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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利一种基于参数高效微调的多任务声学场景分类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：CN119314506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411418710.6，技术领域涉及：G10L25/03；该发明授权一种基于参数高效微调的多任务声学场景分类方法是由钱清;邓明森;岳毅;况艺琳;吴炳祥;冉龙文设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数高效微调的多任务声学场景分类方法在说明书摘要公布了：一种基于参数高效微调的多任务声学场景分类方法，涉及计算机听觉技术领域，解决现有技术中大部分声学场景分类方法面临的模型全微调耗费资源高、数据集少且分布不平衡、模型任务单一等问题。本发明所述的多任务声学场景分类方法包括以下步骤：步骤1、基于Prompt技术设计高表征的参数高效微调模块Dsc‑adapter；步骤2、将所述参数高效微调模块Dsc‑adapter嵌入到声纹识别网络CAM++中，构造多任务声学场景分类网络MT‑EPTNet。还适用于低消耗、高精度的声学场景分类任务以及其他听觉任务。

本发明授权一种基于参数高效微调的多任务声学场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数高效微调的多任务声学场景分类方法，其特征在于，所述多任务声学场景分类方法包括以下步骤： 步骤1、基于Prompt技术设计高表征的参数高效微调模块Dsc-adapter； 步骤2、将所述参数高效微调模块Dsc-adapter嵌入到声纹识别网络CAM++中，构造多任务声学场景分类网络MT-EPTNet； 步骤1中基于Prompt技术设计高表征的参数高效微调模块Dsc-adapter的方法为： 步骤1.1、设计逐通道下采样卷积对输入特征图进行降维，用于提取局部特征； 步骤1.2、选用ReLU激活函数对步骤1.1中经过下采样卷积所输入的特征图进行处理； 步骤1.3、设计逐点上采样卷积将所输入的特征图映射为原有维度，引入残差连接，并设计比例因子对最终的输出特征进行调整，即，完成对参数高效微调的多任务声学场景的分类； 步骤2中构造多任务声学场景分类网络MT-EPTNet包括以下步骤： 步骤2.1、将声纹识别CAM++网络作为主干网络，并将已训练好的声纹识别网络CAM++的权重参数进行冻结； 步骤2.2、将构造的参数高效微调模块Dsc-adapter嵌入到CAM++结构的前端残差模块中，获得最优的前端嵌入策略； 步骤2.3、基于得到最优前端嵌入策略，将参数高效微调模块Dsc-adapter嵌入到CAM++结构后端D-TDNN中，完成构建MT-EPTNet完成声学场景分类任务； 步骤2.4、更新参数高效微调模块Dsc-adapter中的参数使构建的最优策略网络MT-EPTNet实现声学场景的分类任务。

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