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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种基于声纹的变电设备异常检测方法和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：CN119360890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411492404.7，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于声纹的变电设备异常检测方法和装置是由陈宇泽;李兴旺;周刚;范颖;陈扬设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声纹的变电设备异常检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于声纹的变电设备异常检测方法和装置，涉及变电设备监测领域，能够解决现有基于声纹的变电设备异常检测的准确率不高的技术问题，包括：获取多个变电设备的历史声纹特征数据，并基于二维卷积网络，提取历史声纹特征数据的局部时频特征，得到第一声纹特征；基于双向循环神经网络，对第一声纹特征进行特征提取，得到第二声纹特征；根据第二声纹特征，对预设初始声纹检测模型进行多次迭代训练，迭代时基于对比学习和感知机分类对模型参数进行联合优化，直至模型参数满足预设值时完成训练，得到声纹检测模型；获取待检测的变电设备的实时声纹特征，并将实时声纹特征输入声纹检测模型，得到待检测的变电设备的异常检测结果。

本发明授权一种基于声纹的变电设备异常检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹的变电设备异常检测方法，其特征在于，包括： 获取多个变电设备的历史声纹特征数据，并基于二维卷积网络，提取所述历史声纹特征数据的局部时频特征，得到第一声纹特征； 基于双向循环神经网络，对所述第一声纹特征进行特征提取，得到第二声纹特征； 根据所述第二声纹特征，对预设的初始声纹检测模型进行多次迭代训练，迭代时基于对比学习和感知机分类对所述初始声纹检测模型的模型参数进行联合优化，直至所述模型参数满足预设值时完成训练，得到声纹检测模型； 获取待检测的变电设备的实时声纹特征，并将所述实时声纹特征输入所述声纹检测模型，得到待检测的变电设备的异常检测结果； 所述基于二维卷积网络，提取所述历史声纹特征数据的局部时频特征，得到第一声纹特征，具体包括：基于掩膜对所述历史声纹特征数据进行数据增强，得到增强声纹特征数据；基于二维卷积网络，对所述增强声纹特征数据进行下采样，以提取局部时频特征，得到第一声纹特征； 所述根据所述第二声纹特征，对预设的初始声纹检测模型进行多次迭代训练，迭代时基于对比学习和感知机分类对所述初始声纹检测模型的模型参数进行联合优化，直至所述模型参数满足预设值时完成训练，得到声纹检测模型，具体包括： 将所述第二声纹特征进行平均池化，得到第三声纹特征； 基于所述第三声纹特征，对预设的初始声纹检测模型进行多次迭代训练，迭代时基于对比学习和感知机分类计算联合总损失，并根据联合总损失对所述模型参数进行优化，直至所述模型参数满足预设值时完成训练，得到声纹检测模型；其中，所述联合总损失包括基于对比学习的对比损失和基于感知机分类的交叉熵损失； 所述联合总损失，具体为： ； 其中，分别为联合总损失、对比损失和交叉熵损失，为损失平衡参数； 所述对比损失，具体为： ； 其中，为第三声纹特征基于多层感知机的映射输出，分别为声纹特征的正样本和负样本，为输入与输入的相似度，为温度参数。

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