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龙图腾网恭喜国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽南瑞继远电网技术有限公司;国网电力科学研究院有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于多频段自监督的变压器声纹异常检测方法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：CN114360582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210042045.X，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于多频段自监督的变压器声纹异常检测方法是由张晨晨;丁国成;杨可军;张可;黄文礼;朱太云;季坤;李坚林;甄超;韩帅;王成龙;吴兴旺;杨海涛;吴杰;尹睿涵;胡啸宇;高飞;毛光辉设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多频段自监督的变压器声纹异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多频段自监督的变压器声纹异常检测方法，包括：对变压器的声纹数据进行采集和预处理；对采集的声纹数据进行特征提取；设计一个自监督的多层全连接神经网络模型，并自监督学习变压器的工作声纹数据特征，判断声纹数据特征之间的差异；在自监督学习中，当输入连续的声纹数据特征时，多层全连接神经网络模型输出连续的声纹数据异常监测差异度结果；使用模板匹配算法进行异常频率特征向量的识别检测，对异常频率特征分分离注册，实现泛化性的识别检测。本发明保留变压器声纹中的关键特征同时压缩非关键频带的参数，降低特征向量维度，减少计算负担加快系统分析速度，极大节省专业人员工作量，减少人工干预造成的精度偏差。

本发明授权一种基于多频段自监督的变压器声纹异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多频段自监督的变压器声纹异常检测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1对变压器的声纹数据进行采集和预处理；2对采集的声纹数据进行特征提取，得到针对变压器的压缩频率特征；3设计一个自监督的多层全连接神经网络模型，并自监督学习变压器的工作声纹数据特征，判断声纹数据特征之间的差异；4在自监督学习中，当输入连续的声纹数据特征时，多层全连接神经网络模型输出连续的声纹数据异常监测差异度结果，获得异常频率特征向量集合；5使用模板匹配算法进行异常频率特征向量的识别检测，对异常频率特征进行分离注册，实现泛化性的识别检测。

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安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽南瑞继远电网技术有限公司;国网电力科学研究院有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经开区紫云路299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”。