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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法与系统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：CN115547347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210803510.7，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法与系统是由宋睿平;冯晓;孙海信;齐洁;苏展;林榕彬设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法与系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法，包括：S1、获取海洋中鲸类生物发出的声信号；S2、采用自适应多尺度线性调频小波变换提取所述声信号的多尺度时频参数特征；S3、将所述时频参数特征输入到改进的卷积神经网络框架中进行识别，所述改进的卷积神经网络框架具体包括：在特征金字塔网络自上而下的路径最高层添加上下文信息提取模块，在所述特征金字塔网络自下而上的路径中添加多尺度通道注意力特征融合模块。本申请结合自适应多尺度线性调频小波变换方法提取的时频参数特征和基于时频参数特征设计的时频卷积神经网络框架，充分提取和利用鲸类声信号中的多尺度非线性特征，提升鲸类声信号的识别准确率和鲁棒性。

本发明授权基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取海洋中鲸类生物发出的声信号； S2、针对所述声信号的非线性特征和不断变化的啁啾率，采用自适应多尺度线性调频小波变换提取所述声信号的多尺度时频参数特征，具体包括：S21、对所述声信号进行线性调频小波变换； S22、根据所述声信号的非线性特征和啁啾率，分别确定高斯窗的窗口长度和窗口宽度，以满足所述声信号在所述高斯窗内接近平稳； S23、根据所述高斯窗，得到所述自适应多尺度线性调频小波变换的表达式，具体为： ； 其中，为声信号，为角度参数，是一个二维的高斯窗函数，窗口长度代表的是时间域的跨度，窗口宽度代表的是频率域的跨度，并根据表达式得到角度参数，从而提取包含所述角度参数和所述窗口长度的所述时频参数特征；以及 S3、将所述时频参数特征输入到改进的卷积神经网络框架中进行识别，所述改进的卷积神经网络框架具体包括：在特征金字塔网络自上而下的路径最高层添加上下文信息提取模块，在所述特征金字塔网络自下而上的路径中添加多尺度通道注意力特征融合模块。

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