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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于样条插值小波神经网络的英文长元音u特征小波系数提取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：CN120183436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510665403.6，技术领域涉及：G10L25/30；该发明授权一种基于样条插值小波神经网络的英文长元音u特征小波系数提取方法是由毛伟伟;段艳涛;石立华;宋平;彭瑾;付尚琛;孙征;张琪设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于样条插值小波神经网络的英文长元音u特征小波系数提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于样条插值小波神经网络的英文长元音u特征小波系数提取方法，该方法首先对音频信号进行归一化和阈值预处理，有效去除环境噪声干扰；其次构建基于六阶样条小波函数的三层神经网络反馈矩阵，通过全局矩阵Ψ的转置运算与逆矩阵计算生成反馈矩阵；接着利用离散傅里叶逆变换构建包含频域误差的准则函数；最后通过迭代训练动态调整输出层权值，当准则函数模值小于训练误差迭代结束条件时终止训练，获得表征长元音u特征的小波系数集合。本发明创新性地将六阶样条小波的频域局部化特性与神经网络的自适应学习相结合，在保证特征提取精度的同时提升了抗噪性能，解决了个体发音差异问题。

本发明授权一种基于样条插值小波神经网络的英文长元音u特征小波系数提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样条插值小波神经网络的英文长元音u特征小波系数提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、音频信号数组预处理：通过采样得到长元音u的模拟量音频信号数组，并对其进行归一化处理，之后再进行阈值处理，得到预处理的音频信号数组； 步骤2、构建反馈矩阵：采用六阶样条小波函数作为三层小波神经网络的隐层神经元，以作为矢量值矩阵元素构建六阶样条小波函数行向量全局矩阵，通过对行向量全局矩阵进行转置并与其自身作矩阵乘法得到方阵，然后对方阵求逆，最后通过矩阵复合运算得到小波神经网络反馈矩阵； 步骤3、构建准则函数：利用离散傅里叶逆变换对六阶样条小波函数频域表达式作离散傅里叶逆变换获得系数向量，将音频信号数组有序排列构建音频信号数组向量，设定输出层权值矩阵，通过对音频信号数组向量、输出层权值矩阵和六阶样条小波函数全局矩阵做矩阵乘法和减法运算得到训练集上的误差，将所述误差的转置与系数向量做卷积，得到准则函数频域误差矩阵，最后对所述准则函数频域误差矩阵做矩阵转置及矩阵乘法运算得到准则函数； 步骤4、训练输出层权值向量：通过准则函数训练小波神经网络训练反馈矩阵，由训练误差迭代结束条件确定最终的输出层权值，完成英文长元音u特征小波系数的提取工作。

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中国人民解放军陆军工程大学，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区后标营88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”。