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龙图腾网获悉青岛明德环保仪器有限公司;青岛理工大学申请的专利基于贝叶斯推理的环境噪声源定位及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：CN119694344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411815871.9，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于贝叶斯推理的环境噪声源定位及分类方法是由卢涛;于繁千惠;毕研庚;成林全;王太浩;杨崇新;铁小鹏;田相芸;于凯;刘小龙;刘霞;张林林;白彬设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯推理的环境噪声源定位及分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于贝叶斯推理的环境噪声源定位及分类方法，属于环境噪声检测技术领域，其步骤为：设定动态噪声阈值，通过噪声时频域联合检测噪声是否超标；采用球形声学阵列进行噪声源定位；基于噪声目标分类模型进行噪声源的识别分类，得到各个噪声类别的概率；基于贝叶斯推理将定位结果和分类结果进行融合，得到最终的噪声分类结果。本发明提高了噪声监测的准确性，实现了精确的噪声源定位，提升了噪声分类的可靠性，增强系统的鲁棒性和适应性，应用前景广泛。

本发明授权基于贝叶斯推理的环境噪声源定位及分类方法在权利要求书中公布了：1.基于贝叶斯推理的环境噪声源定位及分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设定动态噪声阈值； S2、通过噪声时频域联合检测噪声是否超标，若噪声超标则继续执行S3； S3、采用球形声学阵列进行噪声源定位； S4、基于噪声目标分类网络进行噪声源的识别分类，得到各个噪声类别的概率； S5、基于贝叶斯推理将S3的定位结果和S4的分类结果进行融合，得到最终的噪声分类结果； S5包括以下子步骤： S51、利用噪声目标识别分类网络对进行处理，输出各个噪声类别的先验概率，记为； S52、假设在每个噪声类别下，定位特征服从高斯分布： ；20 其中，是第个噪声类别下俯仰角的平均值；是第个噪声类别下俯仰角的标准差； S53、对于观测到的俯仰角，计算在每个噪声类别下观测到该俯仰角的概率，记为，表达式为： ；21 S54、应用贝叶斯公式，计算各噪声类别的后验概率为： ；22 其中，表示遍历所有类别时的索引，即神经网络的输出类别中共计有C类噪声，则j=1,2,…C； S55、根据计算得到的后验概率，选择概率最大的噪声类别作为最终的噪声分类结果。

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