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龙图腾网获悉集美大学申请的专利一种基于多模态数据的环境噪声监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：CN120561878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511062280.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模态数据的环境噪声监测方法是由张海丹;刘贞文设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的环境噪声监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态数据的环境噪声监测方法，涉及环境监测技术领域，包括以下步骤：S1:同步采集环境中的多模态数据，多模态数据包括原始声学信号、气象数据及视频图像数据；S2:数据处理与特征提取；S3:基于频谱图的信噪比与时域方差动态调整自注意力机制的头数与权重计算方式，再基于调整后的自注意力机制提取声纹特征向量；S4:将声纹特征向量、气象特征向量及视觉特征向量沿特征维度拼接为多模态特征矩阵，并对多模态特征矩阵进行加权融合，生成融合特征向量；S5:噪声分类与预警；本发明通过融合声学信号、气象数据及视频图像三种异构模态信息，结合跨模态自注意力机制实现特征加权融合，解决了单一传感器数据局限性问题。

本发明授权一种基于多模态数据的环境噪声监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的环境噪声监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:同步采集环境中的多模态数据，所述多模态数据包括原始声学信号、气象数据及视频图像数据，其中，所述气象数据包括温度、湿度及气压； S2:对所述原始声学信号进行短时傅里叶变换生成频谱图；将所述气象数据进行标准化处理并拼接为气象特征向量；通过卷积神经网络提取所述视频图像数据得到视觉特征向量； S3:基于所述频谱图的信噪比与时域方差动态调整自注意力机制的头数与权重计算方式，再基于调整后的自注意力机制提取声纹特征向量；其中，当所述频谱图的信噪比低于10dB或时域方差高于5dB时，增加自注意力头数；当所述频谱图的信噪比不低于10dB且时域方差不高于5dB时，减少自注意力头数；在信噪比低于10dB时，采用加性注意力机制计算声纹特征向量；在信噪比不低于10dB时，采用点积注意力机制计算声纹特征向量； S4:将所述声纹特征向量、所述气象特征向量及所述视觉特征向量沿特征维度拼接为多模态特征矩阵，通过融合自注意力层计算跨模态相关性权重，并对所述多模态特征矩阵进行加权融合，生成融合特征向量； S5:将所述融合特征向量输入至分类模型，输出噪声类别概率分布，若概率最大值对应类别的分贝值超过预设阈值，则触发预警并定位噪声源。

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