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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利类分布与时序上下文协同提示的声音事件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：CN120048284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510211179.3，技术领域涉及：G10L25/18；该发明授权类分布与时序上下文协同提示的声音事件检测方法及系统是由毛启容;余时雨;高利剑;詹永照设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本类分布与时序上下文协同提示的声音事件检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了类分布与时序上下文协同提示的声音事件检测方法及系统，将原始音频信号转换为信号帧序列，预训练模型分支提取梅尔滤波器组特征，下游模型分支提取梅尔频谱特征；预训练模型的每一层均引入局部时序提示模块和全局分布提示模块的组合，预训练模型输出音频序列特征和全局分布提示模块；音频序列与下游模型的输出进行特征融合，计算下游模型的帧级别预测概率，实现音频定位任务；继而，将下游模型的帧级别预测概率生成句级别预测概率；对于预训练模型，对全局分布提示模块进行处理，获得预训练模型的句级别预测概率；最后，将两个句级别预测概率进行融合，获得声音事件的分类结果。本发明能显著提升声音事件检测的音频分类和定位性能。

本发明授权类分布与时序上下文协同提示的声音事件检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.类分布与时序上下文协同提示的声音事件检测方法，其特征在于： 将原始音频信号转换为信号帧序列，预训练模型分支提取梅尔滤波器组特征，下游模型分支提取梅尔频谱特征； 在预训练模型分支中，预训练模型的每一层均引入局部时序提示模块和全局分布提示模块的协同组合，以联合优化预训练模型，所述预训练模型输出局部时序特征增强的音频序列特征以及全局分布提示模块； 下游模型分支将梅尔频谱特征序列输入卷积神经网络进行特征提取，并与预训练模型生成的音频序列特征进行特征拼接，随后经过循环神经网络进行时序建模； 预测头对下游模型的输出进行处理，得到帧级别预测概率，即声音事件的定位结果；随后，对所述帧级别预测概率进行注意力池化操作，生成下游模型的句级别预测概率；对于预训练模型，通过线性层对所述全局分布提示模块进行处理，获得预训练模型的句级别预测概率； 最终，对下游模型的句级别预测概率和预训练模型的句级别预测概率进行决策级融合，获得声音事件的分类结果； 局部时序提示模块和全局分布提示模块的协同组合，具体为：，其中，表示第层的Transformer编码器，分别表示第层输出的全局分布提示模块和音频序列特征，表示Transformer编码器的层数，表示全局分布提示向量，表示局部时序提示向量； 与预训练模型生成的音频序列特征进行特征拼接，具体为：，其中，表示拼接后的特征表示，表示卷积神经网络提取的特征，表示自适应平均池化处理后的音频序列特征，表示特征维度的最后一维度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏大学，其通讯地址为：212013 江苏省镇江市京口区学府路301号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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