信号中的细粒度特征，进一步优化了这些特征的提取，从而更精确地识别异常声纹。

本发明授权一种基于生成对抗网络的变压器声纹异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的变压器声纹异常检测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1获取声纹数据并进行预处理，得到预处理后的频谱数据； 2构建异常声纹检测模型，异常声纹检测模型采用生成对抗网络，生成对抗网络由生成器和判别器组成，所述生成器由多个transformer模块组成，所述判别器由多个transformer编码器组成； 3将预处理后的频谱数据输入异常声纹检测模型中进行训练，得到训练后的异常声纹检测模型； 4获取待检测声纹数据并进行预处理，将经过预处理后的待检测声纹数据输入训练后的异常声纹检测模型，输出检测结果； 所述步骤3具体包括以下顺序的步骤： 3a将预处理得到的频谱数据进行分类，使用对比学习的思想，将同一类的样本作为正样本，不同类的样本作为负样本； 3b将负样本输入到生成对抗网络的生成器中，生成器生成伪造样本； 3c进行生成对抗训练：将伪造样本和正样本一同送入判别器中，通过区分正样本和伪造样本进行训练； 3d对步骤1获取的声纹数据进行多分类标注，将标注后的声纹数据输入判别器进行多分类训练。

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