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龙图腾网获悉本相空间(珠海)科技有限公司申请的专利基于增量学习与不平衡校正的声源定位方法、装置及产品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：CN121165027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511714271.8，技术领域涉及：G01S5/20；该发明授权基于增量学习与不平衡校正的声源定位方法、装置及产品是由钱馨园;范泽夏;陈凯南;赵殊阳;孔令麒;于跃;孙骁良设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量学习与不平衡校正的声源定位方法、装置及产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于增量学习与不平衡校正的声源定位方法、装置及产品，其中，该方法包括：获取新任务的数据集、参数冻结的特征提取器和正则化参数，新任务的数据集针对尾部类别进行增强；根据新任务的数据集的类别数量初始化自相关矩阵、交叉相关矩阵和类别计数；遍历新任务的数据集的每个样本，更新自相关矩阵、交叉相关矩阵和类别计数；计算每个类别的类别权重，计算描述类别分布的基尼系数；根据基尼系数自适应调整正则化参数；根据调整后的正则化参数和聚合不同类别的全局自相关矩阵和全局交叉相关矩阵求解输出最优权重矩阵，最优权重矩阵用于更新声源定位模型。本发明解决声源定位中的任务内与任务间不平衡的问题，提高声源定位效果。

本发明授权基于增量学习与不平衡校正的声源定位方法、装置及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习与不平衡校正的声源定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取麦克风阵列采集到的不同任务对应的音频信号； 通过声源定位模型处理所述音频信号，输出所述音频信号对应的到达方向； 所述声源定位模型的训练过程包括： 获取新任务的数据集、参数冻结的特征提取器和正则化参数； 根据所述新任务的数据集的类别数量初始化自相关矩阵、交叉相关矩阵和类别计数； 遍历所述新任务的数据集的每个样本，包括：通过所述特征提取器提取所述新任务的数据集的当前样本的特征向量，获取所述当前样本的真实类别索引，根据所述特征向量更新所述自相关矩阵，根据所述特征向量和对应的目标向量更新所述交叉相关矩阵，根据所述真实类别索引更新所述类别计数； 计算每个类别的类别权重，计算描述类别分布的基尼系数； 根据所述基尼系数自适应调整所述正则化参数； 根据调整后的所述正则化参数和聚合不同类别的全局自相关矩阵和全局交叉相关矩阵求解输出最优权重矩阵，所述最优权重矩阵用于更新所述声源定位模型。

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