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龙图腾网获悉广东省科学院智能制造研究所申请的专利基于生成模型的空调外机异常声检测方法及系统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：CN117577125B 。

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：202311510280.6，技术领域涉及：G10L21/0224；该发明授权基于生成模型的空调外机异常声检测方法及系统是由刘忆森;万智勇;廖奕校;周松斌;庞锟锟;赵路路;殷泽轩设计研发完成，并于2023-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成模型的空调外机异常声检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成模型的空调外机异常声检测方法及系统，获取空调外机正常运行声音数据以及空调检测所处环境下的干扰声音数据；对声音数据分别经过预处理后得到时频特征；根据干扰声音数据时频特征训练高斯混合模型，得到其数据分布后用于随机采样，从中采样得到的声音数据叠加至空调正常声音数据时频特征中得到第五声音数据和对应采样步标签。由空调外机正常运行声音数据和第五声音数据训练神经网络模型，获得训练好的空调外机抗干扰异响检测模型；获取待测空调运行声音数据通过预处理后输入训练好的空调异常声音检测模型中，判定该空调运行声音是否异常；本申请提高了检测算法的抗干扰性以及空调外机检测效率，降低了人工成本。

本发明授权基于生成模型的空调外机异常声检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成模型的空调外机异常声检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取空调外机正常运行声音数据得到第一声音数据，获取空调检测所处环境下的干扰声音数据，得到第二声音数据； 对所述第一声音数据和第二声音数据分别经过预处理后得到时频特征，进而得到第三声音数据和第四声音数据； 利用所述第四声音数据训练高斯混合模型，得到第四声音数据分布，将从所述第四声音数据分布中采样得到的声音数据叠加至第三声音数据中得到第五声音数据和对应采样步标签； 获取神经网络模型，所述神经网络模型包括音频降噪模块和异常检测模块； 由所述第三声音数据和第五声音数据训练所述神经网络模型，先固定住所述音频降噪模块权重，利用第三声音数据训练更新异常检测模块参数，再固定所述异常检测模块权重，利用第五声音数据和采样步标签训练音频降噪模块参数； 根据所述神经网络模型参加更新方式，多次重复直至所述神经网络模型收敛，获得训练好的空调外机抗干扰异响检测模型； 获取待测空调运行声音数据通过预处理后得到第六声音数据，利用所述训练好的空调外机抗干扰异响检测模型对所述第六声音数据进行异常检测。

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