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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种噪声识别方法、装置以及计算机可读存储介质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：CN115050356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210633774.2，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权一种噪声识别方法、装置以及计算机可读存储介质是由杨炜俊;蔡铭设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种噪声识别方法、装置以及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种噪声识别方法、装置以及计算机可读存储介质，方法包括分别从仅受道路交通噪声影响的区域和仅受社会生活噪声影响的区域进行音频采集，得到样本音频数据；对所述样本音频数据进行信号处理和特征提取，得到待训练数据集；根据所述待训练数据集对深度卷积神经网络模型进行训练，得到声源识别模型；根据所述声源识别模型对待识别区域的噪声进行识别，确定所述待识别区域的噪声声源类型。本发明能够区分城市区域中的主要噪声源，从而识别出其中主要受道路交通噪声影响的区域，帮助开展交通噪声污染的有效防治，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种噪声识别方法、装置以及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种噪声识别方法，其特征在于，包括： 分别从仅受道路交通噪声影响的区域和仅受社会生活噪声影响的区域进行音频采集，得到样本音频数据； 对所述样本音频数据进行信号处理和特征提取，得到待训练数据集，其中，所述信号处理包括对所述样本音频数据进行均匀切分，得到时间长度相同的多个音频片段； 根据所述待训练数据集对深度卷积神经网络模型进行训练，得到声源识别模型； 根据所述声源识别模型对待识别区域的噪声进行识别，确定所述待识别区域的噪声声源类型； 所述根据所述声源识别模型对待识别区域的噪声进行识别，确定所述待识别区域的噪声声源类型，包括以下步骤： 在待识别区域内采集环境噪声的音频数据，对音频数据进行滤波，生成梅尔对数声谱图和MFCC特征图；其中，所述信号处理包括对所述样本音频数据进行均匀切分，得到时间长度相同的多个音频片段 将所述梅尔对数声谱图和MFCC特征图输入到训练好的声源识别模型中，识别声谱图和MFCC特征图的特征，进而对各个时间片段识别到的特征判别声源类别，得到各个时间片段的主要声源类别判别结果； 根据不同时间片段的所述主要声源类别判别结果中道路交通噪声和社会生活噪声的识别数量对比，判断待识别区域的主要环境噪声声源。

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