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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南通供电分公司;国网江苏省电力有限公司如东县供电分公司;中南大学申请的专利基于人工智能和声纹的铁塔螺栓维护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：CN118782086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410904274.7，技术领域涉及：G10L25/03；该发明授权基于人工智能和声纹的铁塔螺栓维护方法及系统是由周燠;蔡忠豪;任孟涵;张珂铭;花李娇;徐雷;张琳;杨一洲;袁亮设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能和声纹的铁塔螺栓维护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能和声纹的铁塔螺栓维护方法及系统，该方法包括：采集待分析铁塔检测音频；对待分析铁塔检测音频进行去干扰处理，并从去干扰后的待分析声纹中提取出待分析声纹；将所述待分析声纹输入预先训练的声纹分析模型，获得所述待分析声纹相应的声纹分析结果；在所述声纹分析结果表征为异常结果时，根据所述异常结果预先配置的应急策略关联关系，从预设铁塔螺栓维护策略库中获取目标应急策略。如此设计，本发明不仅提高了铁塔螺栓检测的准确性和效率，还实现了自动化维护，大大降低了人工巡检的成本和风险。

本发明授权基于人工智能和声纹的铁塔螺栓维护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能和声纹的铁塔螺栓维护方法，其特征在于，包括： 采集待分析铁塔检测音频； 对待分析铁塔检测音频进行去干扰处理，并从去干扰后的待分析声纹中提取出待分析声纹； 将所述待分析声纹输入预先训练的声纹分析模型，获得所述待分析声纹相应的声纹分析结果； 在所述声纹分析结果表征为异常结果时，根据所述异常结果预先配置的应急策略关联关系，从预设铁塔螺栓维护策略库中获取目标应急策略； 所述将所述待分析声纹输入预先训练的声纹分析模型，获得所述待分析声纹相应的声纹分析结果，包括： 通过所述声纹分析模型，对所述待分析声纹进行特征抽取操作与特征转换操作，获得所述待分析声纹的待分析向量表征； 根据所述待分析向量表征进行类型推断，获得所述待分析声纹相应的类型推断结果，并基于所述类型推断结果进行稀疏编码，获得分析类型向量； 通过所述声纹分析模型，在所述分析类型向量对应的声纹分类域内对所述待分析向量表征进行变换编码处理，获得所述待分析声纹的声纹编码特征，确定为待分析声纹特征；所述声纹分析模型为对声纹类型识别与声纹特征抽取操作处理进行集成学习获得的网络模型； 通过所述声纹分析模型，对螺栓声纹数据库中的各螺栓参考声纹进行声纹类型识别与声纹特征抽取操作处理，获得所述各螺栓参考声纹相应的声纹类型向量与对比声纹特征； 对所述各螺栓参考声纹相应的声纹类型向量进行转换处理，获得所述螺栓参考声纹相应的声纹类型表征； 根据所述各螺栓参考声纹相应的声纹类型表征，确定同一声纹类型表征相应的同类螺栓参考声纹，并将所述同类螺栓参考声纹相应的对比声纹特征，确定为所述同一声纹类型表征相应的对比声纹特征，进而获得所述声纹类型表征中各声纹类型表征与对比声纹特征的初阶映射关系； 对于所述对比声纹特征中的各对比声纹特征，根据所述各螺栓参考声纹相应的对比声纹特征，确定同一对比声纹特征相应的螺栓参考声纹，从而获得所述对比声纹特征中各对比声纹特征与螺栓参考声纹的高阶映射关系； 将所述初阶映射关系与所述高阶映射关系确定为预置类型关联关系； 对所述分析类型向量进行转换处理，获得分析类型表征； 计算所述分析类型表征与所述各声纹类型表征之间的相似度，并将所述相似度符合预设偏差程度条件的声纹类型表征确定为待定声纹类型表征； 根据所述初阶映射关系，确定所述待定声纹类型表征相应的待定对比声纹特征，确定为待定对比声纹特征数据集；所述预置类型关联关系包括声纹类型表征与对比声纹特征之间的映射关系，以及对比声纹特征与螺栓声纹数据库中的螺栓参考声纹之间的映射关系； 计算所述待定对比声纹特征数据集中各待定对比声纹特征与所述待分析声纹特征之间的特征匹配度； 将所述特征匹配度符合预设匹配度条件的待定对比声纹特征确定为目标对比声纹特征，获得目标对比声纹特征数据集，并获取所述目标对比声纹特征数据集相应的目标螺栓参考声纹数据集； 根据所述目标螺栓参考声纹数据集，获得所述待分析声纹相应的声纹分析结果。

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国网江苏省电力有限公司南通供电分公司;国网江苏省电力有限公司如东县供电分公司;中南大学，其通讯地址为：226006 江苏省南通市青年中路52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”。