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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利宽带声源定位方法、装置、设备及存储介质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：CN121454455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202610008682.3，技术领域涉及：G01S5/20；该发明授权宽带声源定位方法、装置、设备及存储介质是由陈贵童;陈树清;孙维泽;黄磊设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本宽带声源定位方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种宽带声源定位方法、装置、设备及存储介质，涉及神经网络技术领域，包括：获取自由空间场的声场信号；基于所述声场信号计算协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行融合拼接生成协方差张量；将所述协方差张量输入自适应卷积注意力神经网络模型，获取所述协方差张量的子空间特征向量；基于所述子空间特征向量和预设的扫描向量计算空间谱值，通过所述空间谱值确定所述自由空间场的声源位置。通过自适应卷积注意力神经网络模型进行声源定位预测，提升了声源定位的灵活性和准确性。

本发明授权宽带声源定位方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种宽带声源定位方法，其特征在于，所述宽带声源定位方法包括： 获取自由空间场的声场信号； 基于所述声场信号计算协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行融合拼接生成协方差张量； 将所述协方差张量输入自适应卷积注意力神经网络模型，获取所述协方差张量的子空间特征向量； 基于所述子空间特征向量和预设的扫描向量计算空间谱值，通过所述空间谱值确定所述自由空间场的声源位置； 其中，所述自适应卷积注意力神经网络模型包括卷积神经网络模块、自注意力模块和前馈神经网络模块，所述将所述协方差张量输入自适应卷积注意力神经网络模型，获取所述协方差张量的子空间特征向量的步骤包括： 将所述协方差张量拆分为幅度数据和相位数据； 将所述幅度数据和所述相位数据分别输入所述卷积神经网络模块进行特征编码，提取所述协方差张量的第一特征和第二特征； 将所述第一特征和所述第二特征分别输入所述自注意力模块以捕获所述协方差矩阵中的全局依赖关系，得到所述协方差矩阵的第三特征和第四特征； 将所述第三特征和所述第四特征分别输入所述前馈神经网络模块进行非线性变换和复数化，得到所述协方差矩阵的子空间特征向量； 其中，所述基于所述子空间特征向量和预设的扫描向量计算空间谱值，通过所述空间谱值确定所述自由空间场的声源位置的步骤包括： 根据所述自由空间场的待扫描区域，确定若干个扫描点和所述扫描点对应的扫描向量； 基于所述子空间特征向量和所述扫描向量进行投影运算，得到所述扫描点的空间谱值； 基于所述空间谱值得到空间谱分布图，根据所述空间谱分布图中的峰值位置确定所述自由空间场中的声源位置。

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