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龙图腾网获悉郑州信大先进技术研究院申请的专利基于频谱与时间信息结合的自监督异常声音检测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：CN116206625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211673797.2，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于频谱与时间信息结合的自监督异常声音检测方法是由谢文博;高毫林;于博;李永才;叶森设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频谱与时间信息结合的自监督异常声音检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于频谱与时间信息结合的自监督异常声音检测方法，包括以下步骤：预先收集各个目标设备的原始音频片段，并以机器ID作为标识进行关联存储，利用预置的梅尔滤波器，提取原始音频片段的梅尔频谱图；通过预置的时间特征提取网络，提取原始音频片段的时间频谱特征图；分别对各台目标设备的梅尔频谱图及时间频谱特征图进行特征融合；将每台目标设备的梅尔与时间融合特征输入分类器中，以每台目标设备的机器ID作为类别标签，进行训练，得到目标分类模型；在测试时，将待测声音信息输入得到的目标分类模型中，得到每台目标设备的实时特征声音指标，根据实时特征声音指标与临界值的比较结果，判断目标设备是否处于异常状态。

本发明授权基于频谱与时间信息结合的自监督异常声音检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频谱与时间信息结合的自监督异常声音检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，利用全向麦克风，预先收集各个目标设备在真实工厂环境下的原始音频片段，并以机器ID作为标识进行关联存储； 其中，所述全向麦克风分别设置在每台目标设备的监测重点部位，所述目标设备为同一类型且细节结构不同的设备，所述原始音频片段包括目标设备的正常运行声音和目标设备周围机器设备的运行声音； 步骤2，利用预置的梅尔滤波器对每台目标设备的原始音频片段进行处理，提取出每台目标设备对应的梅尔频谱图；通过预置的时间特征提取网络对每台目标设备的原始音频片段进行处理，提取出每台目标设备对应的时间频谱特征图； 分别对各台目标设备的梅尔频谱图及时间频谱特征图进行特征融合，得到各台目标设备的梅尔与时间融合特征； 步骤3，将每台目标设备的梅尔与时间融合特征输入预置的分类器模型中，以每台目标设备的机器ID作为类别标签，并使用Arcface损失函数指导所述分类器模型收敛； 步骤4，在训练过程中，每N轮，计算所述分类模型在测试集上的准确率； 迭代训练m×N轮，取准确率最优的模型，作为目标分类模型； 以最大似然估计算法，对训练过程中分类模型的输出值进行拟合，得到输出值的高斯分布概率密度函数，再基于所述高斯分布概率密度函数确定异常声音检测的临界值； 步骤5，在现场监测目标设备的健康状态时，采集每台目标设备的实时运行声音片段，在单声道采样后得到待测声音信息； 将所述待测声音信息输入步骤4得到的目标分类模型中，得到每台目标设备的实时特征声音指标； 在所述实时特征声音指标≤所述临界值，判定所述目标设备处于正常状态； 在所述实时特征声音指标＞所述临界值，判定所述目标设备处于异常状态。

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