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龙图腾网获悉中国水利水电第七工程局有限公司申请的专利应用深度学习算法的隧道施工环境噪声抑制方法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：CN120388555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510884086.7，技术领域涉及：G10K11/178；该发明授权应用深度学习算法的隧道施工环境噪声抑制方法及系统是由展茂亮;鲁玉明;张丹萍;刘小弟;辛凯;张佳;李成臣;郑勇;孙鹏;何延志;曹艳辉;代作强;周铠;袁得栋;陈密;罗志洪;范伯达;李梦;李斌;刘代智设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用深度学习算法的隧道施工环境噪声抑制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种应用深度学习算法的隧道施工环境噪声抑制方法及系统，方法通过采集涵盖多个时域噪声信号及其包含的施工设备噪声分量的原始噪声信号集合，完整获取了隧道施工环境下复杂多样的噪声信息；接着基于噪声特征提取处理所得到的噪声特征分布，能够从噪声频谱特征、噪声源方位特征及噪声能量传播特征多个维度全面刻画噪声特性；然后利用深度学习噪声抑制模型对上述特征进行抑制处理，能够智能分析并生成针对性的抑制控制特征集合；进一步基于该集合驱动噪声抑制装置执行噪声抵消操作，可精准生成与各时域噪声信号相位相反的抵消声波信号。

本发明授权应用深度学习算法的隧道施工环境噪声抑制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用深度学习算法的隧道施工环境噪声抑制方法，其特征在于，包括： 采集隧道施工现场的原始噪声信号集合，所述原始噪声信号集合包括多个时域噪声信号，每个时域噪声信号包含至少一个施工设备产生的噪声分量； 对所述原始噪声信号集合进行噪声特征提取处理，得到每个时域噪声信号的噪声特征分布，所述噪声特征分布包括噪声频谱特征、噪声源方位特征及噪声能量传播特征； 调用深度学习噪声抑制模型对所述噪声特征分布进行抑制处理，生成与每个时域噪声信号对应的抑制控制特征集合：将所述噪声特征分布输入所述深度学习噪声抑制模型的编码器模块进行特征压缩处理，生成噪声编码特征向量；将所述噪声编码特征向量输入所述深度学习噪声抑制模型的解码器模块进行抑制参数重构处理，生成初始抑制参数序列；对所述初始抑制参数序列进行时域对齐处理，根据所述时域噪声信号的时间戳调整所述初始抑制参数序列的相位及幅值，生成所述抑制控制特征集合； 所述对所述初始抑制参数序列进行时域对齐处理，根据所述时域噪声信号的时间戳调整所述初始抑制参数序列的相位及幅值，生成所述抑制控制特征集合，包括：获取所述时域噪声信号的时间戳序列，所述时间戳序列包含所述时域噪声信号各采样点的时序标识；对所述初始抑制参数序列执行时间戳同步处理，根据所述时间戳序列的采样间隔对所述初始抑制参数序列进行插值重构，生成时间戳同步的抑制参数序列；提取所述时域噪声信号的相位基准曲线，计算所述时间戳同步的抑制参数序列的相位偏移量集合，所述相位偏移量集合包含各采样点的相位差绝对值；根据所述相位偏移量集合对所述时间戳同步的抑制参数序列进行相位补偿处理，生成相位对齐的抑制参数序列；提取所述时域噪声信号的幅值包络曲线，计算所述相位对齐的抑制参数序列的幅值缩放因子集合，所述幅值缩放因子集合包含各采样点的幅值比例系数；根据所述幅值缩放因子集合对所述相位对齐的抑制参数序列进行幅值调整处理，生成幅值匹配的抑制参数序列；对所述幅值匹配的抑制参数序列进行量纲一致性处理，以实现所述抑制参数序列的相位维度与幅值维度的单位统一；将所述幅值匹配的抑制参数序列的相位参数与幅值参数进行特征维度拼接处理，生成所述抑制控制特征集合； 基于所述抑制控制特征集合驱动噪声抑制装置执行噪声抵消操作，生成与所述时域噪声信号相位相反的抵消声波信号以降低环境噪声强度。

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