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龍圖騰網恭喜青島科技大學申請的專利一種基于VQ-MAE網絡的抹香鯨叫聲增強方法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：CN119649837B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202510161783.X，技術領域涉及：G10L21/0208；該發明授權一種基于VQ-MAE網絡的抹香鯨叫聲增強方法是由劉悅悅;蔣嘉銘;隋媛;施威;鄢社鋒;王景景設計研發完成，并于2025-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于VQ-MAE網絡的抹香鯨叫聲增強方法在說明書摘要公布了：本發明涉及音頻信號處理領域，具體的涉及一種基于VQ?MAE網絡的抹香鯨叫聲增強方法，包括：步驟1：對抹香鯨叫聲音頻信號進行噪聲降低處理，調整音頻信號的振幅范圍；步驟2：處理頻譜圖像，將提取后的特征向量作為MAE網絡輸入的一部分；步驟3：通過LSTM網絡對音頻信號進行處理，提取原始的音頻信號的時序特征；步驟4：設計并訓練一個多模態掩碼編碼器MAE網絡，訓練不同模態的融合權重；步驟5：進行掩碼，選取掩碼效果最好的策略訓練網絡進行數據增強。本發明創新性的引入了多模態網絡融合聲音信號的時域、頻域以及空間域特征，更為精確且深入地捕捉與增強抹香鯨叫聲中的語義細節，為叫聲的分類和識別提供了強有力的支持。

本發明授權一種基于VQ-MAE網絡的抹香鯨叫聲增強方法在權利要求書中公布了：1.一種基于VQ-MAE網絡的抹香鯨叫聲增強方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：對抹香鯨叫聲音頻信號進行噪聲降低處理，對音頻信號進行分割，將連續的音頻流分割成適合進一步分析的短片段，通過歸一化處理，調整音頻信號的振幅范圍，用于逐個分析每個叫聲信號；步驟2：利用預訓練的VQ-GAN模型將輸入的頻譜圖像進行處理，將圖像分割成多個小塊，并將這些小塊映射到高維向量空間中，用于提取輸入圖像的特征向量，將提取后的特征向量作為后續多模態掩碼編碼器MAE網絡輸入的一部分；步驟3：通過LSTM網絡對抹香鯨叫聲音頻信號進行處理，將原始的音頻信號的實部和虛部輸入到兩個獨立的LSTM層形成主干網絡，分別提取原始的音頻信號的實部和虛部的時序特征；步驟4：設計并訓練一個多模態掩碼編碼器MAE網絡，所述多模態掩碼編碼器MAE網絡接受步驟2中提取的特征向量和步驟3中提取的時序特征作為輸入，訓練不同模態的融合權重，以最大化融合性能；步驟5：用不同的掩碼策略進行掩碼，針對不同類型的抹香鯨叫聲采取不同的掩碼策略，并且采用可變掩碼率對多模態掩碼編碼器進行訓練，選取掩碼效果最好的策略訓練網絡進行數據增強。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人青島科技大學，其通訊地址為：266100 山東省青島市嶗山區松嶺路99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。