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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于麦克风阵列的雷声信号高效识别方法和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：CN120581024B 。

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：202511097674.2，技术领域涉及：G10L25/03；该发明授权一种基于麦克风阵列的雷声信号高效识别方法和系统是由王彪;张其林;段春旭;赵子琪;严玉龙;潘兴可设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于麦克风阵列的雷声信号高效识别方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于麦克风阵列的雷声信号高效识别方法和系统，属于雷声探测技术领域，包括音频信号采集、音频信号筛选、预处理、模型构建与模型应用五个步骤。本申请采用麦克风阵列实时同步采集多通道环境音频信号，提升了雷声信号的空间表达能力。通过引入基于短时帧平均能量标准差的多通道筛选机制，有效剔除静音段与低动态背景噪声，提升了候选信号的有效性。同时，本发明基于能量与方差加权对多通道特征进行融合，从而增强了神经网络模型对雷声音频事件的判别能力和抗干扰能力。本申请提供的方法适用于复杂环境下的实时雷声识别与监测，具有良好的识别性能和工程应用价值。

本发明授权一种基于麦克风阵列的雷声信号高效识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于麦克风阵列的雷声信号高效识别方法，其特征在于，包括： 获取样本音频信号，所述音频信号包括多个子信号； 确定所述样本音频信号的标签类型，所述标签类型包括雷声信号和非雷声信号；所述确定所述样本音频信号的标签类型的步骤包括： 获取所述子信号的短时帧平均能量标准差；所述获取所述子信号的短时帧平均能量标准差的步骤包括： 对所述子信号进行加窗采样，获取第一加窗信号； 对所述第一加窗信号进行帧采样，获取多个第一帧数据； 获取多个所述第一帧数据的短时能量平均值，所述短时能量平均值的表征公式包括： 其中，Eframe为所述短时能量平均值；N为所述第一帧数据的长度，用于表征所述第一帧数据中包含的加窗采样的采样点数；x[n]为所述子信号在第n个采样点的幅度值，n为采样点索引；w[n]为施加于第n个采样点的窗函数值； 对所述短时能量平均值进行归一化处理，并在多个所述第一帧数据中，基于归一化后的短时能量平均值，获取所述短时帧平均能量标准差，所述短时帧平均能量标准差的表征公式包括： 其中，STE_SD为所述短时帧平均能量标准差；M为所述第一帧数据的数量；Ei为第i个所述第一帧数据归一化后的短时能量平均值；μ为多个归一化后的短时能量平均值的均值； 确定短时帧平均能量标准差的阈值； 在多个所述子信号中，响应于所述短时帧平均能量标准差的最大值大于或等于所述短时帧平均能量标准差的阈值，确定所述样本音频信号为有效音频信号；否则确定所述样本音频信号为无效音频信号； 对所述有效音频信号进行雷声信号检验，确定通过检验的所述有效音频信号的标签类型为雷声信号，否则标签类型为非雷声信号； 基于对数滤波器组特征对所述样本音频信号进行数据预处理，获取特征矩阵； 基于深度卷积神经网络获取基础模型，并将所述特征矩阵作为所述基础模型的输入，所述特征矩阵对应的标签类型作为所述基础模型的输出，对所述基础模型进行模型训练，获取雷声信号识别模型； 获取待测音频信号，并输入所述雷声信号识别模型，获取所述待测音频信号的雷声信号识别结果。

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