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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于注意力机制的水声生物目标识别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：CN120126489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510421665.8，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种基于注意力机制的水声生物目标识别方法是由黄威;孙淑萌;徐振鹏;韩宇杰;张佳庚设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的水声生物目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的水声生物目标识别方法，属于水下目标识别技术领域。本发明提出一种注意力机制辅助的卷积神经网络模型用于水声信号目标识别，通过多头注意力机制，提取不同尺度空间的水声信号特征信息，来提高噪声干扰情况下的目标识别精度；提取对于分类任务最关键的音频特征，从而提升分类性能。本发明能够在音频样本包含复杂噪声的情况下，提取音频样本的关键区域特征，提高模型的鲁棒性和泛化能力，实现目标识别任务的较高准确率，为海洋目标识别提供技术支持。

本发明授权一种基于注意力机制的水声生物目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的水声生物目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取水下生物音频数据，并进行预处理；所述S1包括： S1-1：获取水下生物音频数据，音频数据的格式为wav格式；再进行音频文件的读取，获取音频信号和采样率； S1-2：使用谱减法去噪，谱减法公式为： ； 其中，为含噪音频的功率谱，为噪声功率谱，为调整参数，为估计的纯净信号功率； S1-3：使用固定长度分割方法将长时间音频分割为短片段，对于采样率为的音频，分割点为×2个采样点； S1-4：使用Librosa库实现采样率转换，统一采样率确保数据一致性； S2：提取音频数据的梅尔频谱特征并使用数据增强方法进行数据增强； S3：将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集； S4：构建基于注意力机制的神经网络模型-ACNN模型，该ACNN模型包括输入层、卷积块、自适应平均池化层、全连接层，正则化层和输出层；所述卷积块包含四层，每一层均包括注意力模块、卷积层、ReLU激活层、和批归一化层；所述S4中，数据处理过程包括以下步骤： S4-1：将经S1至S3处理后的数据通过输入层输入到ACNN模型中，输入数据的形状大小为：批次大小×通道数×时间步长×特征维度； S4-2：数据到达卷积块：每一层中数据首先经过注意力模块，后通过卷积层逐步提取音频特征，再通过ReLU激活层引入非线性，最后通过批归一化层标准化输出； S4-3：数据在卷积块中的操作结束后进入自适应平均池化层来降低特征图的空间维度； S4-4：将池化层的特征图展平后，通过一个全连接层映射到类别数量的输出； S4-5：在全连接层后，使用正则化层来防止过拟合； S4-6：最后通过输出层输出； S5：ACNN模型验证与参数更新：在验证集上评估模型性能，计算损失函数和准确率，根据验证集结果，调整ACNN模型参数和架构以优化性能； S6：基于训练优化后的ACNN模型进行测试，将预测标签与真实标签进行对比，从而测试ACNN模型的识别精度。

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