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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利机械设备声纹特征双维度自适应提取方法、系统及装置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：CN120032649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510226728.4，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权机械设备声纹特征双维度自适应提取方法、系统及装置是由曹现刚;张鑫媛;杨鑫;李翔宇;樊红卫;董明;薛旭升;段雍;赵福媛;史璐阳;党颖滢设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本机械设备声纹特征双维度自适应提取方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种机械设备声纹特征双维度自适应提取方法、系统及装置，涉及声纹特征提取技术领域，该方法包括：采集机械设备的音频信号，并提取出音频信号的MDS，构建基于MDS、Mel与MFCC的空间‑声谱图特征集；通过对多声谱图进行高斯平滑处理和下采样，构建出高斯金字塔，通过高斯金字塔对相邻两层图像进行像素级的差分运算，构成高斯差分金字塔；通过将高斯差分金字塔和多头注意力机制融合对多声谱图的多粒度特征维进行自适应提取；结合动态卷积维度自适应提取方法动态生成自适应卷积核权重，对提取到的特征图进行自适应调整，得到机械设备的声纹特征；该方法提取多变工况下声纹共性特征，从而提高机械设备的故障检测精度。

本发明授权机械设备声纹特征双维度自适应提取方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种机械设备声纹特征双维度自适应提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多变工况下机械设备的音频信号，并提取出音频信号的多域特征声谱图MDS、梅尔Mel频谱特征和梅尔倒谱系数MFCC，构建出基于MDS、Mel频谱与MFCC的空间-声谱图特征集；所述音频信号的多域特征声谱图的提取过程包括以下步骤：假设音频信号为，对音频信号进行预处理后得到的第i帧音频信号为，进而得到时域特征；其中时域特征包括短时能量Eni、短时幅度Mi、短时幅度差Dik和过零率；计算音频信号的频域特征；频域特征包括频谱质心FCi、子带能量比SERij、基音周期T0；基于特征时间维度的对齐关系将音频信号的时域、频域特征进行拼接，生成多域特征声谱图； 通过对空间-声谱图特征集进行多次高斯平滑处理和下采样，构建出高斯金字塔；通过对高斯金字塔中多组相邻的两层图像进行像素级的差分运算，逐组逐层生成每一个差分图像，基于所有差分图像构成高斯差分金字塔；对高斯差分金字塔中差分图像的每个粒度空间进行极值检测，寻找出高斯差分函数的极值点，生成多粒度声纹特征图；通过引入多头注意力机制提取出多粒度声纹特征图的显著性特征； 采用能够生成自适应卷积核权重的动态卷积自适应提取模块对提取到的特征图进行自适应调整，得到多变工况下机械设备的声纹特征。

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