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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利基于动态注意力机制的机器异常声音检测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：CN120108423B 。

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：202510162421.2，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于动态注意力机制的机器异常声音检测方法及系统是由刘东升;郑礼彬;林俊杰;徐杨波;李经纬设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态注意力机制的机器异常声音检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动态注意力机制的机器异常声音检测方法及系统，通过构建特征提取网络和检测网络，并在特征提取网络中通过log‑Mel谱图、改进的WaveNet和TgramNet网络提取机器音频的频域‑时域特征，获得特征融合谱图，包含MobileFaceNet网络与OCBAM动态注意力机制的检测网络，通过获取机器音频并对其进行机器具体类型与工作状态的数据标注，使用特征提取网络对机器音频数据集进行特征提取，训练检测模型，并使用检测模型检测异常声音。本发明解决了复杂工业环境中的机器异常声音检测困难问题，可以有效提高工业生产安全与效率、优化生产过程和质量控制、降低设备停机时间和维护成本。

本发明授权基于动态注意力机制的机器异常声音检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态注意力机制的机器异常声音检测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：构建特征提取网络，提取机器音频的频域和时域特征，用于表征目标机器音频的声学特征，将频域和时域特征融合，以获取声学特征融合谱图； 步骤2：构建基于动态注意力机制的机器异常声音检测网络，将全维动态卷积模块替换空间注意力中的卷积模块，全维动态卷积模块通过动态生成内核权重，渐进式地调整卷积操作的权重，根据特征的不同维度特性提供适应性的卷积操作； 所述动态注意力机制包括通道注意力和空间注意力；通道注意力先对步骤1中融合的特征分别进行最大池化和平均池化操作，再通过卷积层后进行加法操作，经激活函数后得到通道注意力的输出特征，将通道注意力的输出特征与所述融合的特征进行乘法操作，并将乘法操作后的特征作为空间注意力的输入；空间注意力对输入的特征进行最大池化操作和平均池化操作，再通过所述全维动态卷积模块后，经激活函数得到空间注意力的输出特征，将空间注意力的输出特征与所述乘法操作后的特征进行乘法操作，得到动态注意力机制的输出特征，用于机器异常声音检测网络的检测； 步骤3：获取机器音频数据并对其进行数据标注； 步骤4：基于标注后的机器音频数据，通过构建的所述特征提取网络提取频域时域特征，对构建的所述机器异常声音检测网络进行训练； 步骤5：将待检测的机器音频经特征提取网络和训练好的机器异常声音检测网络，得到最终检测结果。

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