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龙图腾网获悉浙江强脑科技有限公司申请的专利基于声音特征识别的运动分析方法、装置、终端及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：CN120345892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510832417.2，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权基于声音特征识别的运动分析方法、装置、终端及介质是由韩璧丞;阿迪斯;张之设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声音特征识别的运动分析方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于声音特征识别的运动分析方法、装置、终端及介质，方法包括：当用户运动时，基于声音采集模块实时采集的声音信号，并基于声音信号确定声音特征周期，声音特征周期用于反映声音信号的变化规律，声音采集模块设置在运动辅助设备的一侧；基于声音特征周期，确定声音特征周期所对应的步态周期，步态周期用于反映用户运动的步态规律；基于声音特征周期与步态周期，确定用户的运动姿态。本发明可准确分析出的用户的运动姿态，分析出的运动姿态可用于控制运动辅助设备或者记录用户的运动习惯，以便更好的保障用户的运动安全。

本发明授权基于声音特征识别的运动分析方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于声音特征识别的运动分析方法，其特征在于，所述方法包括： 当用户运动时，基于声音采集模块实时采集的声音信号，并基于所述声音信号确定声音特征周期，所述声音特征周期用于反映所述声音信号的变化规律，所述声音采集模块设置在运动辅助设备的一侧； 基于所述声音特征周期，确定所述声音特征周期所对应的步态周期，所述步态周期用于反映用户运动的步态规律； 基于所述声音特征周期与所述步态周期，确定用户的运动姿态； 所述基于所述声音特征周期与所述步态周期，确定用户的运动姿态，包括： 基于所述声音特征周期，确定所述声音信号的波动幅度； 基于所述步态周期，确定所述步态周期的周期时长； 基于所述声音信号的波动幅度和所述步态周期的周期时长，确定用户的运动姿态； 所述基于所述声音信号的波动幅度和所述步态周期的周期时长，确定用户的运动姿态，包括： 若所述声音信号的波动幅度为0，则确定所述运动姿态为停止姿态； 若所述声音信号的波动幅度小于第一幅度值且所述步态周期的周期时长大于周期阈值，以及步态周期中支撑期所占的时长比例比高达整个步态周期的60%-70%，确定所述运动姿态为行走姿态； 若所述声音信号的波动幅度大于第二幅度值且所述步态周期的周期时长小于周期阈值，以及步态周期中摆动期所占的时长比例比高达整个步态周期的60%-70%，确定所述运动姿态为跑步姿态，其中，第一幅度值小于第二幅度值； 或者， 所述基于所述声音特征周期与所述步态周期，确定用户的运动姿态，包括： 提取所述步态周期的步态频率； 若所述步态频率为0，则确定所述运动姿态为停止姿态； 若所述声音信号的波动幅度小于第一幅度值且所述步态周期的步态频率小于步频阈值，则确定所述运动姿态为行走姿态； 若所述声音信号的波动幅度大于第一幅度值且所述步态周期的步态频率大于步频阈值，则确定所述运动姿态为跑步姿态。

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