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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于音频数据预测异常状态的卷积神经网络模型TBSP-Net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：CN116863954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310721642.X，技术领域涉及：G10L25/03；该发明授权基于音频数据预测异常状态的卷积神经网络模型TBSP-Net是由彭佳杰;韦驭瀚设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于音频数据预测异常状态的卷积神经网络模型TBSP-Net在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于音频数据预测异常状态的卷积神经网络模型TBSP‑Net，该基于音频数据预测异常状态的卷积神经网络模型TBSP‑Net包括输入模块，特征提取模块以及分类模块，输入模块以预设采样频率获取音频数据，并对获取的音频数据进行预处理，将获取的只体现时域信息的音频数据转换为时频皆有的复合数据，防止过拟合现象，继而利用特征提取模块对转换后的复合数据进行特征提取，再利用分类模块对其分类，提高了以个体为单位的异常状态的诊断预测准确率。

本发明授权基于音频数据预测异常状态的卷积神经网络模型TBSP-Net在权利要求书中公布了：1.一种基于音频数据预测异常状态的卷积神经网络模型TBSP-Net，其特征在于，包括输入模块，特征提取模块以及分类模块，所述输入模块以预设采样频率获取音频数据，并对获取的所述音频数据进行预处理，对所述音频数据进行预处理包括以下步骤： 利用控制单元对获取的所述音频数据进行修整，从而生成向量v； 使所述向量v在时域上随机向左向右时移滚动，从而获取时移向量vroll，计算公式为： vroll[i]＝v[i+r*FsmodN],fori＝0,1,…,N-1； 其中，vroll[i]代表向量v第i个采样点滚动后的位置；i代表向量v采样点的索引；r代表向量v在时域上的滚动时间长度；Fs代表音频采样频率；mod代表求模运算，用于实现向量v的循环滚动；N为向量v的长度； 对获取的所述时移向量vroll进行短时傅里叶变换，从而获取其时频邻域特征V[w,m]，计算公式为： 其中，w代表频率；m代表第m个时间段之间的起始采样点；len代表向量v的长度；win_len代表滑动窗口的大小；k代表频率索引；win[k]代表窗函数；input代表输入帧；hop_len代表两个滑动窗帧之间的距离；j代表虚数单位； 对获取的所述时频邻域特征V[w,m]在频域上进行随机掩蔽，从而获取频域向量Sm,k，计算公式为： 其中，mk代表第m个时间段上随机选择的频率分量索引，F_mask代表遮蔽的频率或时域数目； 将获取的所述频域向量Sm,k输入到所述特征提取模块，从而获取特征向量； 将获取的所述特征向量输入到所述分类模块，从而对获取的所述特征向量进行分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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