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龙图腾网获悉北京谛声科技有限责任公司申请的专利基于手持式声纹采集终端的机车设备维护方法、手持式声纹采集终端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：CN119418710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411576381.8，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权基于手持式声纹采集终端的机车设备维护方法、手持式声纹采集终端及系统是由邢子龙;黄毅伟;李少洋;王盈佳设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手持式声纹采集终端的机车设备维护方法、手持式声纹采集终端及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于手持式声纹采集终端的机车设备维护方法、手持式声纹采集终端及系统，包括：首先通过手持终端采集机车设备的声纹和环境参数，然后利用声纹异常类型识别模型识别声纹异常，并结合环境参数生成设备异常描述。进一步推断机车部件的异常情况，并从预设的维护数据库中获取相应的维护方案。如此设计，实现了机车设备异常的快速识别和精准维护，提高了设备维护的效率和准确性。

本发明授权基于手持式声纹采集终端的机车设备维护方法、手持式声纹采集终端及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于手持式声纹采集终端的机车设备维护方法，其特征在于，包括： 获取手持式声纹采集终端在预设机车设备维护位置采集的当前设备声纹和环境参数； 将所述当前设备声纹输入声纹异常类型识别模型，得到所述当前设备声纹对应的当前异常声纹识别结果； 根据所述当前异常声纹识别结果和所述环境参数生成当前机车设备异常描述； 根据所述当前机车设备异常描述得到推断机车部件异常情况； 从预设维护数据库中获取与所述推断机车部件异常情况对应的候选机车设备维护方案作为当前机车设备维护方案； 所述声纹异常类型识别模型通过以下方式获取，包括： 对第一设备声纹实例进行切分，并对切分后的每一声纹片段执行特征抽取操作，得到原始声纹特征数据集，所述原始声纹特征数据集中包含每一声纹片段对应的原始声纹特征，所述第一设备声纹实例是预先配置类别未配置异常类型的的设备声纹实例； 对所述原始声纹特征数据集中的所述原始声纹特征进行重组编排，得到第一声纹特征数据集和第二声纹特征数据集，所述第一声纹特征数据集中的第一声纹特征与所述第二声纹特征数据集中的第二声纹特征对应不同重组编排策略； 根据所述第一声纹特征数据集和所述第二声纹特征数据集预训练声纹异常类型识别模型，所述声纹异常类型识别模型用于对声纹中的异常情况进行识别； 根据第二设备声纹实例对完成预训练的的所述声纹异常类型识别模型进行调优，所述第二设备声纹实例是预先配置类别的设备声纹实例； 所述根据所述第一声纹特征数据集和所述第二声纹特征数据集预训练声纹异常类型识别模型，包括： 将所述第一声纹特征数据集加载至所述声纹异常类型识别模型的动态网络支路，得到第一异常声纹识别结果； 将所述第二声纹特征数据集加载至所述声纹异常类型识别模型的静态网络支路，得到第二异常声纹识别结果； 确定所述第一异常声纹识别结果与所述第二异常声纹识别结果的匹配程度匹配度误差； 根据所述匹配程度匹配度误差，通过误差回传调整所述动态网络支路的网络参量； 根据完成训练的所述动态网络支路的网络参量，对所述静态网络支路的网络参量进行模型集成调整。

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