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龙图腾网获悉福建睿芯科技有限公司申请的专利一种基于声纹识别模型的设备工作状态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：CN120853617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511340207.8，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法是由林小芬;林世元设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法，涉及工业设备运行状态识别技术领域。该基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法，通过采集目标设备的运行音频波形数据，提取包含短时能量、频谱质心、谱通量、MFCC和零交叉率等参数的声学表示数据，输入至预训练的声纹识别模型提取声纹特征表示向量，并通过状态分类模型确定当前运行状态类别，本发明通过将音频信号划分为帧，提取短时能量、频谱质心、谱通量、MFCC、零交叉率等声学特征，结合双向神经网络建模帧间演化关系，并引入注意力机制突出关键帧段，有效增强对状态边界模糊或过渡不明显等工况的识别能力，提升时序解析与状态判别精度。

本发明授权一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标设备在当前运行状态下的运行音频波形数据，所述运行音频波形数据包括若干个连续时间点对应的运行声音幅度值； 对所述运行音频波形数据进行预处理，得到运行声学表示数据，所述运行声学表示数据由若干帧的运行声学参数构成，运行声学参数包括短时能量、频谱质心、谱通量、梅尔频率倒谱系数和零交叉率； 将所述运行声学表示数据输入至预训练的声纹识别模型，提取目标设备的运行声纹特征表示向量； 将所述声纹特征表示向量输入至预训练的状态分类模型中进行分类分析，确定目标设备的当前运行状态类别； 所述声纹识别模型包括输入层、卷积神经网络层、双向长短期记忆网络层、注意力机制层和特征表示层； 提取目标设备的运行声纹特征表示向量的具体步骤如下： 在声纹识别模型的输入层中，接收运行声学表示数据； 在声纹识别模型的卷积神经网络层中，对运行声学表示数据执行多个一维卷积运算与池化处理，得到局部时间与频率联合特征图； 在声纹识别模型的双向长短期记忆网络层中，对局部时间与频率联合特征图进行前向与后向状态传播，得到双向时序特征序列； 在声纹识别模型的注意力机制层中，对双向时序特征序列进行注意力加权融合，得到帧权重增强后的聚合特征向量； 在声纹识别模型的特征表示层中，对聚合特征向量进行维度映射与归一化处理，输出目标设备的运行声纹特征表示向量； 对双向时序特征序列进行注意力加权融合的具体步骤如下： 对双向时序特征序列中每一帧的特征向量与全局上下文表示进行相似性计算，得到各帧的注意力权重值； 基于注意力权重值对应帧的特征向量进行加权处理，得到帧权重增强后的聚合特征向量； 对聚合特征向量进行维度映射与归一化处理的具体步骤如下： 对帧权重增强后的聚合特征向量进行全连接映射，得到高维特征表示； 对高维特征表示执行L2归一化处理，输出目标设备的运行声纹特征表示向量。

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