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龙图腾网获悉深圳沧穹科技有限公司申请的专利一种基于数据驱动的音频测距方法及系统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：CN118865960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410953552.8，技术领域涉及：G10L15/16；该发明授权一种基于数据驱动的音频测距方法及系统是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的音频测距方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于室内定位技术领域，公开了一种基于数据驱动的音频测距方法及系统，该方法包括：对原始信号进行预处理，通过短时傅里叶变换STFT将滤波后的时域信号转换为时间频率图像。利用卷积神经网络模型得到到达时估计。本发明提出的CC‑DD算法性能也非常稳定，最大的CDF‑95％也就才1.551米。整体地看这不同速度下的误差结果，从最大CDF‑68％来说，CC‑DD方法相对于CCFM优化了33％，而从最大CDF‑95％来说则优化了80％，动态测距性能得到了极大的提升。

本发明授权一种基于数据驱动的音频测距方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的音频测距方法，其特征在于，该方法包括： S1：对原始信号进行预处理，通过短时傅里叶变换STFT将滤波后的时域信号转换为时间频率图像； S2：利用卷积神经网络模型得到到达时估计； 所述S1具体包括： 通过短时傅里叶变换STFT将时域信号转换为时间频率图像，该图像反映了信号随着时间推移，每个频点能量的变化； 进行短时傅里叶变换时，窗口滑动的步长决定了输入图像的时间分辨率，而窗口的大小决定了输入图像的频率分辨率；以1ms为窗口滑动的步长，等同于0.34m的分辨率，窗口大小选取512； 所述短时傅里叶变换STFT的详细步骤包括： 从接收到的声音信号数据的起点开始滑动窗口，此时窗口函数以时间为中心，对信号进行加窗函数处理； 对数据进行傅里叶变换获得第一个窗口的声音数据的PSD矩阵，表示接收信号在时延处的向量； 所述S2具体包括： 音频检测模型的第一层卷积，用大小为3x3的核以步幅和填充为1的参数与时频图进行卷积运算，输出结果没有改变图像的大小，但是通道从1个变为8个； 使用线性整流函数进行非线性激活； 通过第二次的卷积运算将8个通道降为1个通道，并通过线性整流函数ReLU进行非线性激活； 后续将二维图像转换为一维向量，并通过随机失活对系数进行正则化； 最后通过两个全连接层，对学习到的特征进行拟合，得到声音信号中Chirp的到达时估计。

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