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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于通道注意力的多维融合特征水声目标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：CN121122328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511675851.0，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于通道注意力的多维融合特征水声目标识别方法是由黄威;徐振鹏;陆俊鹏;修正阳;张浩设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道注意力的多维融合特征水声目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于海洋观测技术领域，具体公开了一种基于通道注意力的多维融合特征水声目标识别方法。本发明方法提出了一种基于伽马滤波器的多维特征融合方法，以实现对获取的三维对数伽马频谱和三维伽马倒谱系数的特征融合；其中伽马滤波器对噪声的鲁棒性更强，因而提取多维融合特征的方法能更全面地捕获有用的声学信息。此外在多维特征融合过程中，通过自编码网络对特征数据进行去噪操作，减小了噪声干扰，增强了特征质量，提高了水声目标识别率。另外本发明还提出了一种结合通道注意力机制的U‑Net网络，以增强对关键特征的表征能力，并通过分类头进行水声目标分类。本发明方法能够在噪声环境下表现出较好的鲁棒性，且水声目标识别准确率较高。

本发明授权一种基于通道注意力的多维融合特征水声目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道注意力的多维融合特征水声目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.提取水声信号数据集并确认水声信号数据集对应的标签，根据水声目标识别任务提取水声音频，从提取的水声音频数据集中选择多种类别的水声音频； 步骤2.对提取的水声音频信号进行预处理得到语音信号； 步骤3.将预处理后的语音信号输入进Gammatone滤波器中，然后对滤波器输出取对数，得到对数伽马频谱，最后对得到的对数伽马频谱通过自编码器进行去噪处理； 步骤4.对经步骤3自编码器处理之前的对数伽马频谱进行离散余弦变换，得到伽马倒谱系数，然后对得到的伽马倒谱系数通过自编码器进行去噪处理； 步骤5.基于步骤3得到的去噪后的对数伽马频谱以及步骤4得到的去噪后的伽马倒谱系数，分别获取三维对数伽马频谱以及三维伽马倒谱系数并对二者进行特征融合； 首先对步骤3中求得的对数伽马频谱做两次差分，得到delta-对数伽马频谱以及delta-delta-对数伽马频谱特征，而后按通道维度进行拼接得到三维对数伽马频谱； 其次对步骤4中求得的伽马倒谱系数做两次差分，得到delta-伽马倒谱系数以及delta-delta-伽马倒谱系数特征，而后按通道维度进行拼接得到三维伽马倒谱系数； 最后将三维对数伽马频谱和三维伽马倒谱系数进行特征融合，得到多维融合特征； 步骤6.构建用于水声目标识别任务的多维融合特征水声目标识别模型； 该模型采用结合通道注意力机制的Unet网络进行特征提取，通过对多维特征的通道进行不同的权重配比，以增强对关键特征的表征能力，同时接入分类头实现水声目标分类； 将步骤5得到的多维融合特征输入到目标识别模型中，通过前向传播得到分类预测结果； 随后计算预测结果与真实标签之间的损失，并通过反向传播算法优化模型参数，以此完成模型的训练，最终利用训练好的模型实现基于通道注意力的多维融合特征水声目标识别。

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