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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种融合机器识别和听觉脑机接口的声音目标探测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：CN116312635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310267668.1，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种融合机器识别和听觉脑机接口的声音目标探测方法是由毕路拯;徐新博;王瑞东;刘莹;史健廷设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合机器识别和听觉脑机接口的声音目标探测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合机器识别和听觉脑机接口的声音目标探测方法，包括以下步骤：获取实时声音信号和声音样本训练集，对实时声音信号和声音样本训练集进行预处理和特征提取，分别获得对应的实时声学特征和训练集声学特征；构建置信度计算模型和神经网络模型，基于声音样本训练集对所述置信度计算模型和神经网络模型进行训练；基于训练后的置信度计算模型和神经网络模型获取所述实时声音信号的联合置信度；对所述联合置信度进行判断，获得脑机接口启用结果，进而对所述实时声音信号进行判别。本发明的声音目标探测方法，能够提升检测系统的抗干扰能力和对新目标样本的鲁棒性的同时，减轻脑机接口操作者的负担，提高了检测的准确性与效率。

本发明授权一种融合机器识别和听觉脑机接口的声音目标探测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合机器识别和听觉脑机接口的声音目标探测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取实时声音信号和声音样本训练集，对所述实时声音信号和声音样本训练集进行预处理和特征提取，分别获得对应的实时声学特征和训练集声学特征； 构建置信度计算模型和神经网络模型，基于所述声音样本训练集对所述置信度计算模型和神经网络模型进行训练； 基于训练后的置信度计算模型和神经网络模型获取所述实时声音信号的联合置信度； 对所述联合置信度进行判断，获得脑机接口启用结果，进而对所述实时声音信号进行判别； 构建置信度计算模型的过程包括： 对所述训练集声学特征进行时域平均，获得所述声音样本训练集的能量均值向量；分别获取目标声音样本和非目标声音样本的能量均值向量的平均值，进而获得对应的第一能量分布基线和第二能量分布基线；统计每类声音样本与对应的基线的距离，并将所述距离拟合为指数修正的高斯概率密度，进而获得置信度计算模型，其中，所述声音样本训练集包括目标声音样本和非目标声音样本。

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