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龙图腾网获悉西安富立叶微电子有限责任公司申请的专利一种基于神经网络模型的数据识别方法、系统及应用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：CN120452432B 。

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：202510826225.0，技术领域涉及：G10L15/16；该发明授权一种基于神经网络模型的数据识别方法、系统及应用是由贺智勇设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的数据识别方法、系统及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络模型的数据识别方法、系统及应用，涉及音频处理领域，解决了现有的数据识别方法存在对音频数据识别处理不佳的问题，包括步骤S1：获取待识别音频，并对待识别音频中存在目标音频的声音时段进行截取，得到目标音频时段采集数据，步骤S2：获取多组历史目标音频，通过设置去噪指标对历史目标音频进行音源标记，得到音频音源标记数据，根据音频音源标记数据创建音频神经网络模型，步骤S3：根据音频神经网络模型对每一个目标音频截取时段进行音频噪声识别并去除，本发明能够提高音频去噪效率。

本发明授权一种基于神经网络模型的数据识别方法、系统及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的数据识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取待识别音频，并对待识别音频中存在目标音频的声音时段进行截取，得到目标音频时段采集数据； 步骤S2：获取多组历史目标音频，通过设置去噪指标对历史目标音频进行音源标记，得到音频音源标记数据，根据音频音源标记数据创建音频神经网络模型； 步骤S3：根据音频神经网络模型对每一个目标音频截取时段进行音频噪声识别并去除； 所述步骤S1中，还包括具体以下步骤： 步骤S11：通过音频获取设备对音频识别场所进行实时音频监控的过程中，将音频设备开始进行工作的时间点标记为时段音频开始时间点，将当前时刻所对应的时间点标记为音频结束时间点，将音频识别场所在音频开始时间点与音频结束时间点所产生的环境录音标记为待识别音频； 步骤S12：将待识别音频分割为若干个时间连续的音频短时帧，并在所获取的若干个音频短时帧中选取一个样本音频短时帧； 步骤S13：对样本音频短时帧进行目标音频能量分析，根据分析结果获取样本音频短时帧所对应的目标音频能量比； 步骤S14：获取若干个已经识别有目标音频的历史音频短时帧，分别获取每一个历史音频短时帧所对应的目标音频能量比，并随所得的多个目标音频能量比进行数值大小比对，将数值最小的目标音频能量比标记为目标音频基准能量比； 步骤S15：对每一个音频短时帧进行目标音频能量比获取，并将所得目标音频能量比与目标音频基准能量比进行数值比对，根据比对结果将音频短时帧划分为有效音频短时帧和无效音频短时帧； 步骤S16：在待识别音频中，对有效音频短时帧所对应的声音时段进行截取，得到多个目标音频截取时段； 步骤S17：将所获取的目标音频截取时段定义为目标音频时段采集数据； 所述步骤S13中，还包括具体以下步骤： 将样本音频短时帧分割为若干个音频信号采样点，并将所分割的音频信号采样点按照分割的时间先后顺序依次命名为X1信号采样点至Xa信号采样点； 分别获取目标音频在X1信号采样点至Xa信号采样点所对应的目标音频信号进行强度数值获取，得到X1目标信号强度数值至Xa目标信号强度数值； 在X1信号采样点，对除目标音频信号之外的任意环境音频信号进行强度数值获取，并对所得的多个环境音频信号强度数值进行数值大小比对，将数值最大的环境音频信号强度数值标记为X1环境信号强度数值； 分别获取X2信号采样点至Xa信号采样点所对应的环境信号强度数值，得到X2环境信号强度数值至Xa环境信号强度数值； 计算X1目标信号强度数值与X1环境信号强度数值的比值，得到X1目标音频强度比计算Xa目标信号强度数值与Xa环境信号强度数值的比值，得到Xa目标音频强度比； 对X1目标音频强度比至Xa目标音频强度比进行平均数计算，得到样本音频短时帧所对应的目标音频能量比。

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