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龙图腾网获悉南方电网调峰调频发电有限公司储能科研院申请的专利一种考虑时频域特征融合的电气设备状态声音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：CN116092525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211686454.X，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种考虑时频域特征融合的电气设备状态声音识别方法是由张豪;赵增涛;彭煜民;陈满;钟雪辉;周宇鹏;阳曦鹏;贺儒飞;黄凡旗;冯志延;陆信欣;姚建超;陈弘昊;沈燕;张晖;孙建超;李壮;窦博文;钟建栩;王伟;谭毅恺;王晓翼;钟保强;付建美;刘士刚;林伟杰;郑春设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑时频域特征融合的电气设备状态声音识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑时频域特征融合的电气设备状态声音识别方法。所述方法包括以下步骤：声音时域数据获取和预处理；利用傅里叶变换将时域信号转换成频域，基于嵌入法同时进行频域特征选择和算法训练，选取最佳特征子集；利用包装法对声音原始信号进行时域信号特征提取；互信息法对时域特征和频域特征进行过滤和融合；建立神经网络，基于时频域融合信号对声音状态进行识别。本发明基于时域信息和频域信息的有效融合，一方面保留了时域和频域的重要特征信息，通过嵌入法和包装法减低了数据维度，另一方面通过机器学习算法，有效识别了正常工作、正常泄气、异常漏气三种状态，提升了识别的准确度。

本发明授权一种考虑时频域特征融合的电气设备状态声音识别方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑时频域特征融合的电气设备状态声音识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、声音时域数据获取和预处理； S2、利用傅里叶变换将时域信号转换成频域，基于嵌入法同时进行频域特征选择和算法训练，选取最佳特征子集；利用傅里叶变换将时域信号转换成频域，基于嵌入法同时进行频域特征选择和算法训练，选取最佳特征子集，包括以下步骤： S2.1、利用傅里叶变换将原始声音信号转换至频域；利用傅里叶变换将原始声音信号转换至频域，具体如下： 其中，Fω为声音频域信息，将转换好的声音频域信息组成频域集，将对应的声音标签组成目标集； S2.2、基于嵌入法同时进行频域特征选择和算法训练；基于嵌入法同时进行频域特征选择和算法训练，具体如下： 使用随机森林算法模型对频域集与目标集进行训练和效果评估，并根据训练效果过滤特征集，每次搜索遍历所有特征； 首先建立随机森林算法模型，并进行实例初始化，即设置随机森林算法模型中的评价器数量，用于评价模型效果； 然后进行特征选择SelectFromModel的实例化，即输入上一步初始化后的随机森林算法模型和设置超参数评价阈值，然后输入频域集和目标集开始进行迭代求解； 根据特征的权重排序，保留满足阈值的特征集，作为后续的频域特征集； S3、利用包装法对声音原始信号进行时域信号特征提取； S4、互信息法对时域特征和频域特征进行过滤和融合； S5、建立神经网络，基于时频域融合信号对声音状态进行识别。

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