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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利基于特征融合的飞行动物声音智能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：CN121483265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610032055.3，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权基于特征融合的飞行动物声音智能识别方法是由王慧;陈理想;刘彤设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的飞行动物声音智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行动物声音识别技术领域，公开了基于特征融合的飞行动物声音智能识别方法。该方法包括采集目标飞行动物的声音信号并进行时频变换，获取时频特征矩阵。从矩阵中提取局部特征向量，计算其梯度场，定位局部极值点并编码其方向连接关系形成局部拓扑结构，筛选出高能量极值点作为关键局部特征。提取信号的梅尔频率倒谱系数序列，计算各梅尔频带的统计特征，筛选高方差频带对应系数作为关键声学特征。将两类关键特征融合后，输入预训练的卷积神经网络完成类别识别。该方法通过聚焦于声音的本质结构与显著变化信息，增强了特征的鉴别能力，从而提升了识别准确率与鲁棒性。

本发明授权基于特征融合的飞行动物声音智能识别方法在权利要求书中公布了：1.基于特征融合的飞行动物声音智能识别方法，其特征在于，包括： 采集多种目标飞行动物在不同生理和行为状态下产生的声音信号，对声音信号进行时频变换，获取时频特征矩阵； 从所述时频特征矩阵中提取多个局部特征向量，计算所述局部特征向量在特征空间中的梯度场，确定所述梯度场的局部极值点和对应的向量方向，将每个局部极值点的位置及其与相邻局部极值点的方向连接关系编码形成局部拓扑结构，从所述局部拓扑结构中筛选能量强度超过预设能量阈值的局部极值点作为关键局部特征； 从声音信号中提取梅尔频率倒谱系数，构成梅尔频率倒谱系数序列，计算所述梅尔频率倒谱系数序列在不同梅尔频带上的统计特征，形成梅尔频率特征向量，从所述梅尔频率特征向量中筛选方差超过预设方差阈值的频带对应的系数作为关键声学特征； 融合所述关键局部特征和关键声学特征，形成融合特征向量； 输入所述融合特征向量至预训练的卷积神经网络，获取目标飞行动物类别； 所述从所述时频特征矩阵中提取多个局部特征向量，计算所述局部特征向量在特征空间中的梯度场，包括： 在时频特征矩阵中，以每个特征维度对应的一行数据作为一个局部特征向量； 对每个局部特征向量，沿频谱分块索引方向计算其一阶差分，并将所有局部特征向量的一阶差分结果排列形成梯度场矩阵。

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吉林农业大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市南关区新城大街2888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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