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龙图腾网获悉珠海高凌信息科技股份有限公司申请的专利基于主声源检测的噪声事件识别方法、系统、装置、介质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：CN120279941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510287251.0，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于主声源检测的噪声事件识别方法、系统、装置、介质是由宋卫华;李列波;曾洪生;刘浩景;徐从文设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主声源检测的噪声事件识别方法、系统、装置、介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于主声源检测的噪声事件识别方法、系统、装置、介质,方法包括：对获取到的噪声音频进行连续切片处理，得到多个时长相同的音频切片并提取各个音频切片的时频域声纹特征，将各个时频域声纹特征输入至预设的深度学习模型进行噪声源分类识别，得到音频切片对应的噪声源分类结果和对应的置信度；计算各个音频切片的能量值；基于各个能量值、对应的噪声源分类结果和置信度和预设的主能量检测算法，计算出噪声音频对应的主能量类型；基于主能量类型对应的噪声源分类结果进行噪声事件识别。本申请通过主能量检测算法识别出主要噪声源，并基于主要噪声源确定噪声源识别结果，有效保障噪声源识别结果的准确性。

本发明授权基于主声源检测的噪声事件识别方法、系统、装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于主声源检测的噪声事件识别方法，其特征在于，包括： 通过噪声传感器获取噪声音频，对所述噪声音频进行连续切片处理，得到多个时长相同的音频切片； 提取各个所述音频切片的时频域声纹特征，并将各个所述时频域声纹特征输入至预设的深度学习模型进行噪声源分类识别，得到各个切片识别结果，所述切片识别结果包括所述音频切片对应的噪声源分类结果和所述噪声源分类结果的置信度； 计算各个所述音频切片的能量值，并将各个所述能量值关联至对应的所述音频切片的所述噪声源分类结果和所述置信度，其中，所述能量值为所述音频切片的时域能量值或频域能量值； 基于各个所述能量值、对应的所述噪声源分类结果和所述置信度和预设的主能量检测算法，计算出所述噪声音频对应的主能量类型，其中，所述主能量类型用于指示所述噪声音频中占比最大的噪声源类型； 基于所述主能量类型对应的所述噪声源分类结果进行噪声事件识别； 基于各个所述能量值、对应的所述噪声源分类结果和所述置信度和预设的主能量检测算法，计算出所述噪声音频对应的主能量类型，包括： 基于各个所述能量值计算对应的所述音频切片的leq值； 将小于置信度阈值的所述置信度所对应的噪声源分类结果对应的修正为参考噪声源类型，将同一类型的所述噪声源分类结果对应的所述leq值相加，得到多个第一参考leq值，将数值最大的所述第一参考leq值对应的所述噪声源分类结果所对应的噪声源类型确定为主能量类型； 或者， 将各个所述leq值与对应的所述音频切片的所述置信度进行乘法加权处理，得到各个第二参考leq值，将数值最大的所述第二参考leq值对应的所述噪声源分类结果所对应的噪声源类型确定为主能量类型。

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