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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院;大连海事大学申请的专利一种基于音频信号分析的设备异常监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：CN120766722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511272147.0，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于音频信号分析的设备异常监测方法是由李志德;杨文明;马程远;贾鹏设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于音频信号分析的设备异常监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于音频信号分析的设备异常监测方法，包含以下步骤：S1、通过时频变换生成对数梅尔谱图，利用基于中位数、均方根和方差的自适应门控模块生成门控向量，与原始谱图加权融合后，拼接补充音频特征形成多通道融合特征。S2、将多通道融合特征沿时间轴和频率轴分块，分别输入并行的时域和频域分支，均采用选择性状态空间模型，时域分支捕捉长时程稳态特征与趋势性异常，频域分支分析跨频带能量分布和谐波结构。S3、将两分支特征线性对齐后逐元素相加得到融合特征，通过自监督ID分类任务结合角度间隔损失函数训练模型，推理时以目标ID类别的负对数概率作为异常分数，提升了检测的鲁棒性、泛化能力和准确性。

本发明授权一种基于音频信号分析的设备异常监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于音频信号分析的设备异常监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、自适应特征增强与融合：对原始音频信号进行时频变换生成对数梅尔谱图，通过基于三阶统计指标的自适应门控模块计算每一时间帧的中位数、均方根和方差统计量，生成门控向量并与原始谱图加权融合，再拼接补充音频特征形成多通道融合特征； S2、时频解耦特征提取：将所述多通道融合特征沿时间轴和频率轴分块形成时域块序列与频域块序列，分别输入并行的时域分支和频域分支；其中时域分支通过选择性状态空间模型对时域块序列进行因果扫描以捕捉长时程稳态特征与趋势性异常，频域分支通过选择性状态空间模型对频域块序列进行因果扫描以分析跨频带能量分布和谐波结构； S3、跨模态特征融合与异常评分：将时域分支和频域分支输出的特征向量经线性对齐后逐元素相加，获得融合特征表示；基于所述融合特征表示，采用自监督ID分类任务结合角度间隔损失函数进行模型训练，并在推理阶段将目标ID类别的负对数概率作为异常分数。

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清华大学深圳国际研究生院;大连海事大学，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279号；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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