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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南通供电分公司;国网江苏省电力有限公司如东县供电分公司;中南大学申请的专利基于深度学习和声纹的铁塔螺栓异常监测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：CN119152859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411604664.9，技术领域涉及：G10L17/02；该发明授权基于深度学习和声纹的铁塔螺栓异常监测方法及系统是由曹岑;秦勇;周燠;成幼佳;李军;徐鹏鹏;王琳琳;孙彤彤;袁亮设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和声纹的铁塔螺栓异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和声纹的铁塔螺栓异常监测方法及系统，包括：首先获取铁塔的原始监测音频，并利用预先训练的去噪模型对音频进行处理，以获得更清晰的目标音频。随后，从目标音频中提取待分析的螺栓声纹，并将其加载至预先训练的螺栓声纹异常分类模型中进行分类处理。最终，该方法能够准确地得到铁塔监测音频中的螺栓声纹异常分类结果，实现了对铁塔螺栓状态的智能、高效监测。

本发明授权基于深度学习和声纹的铁塔螺栓异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和声纹的铁塔螺栓异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始铁塔监测音频；调用预先训练的铁塔监测音频去噪模型对所述原始铁塔监测音频进行处理，得到目标铁塔监测音频；获取所述目标铁塔监测音频的待分析螺栓声纹；将所述待分析螺栓声纹加载至预先训练的螺栓声纹异常分类模型进行声纹分类处理，得到所述目标铁塔监测音频的目标声纹异常分类结果；所述铁塔监测音频去噪模型通过以下方式获取，包括：从铁塔监测音频数据池中采集音频质量大于音频质量阈值的铁塔监测音频，作为无噪声铁塔监测音频实例；对所述无噪声铁塔监测音频实例中的音频样本点的采样值进行降质处理，确定出处理完成的无噪声铁塔监测音频实例；对所述处理完成的无噪声铁塔监测音频实例进行信号增强处理，确定出所述无噪声铁塔监测音频实例匹配的待定有噪声铁塔监测音频；接收针对所述待定有噪声铁塔监测音频的噪声标签；根据所述噪声标签，得到所述待定有噪声铁塔监测音频中的螺栓音频数据，以及所述无噪声铁塔监测音频实例中与所述螺栓音频数据对应的音频数据；采用所述无噪声铁塔监测音频实例中与所述螺栓音频数据对应的音频数据，置换所述待定有噪声铁塔监测音频中的螺栓音频数据，确定出所述无噪声铁塔监测音频实例匹配的有噪声铁塔监测音频实例，根据所述待定有噪声铁塔监测音频的噪声标签，得到所述有噪声铁塔监测音频实例的噪声标签；所述噪声标签指示所述有噪声铁塔监测音频实例中的噪音数据；利用第一噪音消除模型，对所述有噪声铁塔监测音频实例执行噪音过滤操作，确定出第一铁塔监测过滤音频，对所述有噪声铁塔监测音频实例进行噪音数据预估，确定出所述有噪声铁塔监测音频实例的预估噪音数据信息；根据所述预估噪音数据信息得到所述有噪声铁塔监测音频实例中的螺栓音频数据，从所述第一铁塔监测过滤音频中，采集与所述有噪声铁塔监测音频实例中的螺栓音频数据存在相同时序节点的音频数据，采用所述有噪声铁塔监测音频实例中的螺栓音频数据，置换所述第一铁塔监测过滤音频中的所述音频数据，确定出铁塔监测过滤音频实例；根据所述铁塔监测过滤音频实例和所述无噪声铁塔监测音频实例，得到所述第一噪音消除模型的噪音过滤代价参量；根据所述预估噪音数据信息和所述噪声标签，得到所述第一噪音消除模型的噪音数据预估代价参量；获取所述噪音过滤代价参量和所述噪音数据预估代价参量分别匹配的贡献度；根据所述噪音过滤代价参量和所述噪音数据预估代价参量分别匹配的贡献度，对所述噪音过滤代价参量和所述噪音数据预估代价参量进行多目标优化处理，确定出所述第一噪音消除模型的整体代价参量；根据所述第一噪音消除模型的整体代价参量，对所述第一噪音消除模型的结构参量执行调优操作，确定出用于对原始铁塔监测音频执行噪音过滤操作的铁塔监测音频去噪模型。

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国网江苏省电力有限公司南通供电分公司;国网江苏省电力有限公司如东县供电分公司;中南大学，其通讯地址为：226006 江苏省南通市青年中路52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”。