清华大学深圳国际研究生院杨文明获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于音频分析的设备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：CN119207463B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411265896.6，技术领域涉及：G10L25/30；该发明授权一种基于音频分析的设备异常检测方法是由杨文明;马程远设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于音频分析的设备异常检测方法在说明书摘要公布了：一种基于音频分析的设备异常检测方法，包括：从设备中采集声音信号，并进行预处理以生成对数梅尔谱图；通过时间特征增强网络TANet和时域混合增强模块TMixup对对数梅尔谱图进行处理，以增强其时序特征并生成特征表示；利用多尺度时序特征提取模块MSTNet从原始音频信号中提取涵盖短期、中期和长期依赖关系的多尺度时序特征；结合经过增强的对数梅尔谱图特征和MSTNet提取的多尺度时序特征，通过潜在扩散模型LDM和生成对抗网络GAN在潜在空间中进行扩散和对抗性训练，生成高质量的特征，通过生成对抗网络的判别器，对特征进行分析，判别设备是否处于异常状态。本发明在复杂多变的工业环境中也能保持高效的异常检测性能，为工业设备提供了可靠、经济的异常检测解决方案。
本发明授权一种基于音频分析的设备异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、从设备中采集声音信号，并对采集到的信号进行预处理，生成对数梅尔谱图； S2、通过时间特征增强网络TANet和时域混合增强模块TMixup，对步骤S1生成的对数梅尔谱图进行多重特征增强，生成增强后的时序特征表示； S3、通过多尺度时序特征提取模块MSTNet从原始音频信号中提取多尺度时序特征，包括短期、中期和长期的时间依赖关系，从而捕捉音频信号的时间动态； S4、利用步骤S2得到的多重特征增强后的对数梅尔谱图特征和步骤S3提取的多尺度时序特征，通过潜在扩散模型LDM和生成对抗网络GAN，在潜在空间中进行扩散和对抗性训练，生成能够区分正常与异常声音模式的特征，并通过生成对抗网络的判别器进行设备正常运行与异常状态的判别，从而识别设备是否处于异常状态。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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