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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利分数阶语谱图深度学习的声乐发声练习质量等级评定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：CN118692499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410717679.X，技术领域涉及：G10L25/60；该发明授权分数阶语谱图深度学习的声乐发声练习质量等级评定方法是由廖赐麟;陈映红;廖桂萌;罗晨璐;章先恒;白森杰;廖一鹏设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本分数阶语谱图深度学习的声乐发声练习质量等级评定方法在说明书摘要公布了：本发明提出分数阶语谱图深度学习的声乐发声练习质量等级评定方法，包括以下步骤；步骤S1、采集歌唱者声乐母音发声练习的音频信号，并根据发声指标标注相应的质量等级，构建样本数据集，用于模型的训练、测试和验证；步骤S2、将音频信号转换为一系列的分数阶语谱图；步骤S3、构建模型中的基于DenseNet和通道注意力机制的分数阶语谱图深度特征提取网络，将提取的分数阶语谱图深度特征输入到BiLSTM网络，抽取发声练习信号的时间序列特征；步骤S4、采用量子烟花算法优化模型的核极限学习机的超参数，将抽取的时间序列特征映射到高维空间进行质量等级决策，形成评定结果；步骤S5、对模型进行训练；本发明能够更好地适应非平稳信号的特性，提供更准确的频谱分析。

本发明授权分数阶语谱图深度学习的声乐发声练习质量等级评定方法在权利要求书中公布了：1.分数阶语谱图深度学习的声乐发声练习质量等级评定方法，其特征在于：包括以下步骤； 步骤S1、采集歌唱者声乐母音发声练习的音频信号，并根据发声指标标注相应的质量等级，构建样本数据集，用于声乐发声练习质量评定网络模型的训练、测试和验证； 步骤S2、声乐发声练习质量评定网络模型基于短时分数阶傅里叶变换将音频信号转换为一系列的分数阶语谱图； 步骤S3、构建声乐发声练习质量评定网络模型中的基于DenseNet和通道注意力机制的分数阶语谱图深度特征提取网络，将提取的分数阶语谱图深度特征输入到BiLSTM网络，抽取发声练习信号的时间序列特征； 步骤S4、采用量子烟花算法优化声乐发声练习质量评定网络模型的核极限学习机的超参数，将抽取的时间序列特征映射到高维空间进行质量等级决策，形成评定结果； 步骤S5、采用训练集和验证集对声乐发声练习质量评定网络模型进行训练，通过测试集对模型进行测试及结果分析。

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福建师范大学，其通讯地址为：350117 福建省福州市闽侯县上街镇乌龙江中大道18号福建师范大学旗山校区；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”。

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