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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种面向海洋生物的声音提取增强方法、系统、设备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：CN120089150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510463281.2，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种面向海洋生物的声音提取增强方法、系统、设备及介质是由李博权;孙皓宇;苗一臻;任哲;王兴梅;张亮;张锋设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向海洋生物的声音提取增强方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向海洋生物的声音提取增强方法、系统、设备及介质，属于智能信息处理技术领域。方法首先通过混合自然背景噪音、纯净生物叫声及船只噪声构建训练数据集，利用预训练模型结合扩散概率模型进行迭代优化，学习噪声添加与去除的映射关系。在推理阶段，通过条件引导技术动态调整模型输出，精准分离目标生物声音与背景噪声，并结合验证集与实际采集数据评估增强效果。本发明显著提升了海洋生物叫声在噪声环境下的提取精度和纯净度，解决了传统方法适应性差、效率低的问题，可广泛应用于海洋生态监测、物种行为研究及水下声学通信工程，为海洋环境保护和生物多样性研究提供了高效可靠的技术支持。

本发明授权一种面向海洋生物的声音提取增强方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向海洋生物的声音提取增强方法，其特征在于:具体步骤如下： 步骤1：根据不同数据集音频混合构成数据集，包括水下的水流自然噪音为背景噪音、纯净的海洋生物叫声音频和随机的3种船只的音频，并分为训练集和测试集； 步骤2：基于预训练完成的去噪扩散概率模型DDPM进行迭代训练，使用步骤1生成的训练数据集对预训练模型进行参数优化； 步骤3：构建去噪扩散概率模型DDPM，通过前向过程逐步向数据中添加标准的高斯噪声，噪声的方差由时间步序列控制； 步骤4：通过线性组合干净的原始信号和标准的高斯噪声生成任意时间步的噪声数据； 步骤5：通过神经网络预测速度，用于在反向过程中逐步去噪； ； 其中，是模型预测的速度，用于改进声音提取的纯净度；是干净的原始信号；是标准的高斯噪声，是单位矩阵；表示噪声的衰减系数；表示累积的噪声衰减系数； 步骤6：通过反向过程从噪声数据逐步重建原始数据； 步骤7：在推理过程中通过无分类器引导CFG技术调整模型输出，以增强目标信号的提取； 所述CFG技术调整需要符合条件： ； 其中，是无条件采样预测；是有条件采样预测；是引导尺度，用于控制条件强度； 步骤8：对训练的模型进行验证，使用步骤1生成的数据集未参与训练的部分作为验证集输入模型进行推理，得出增强后音频，将该增强后音频与混合之前的纯净的海洋生物叫声音频进行相似度评分MSE； 步骤9：对训练的模型进行实际采集数据验证，将现实中采集到的真实情况下带有噪声的海洋生物叫声音频输入模型进行推理，将得出的结果的NISQA各项参数的评分，与未经处理的原音频的NISQA各项参数的评分进行比较，根据评分高低得出实际采集数据的效果，进而提取海洋生物的声音。

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