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龍圖騰網恭喜北京萬維盈創科技發展有限公司申請的專利一種高精度環境噪聲識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119380741B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411943266.X，技術領域涉及：G10L21/0264；該發明授權一種高精度環境噪聲識別方法及裝置是由周偉;仝婧婧;張吉臣;張雪峰;田德智;王佳設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高精度環境噪聲識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開提供了一種高精度環境噪聲識別方法及裝置，其包括：獲取待識別噪聲數據；將待識別噪聲數據輸入至預設的噪聲識別模型進行識別處理，得到識別結果，其中，噪聲識別模型用于從待識別噪聲數據中提取出目標局部特征及目標局部特征對應的目標時間依賴關系，根據目標局部特征和目標時間依賴關系識別待識別噪聲數據，目標時間依賴關系反映待識別噪聲數據中不同時刻的目標局部特征在時間維度上的關聯關系，通過從待識別噪聲數據中既提取出局部特征，又捕捉該局部特征對應的時間依賴關系，能夠對噪聲數據進行準確識別。

本發明授權一種高精度環境噪聲識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種高精度環境噪聲識別方法，其特征在于，其包括：獲取待識別噪聲數據；將所述待識別噪聲數據輸入至預設的噪聲識別模型進行識別處理，得到識別結果，其中，所述噪聲識別模型用于從所述待識別噪聲數據中提取出目標局部特征及所述目標局部特征對應的目標時間依賴關系，根據所述目標局部特征和所述目標時間依賴關系識別所述待識別噪聲數據，所述目標時間依賴關系反映所述待識別噪聲數據中不同時刻的目標局部特征在時間維度上的關聯關系；其中，所述噪聲識別模型的訓練過程至少包括：獲取訓練數據集合；所述訓練數據集合包括多個場景類別的噪聲數據對應的特征向量；針對訓練數據集合中的每個第一噪聲數據對應的中間識別結果，確定分類損失函數值；獲取與所述第一噪聲數據相同場景類別的第二噪聲數據，并從所述第二噪聲數據中提取出第二局部特征及其對應的第二時間依賴關系；以所述第一噪聲數據的第一局部特征和第一時間依賴關系為源域特征，以所述第二局部特征和所述第二時間依賴關系為目標域特征，計算所述第一噪聲數據和所述第二噪聲數據之間的局部最大均值差異LMMD損失函數值；根據所述LMMD損失函數值和所述分類損失函數值，確定聯合損失函數值；其中，所述第一噪聲數據為所述訓練數據集合的各噪聲數據中未被選中過的數據，所述中間識別結果由所述第一噪聲數據對應的特征向量輸入至預設模型進行處理得到。

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