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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于平移不变CNN的电力变压器短路冲击故障声纹识别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：CN119028372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410918960.X，技术领域涉及：G10L25/30；该发明授权基于平移不变CNN的电力变压器短路冲击故障声纹识别方法是由沈明威;邢海云;黄宇轩;陈睿妍设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于平移不变CNN的电力变压器短路冲击故障声纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于平移不变CNN的电力变压器短路冲击故障声纹识别方法，首先对采集的变压器短路冲击故障的音频信号进行预处理，获取时频信息特征；然后采用梅尔时频谱对输入故障音信号进行特征降维来降低冲击声纹响应时频图的平移偏移量；接着改进CNN，将输入全连接层的局部特征进行全局融合，增强故障样本的平移不变性；最后根据训练好的平移不变CNN模型，使用测试样本进行测试识别，得到测试样本的声纹识别结果。实测数据结果表明，本发明方法对在保障其余故障类别准确识别的基础上，提高了短路冲击故障识别率，有效验证了平移不变CNN对短路冲击故障声纹识别的鲁棒性，具有较高的工程应用价值。

本发明授权基于平移不变CNN的电力变压器短路冲击故障声纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于平移不变CNN的电力变压器短路冲击故障声纹识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、故障声纹特征提取：对采集的变压器短路冲击故障的音频信号进行预处理，获取时频信息特征，将故障音频信号转为正半频功率谱数据； S2、故障声纹梅尔降维特征提取：将正半频功率谱的每一帧数据通过梅尔滤波器进行降维，将降维后每一帧的信号输出按照时间顺序拼接成降维时频谱图像； S3、制作训练集：对每条音频信号的每一帧通过梅尔滤波器进行降维，将获得的降维时频谱图像分割为矩阵图像作为训练样本，制作训练集； S4、构建平移不变CNN模型：通过训练集结合平移不变CNN模型，进行模型训练，得到训练好的平移不变CNN模型； 将数据标签与训练集样本种类一一对应后进行模型训练，方法如下： S4.1、输入训练集，降维特征样本图像尺寸为28×8×1，经过两层卷积层，卷积层1卷积核数量为64，卷积层2卷积核数量为128，得到第一层特征输出尺寸为26×6×64，第二层特征输出尺寸为24×4×128； S4.2、将输出卷积层的特征图通过一层最大池化层，得到层输出特征图尺寸为12×2×128；接着，将最大池化层输出的特征图进行全局融合操作，将多个局部特征融合为一个全局特征点,由12×2×128融合成1×128，经过卷积、池化、全局融合后每个训练样本得到的128个特征点为； S4.3、将全局融合后的所有特征点铺平展开成一维序列输入全连接层；再由全连接层通过softmax分类器进行分类输出，Sotfmax分类器将层输出得分转化为概率，通过概率大小判断出分类结果； S4.4、完成平移不变CNN模型的训练，得到训练好的平移不变CNN模型并保存； S5、制作测试集：从每条音频信号的中间位置挑选连续的8帧通过梅尔滤波器进行降维，得到一张测试样本图像，组成测试集； S6、识别输出：根据训练好的平移不变CNN模型，使用测试样本进行测试识别，得到测试样本的声纹识别结果。

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