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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于毫米波传感的语音命令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：CN119724184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411952201.1，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权基于毫米波传感的语音命令识别方法是由李军怀;郭与番;王怀军;费蓉;于蕾;吴婷;王侃;成宽洪设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于毫米波传感的语音命令识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于毫米波传感的语音命令识别方法，首先搭建毫米波雷达数据采集平台，采集不同语音命令的回波数据；然后对采集的回波数据进行预处理；对每个距离单元上经预处理后的回波数据进行短时傅里叶变换，提取目标的多普勒信息，随后对所有距离单元的多普勒谱进行非相干叠加，生成微多普勒谱图；利用改进的深度卷积对抗网络进行数据扩增，最后构建声带振动识别网络BAC‑Net，通过对不同语音命令词的训练，得到最优模型，从而识别不同语音命令。本发明解决了现有技术在处理独立语音命令和检测微弱声音如患者语音方面的局限性，同时克服有限数据量对模型设计和扩展带来的困难。

本发明授权基于毫米波传感的语音命令识别方法在权利要求书中公布了：1.基于毫米波传感的语音命令识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、搭建毫米波雷达数据采集平台，采集不同语音命令的回波数据； 步骤2、对步骤1采集的回波数据进行预处理； 所述步骤2具体按照以下步骤实施： 步骤2.1、通过步骤1采集到不同语音命令词的回波数据，该数据以三维矩阵形式表示，维度为： 其中，为快速时间维度上的采样点索引，为慢时间维度上的Chirp索引，为接收通道的索引，代表示矩阵的数据类型是复数形式，即每个数据点可表示为，蕴含信号的幅度和相位信息，表示快速时间维度的采样点数，表示慢时间维度的线性调频Chirp数量，一个Chirp是雷达发送的单个频率调制信号，用于获取目标的速度信息，表示接收通道数； 步骤2.2、对步骤2.1获取的回波数据，在快速时间维进行快速傅里叶变换，提取目标的距离信息，将原始ADC数据从时域变换到距离域，具体计算公式为： 为距离单元索引，与快速时间维度的采样点一一对应，最终生成距离-时间矩阵 步骤2.3、对步骤2.2的距离-时间矩阵采用相量均值算法滤除静态杂波，对所有Chirp取相量均值，计算静态杂波分量，并从原矩阵中减去： 为滤除静态杂波后的距离-时间矩阵，得到更清晰的动态目标信号； 步骤2.4、对步骤2.3的去除直流分量，直流分量的计算公式为： 从中减去计算得到的直流分量，以消除背景干扰： 最终得到去除直流分量的距离-时间矩阵； 步骤3、对每个距离单元上经预处理后的回波数据进行短时傅里叶变换，提取目标的多普勒信息，随后对所有距离单元的多普勒谱进行非相干叠加，生成微多普勒谱图； 所述步骤3具体按照以下步骤实施： 步骤3.1、将步骤2.4得到的距离-时间矩阵，对每个距离单元上进行短时傅里叶变换，提取目标的多普勒信息： 表示距离单元、频率、接收通道上的微多普勒谱； 步骤3.2、根据步骤3.1得到的每个距离单元上的多普勒谱，对所有距离单元的多普勒谱进行非相干叠加，生成微多普勒谱图： 表示频率和接收通道上的微多普勒谱图，是微多普勒谱的幅度平方，用于非相干叠加，以生成最终的微多普勒谱图； 步骤4、利用改进的深度卷积对抗网络进行数据扩增，构建训练集、验证集和测试集； 步骤5、构建声带振动识别网络BAC-Net，通过对不同语音命令词的训练，得到最优模型，从而识别不同语音命令。

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