国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司黄志鸿获国家专利权
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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利基于小样本学习的变电站设备声纹识别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：CN121459850B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610009106.0，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于小样本学习的变电站设备声纹识别方法及系统是由黄志鸿;王兰博;胡胜;孙利朋;李文波设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于小样本学习的变电站设备声纹识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本学习的变电站设备声纹识别方法及系统，方法包括：采集变电站设备声纹数据并进行预处理得到标准化声纹特征；对标准化声纹特征进行多粒度上下文提取得到上下文信息；将上下文信息和工况因子输入至动态掩码生成网络，并基于输出的动态掩码对标准化声纹特征进行校准得到校准后的声纹特征；将校准后的声纹特征输入至声纹识别模型中，以正常样本内对比损失与跨工况迁移对比损失最小化为优化目标对声纹识别模型进行训练，得到训练好的声纹识别模型；根据训练好的声纹识别模型基于声纹数据对变电站设备进行实时监控与异常识别。本发明可以实现变电站设备声纹的高精准异常识别。
本发明授权基于小样本学习的变电站设备声纹识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本学习的变电站设备声纹识别方法，其特征在于，包括步骤： S1，采集变电站设备声纹数据并进行预处理得到标准化声纹特征； S2，对所述标准化声纹特征进行多粒度上下文提取，得到反映变电站设备声纹在不同粒度下的上下文信息； S3，将所述上下文信息和用于量化当前设备工况与基准工况的差异程度的工况因子输入至动态掩码生成网络，并基于输出的动态掩码对所述标准化声纹特征进行校准得到校准后的声纹特征； S4，将校准后的声纹特征输入至声纹识别模型中，分别让声纹识别模型学习声纹特征中正常样本的特征分布规律以及不同工况下正常样本的特征迁移规律，以正常样本内对比损失与跨工况迁移对比损失最小化为优化目标对所述声纹识别模型进行训练，得到训练好的声纹识别模型； S5，根据训练好的声纹识别模型基于声纹数据对变电站设备进行实时监控与异常识别。
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