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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于多种设备有监督域自适应的声场景分类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：CN116386599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202310369908.9，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权一种基于多种设备有监督域自适应的声场景分类方法是由罗丽燕;王玫;刘展奇;仇洪冰;宋浠瑜;杨含悦;樊小青设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多种设备有监督域自适应的声场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于声音场景分类领域，具体是指一种基于多种设备有监督域自适应的声场景分类方法，其特征在于，包括如下步骤，S1：对场景音频信号进行预处理；S2：进行傅里叶变换，进行梅尔滤波处理，再进行频段标准化修正，提取三个特征频谱图，融合三个特征频谱图得到三维声学特征。S3：将步骤S2得到的三维声学特征输入数据增强模块，得到经过数据增强后的三维声学特征；S4：构建有监督域自适应声场景分类模型；S5：进行有监督训练，得到训练好的有监督域自适应声场景分类模型；S6：得到分类结果。本发明具有结构简单、分类效果好、适应范围广的优点。

本发明授权一种基于多种设备有监督域自适应的声场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多种设备有监督域自适应的声场景分类方法，其特征在于，包括如下步骤，S1：读取多种不同种类拾音设备采集得到的场景音频信号，并对场景音频信号进行预处理，获得经预处理的样本数据；S2：对步骤S1获得的样本数据进行傅里叶变换，对傅里叶变换处理后的样本数据进行梅尔滤波处理，再进行频段标准化修正，提取三个特征频谱图，融合三个特征频谱图得到三维声学特征；S3：将步骤S2得到的三维声学特征输入数据增强模块，得到经过数据增强后的三维声学特征；S4：构建有监督域自适应声场景分类模型，基于CNN模型和域自适应方法构建声场景分类模型；所述声场景分类模型由若干特征对齐卷积块和全连接层构成；所述声场景分类模型在训练阶段按拾音设备种类将三维声学特征划分为源域和目标域，然后所述的源域和目标域分别通过声场景分类模型，并在每个特征对齐卷积块单独计算源域和目标域之间的差异损失，得到域差异损失；所述特征对齐卷积块将源域和目标域的输出特征进行差异对比，并计算出域差异损失；所述声场景分类模型的总损失为域差异损失、源域和目标域损失的加权求和；S5：将步骤S3所述三维声学特征及其对应标签输入到步骤S4所述声场景分类模型中进行有监督训练，得到训练好的有监督域自适应声场景分类模型；S6：将待分类的场景音频信号，输入到步骤S5所述有监督域自适应声场景分类模型中，得到分类结果。

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