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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于音频处理的无损管道风险等级检测方法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：CN120089160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510538735.8，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于音频处理的无损管道风险等级检测方法是由黄敏;肖仲喆;丁丁;张子茜设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于音频处理的无损管道风险等级检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及管道检测技术领域，具体指一种基于音频处理的无损管道风险等级检测方法，包括：若音频分帧初始噪声模式为居民噪声模式，且该音频分帧中工业噪声特征带占比大于预设倍数的居民噪声特征带占比，则该音频分帧目标噪声模式为工业噪声模式；若音频分帧初始噪声模式为工业噪声模式，且该音频分帧中居民噪声特征带占比大于预设倍数的工业噪声特征带占比，则该音频分帧目标噪声模式为居民噪声模式；选择与每个音频分帧的目标噪声模式频率对应的滤波器进行去噪，得到每个目标音频分帧后进行合帧和特征处理，得到目标音频信号的特征集，输入训练好的分类器中，得到待检测管道的风险等级分类结果。本发明提升了管道风险等级分类结果精度。

本发明授权一种基于音频处理的无损管道风险等级检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于音频处理的无损管道风险等级检测方法，其特征在于，包括： 对各个采样时刻采集的待检测管道原始音频信号进行等长分帧和平滑处理，得到待检测管道的各个音频分帧； 基于多窗谱估计，确定每个音频分帧中的工业噪声特征带和居民噪声特征带；基于能量比例表达式，计算每个音频分帧中工业噪声特征带占比和居民噪声特征带占比； 预设每个音频分帧的初始噪声模式；若当前音频分帧的初始噪声模式为居民噪声模式，且该音频分帧中工业噪声特征带占比大于预设倍数的居民噪声特征带占比，则当前音频分帧的目标噪声模式为工业噪声模式，反之当前音频分帧的目标噪声模式为居民噪声模式；若当前音频分帧的初始噪声模式为工业噪声模式，且该音频分帧中居民噪声特征带占比大于预设倍数的工业噪声特征带占比，则当前音频分帧的目标噪声模式为居民噪声模式，反之当前音频分帧的目标噪声模式为工业噪声模式； 选择与每个音频分帧的目标噪声模式频率对应的滤波器，滤除每个音频分帧目标噪声模式对应的噪声信号，得到滤波后的每个音频分帧； 采用自适应滤波器，对滤波后的每个音频分帧进行去噪处理，得到每个目标音频分帧； 对所有目标音频分帧进行合帧处理，得到待检测管道的目标音频信号；对目标音频信号进行特征提取，得到目标音频信号的特征集； 将目标音频信号的特征集合输入训练好的分类器中，得到待检测管道的风险等级分类结果； 分类器的训练过程包括： 对获取的不同管道的原始音频信号进行等长分帧和平滑处理，得到不同管道的各个音频分帧，计算不同管道每个音频分帧中工业噪声特征带占比和居民噪声特征带占比； 基于预设的每个管道各个音频分帧的初始噪声模式，确定每个管道各个音频分帧的目标噪声模式； 选择与每个管道各个音频分帧的目标噪声模式频率对应的滤波器，结合自适应滤波器，对每个管道各个音频分帧进行去噪，得到每个管道各个目标音频分帧； 对每个管道各个目标音频分帧先进行合帧处理再进行特征提取，得到每个管道的目标音频信号特征集； 基于不同管道的目标音频信号的特征集及其对应的风险等级标签，构建数据集，并将数据集划分成训练集和测试集； 利用合成少数过采样技术算法，通过线性插值方法，在训练集中少数类样本及其少数类近邻之间，生成新样本，进而得到新训练集，包括：获取训练集中每个类别及其对应样本数，并基于所有类别的样本数，找到样本数的最大值，作为最大类别样本数；若当前类别的样本数小于最大类别样本数，则采用K维树方法，对当前类别的各个样本进行近邻搜索，找到当前类别各个样本的各个近邻样本，构建当前类别各个样本的近邻样本集合；在当前类别当前样本的近邻样本集中随机选择任一近邻样本，作为当前类别当前样本的目标近邻样本；在当前类别当前样本与其目标近邻样本之间进行线性插值，得到当前类别当前样本对应的新样本；若当前类别当前样本对应的新样本处于当前类别当前样本特征的最小值和最大值之间，则保留当前新样本，反之则剔除；将当前类别当前样本及其对应的新样本加入结果数据集中；若当前类别的样本数不小于最大类别样本数，则将当前类别的各个样本加入结果数据集中；打乱结果数据集中的所有样本的顺序，得到新训练集； 利用新训练集，训练分类器，得到训练好的分类器。

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