恭喜青島科技大學(xué)劉悅悅獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜青島科技大學(xué)申請的專利一種基于VQ-MAE網(wǎng)絡(luò)的抹香鯨叫聲增強方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119649837B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510161783.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G10L21/0208;該發(fā)明授權(quán)一種基于VQ-MAE網(wǎng)絡(luò)的抹香鯨叫聲增強方法是由劉悅悅;蔣嘉銘;隋媛;施威;鄢社鋒;王景景設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-02-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種基于VQ-MAE網(wǎng)絡(luò)的抹香鯨叫聲增強方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及音頻信號處理領(lǐng)域,具體的涉及一種基于VQ?MAE網(wǎng)絡(luò)的抹香鯨叫聲增強方法,包括:步驟1:對抹香鯨叫聲音頻信號進行噪聲降低處理,調(diào)整音頻信號的振幅范圍;步驟2:處理頻譜圖像,將提取后的特征向量作為MAE網(wǎng)絡(luò)輸入的一部分;步驟3:通過LSTM網(wǎng)絡(luò)對音頻信號進行處理,提取原始的音頻信號的時序特征;步驟4:設(shè)計并訓(xùn)練一個多模態(tài)掩碼編碼器MAE網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練不同模態(tài)的融合權(quán)重;步驟5:進行掩碼,選取掩碼效果最好的策略訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)增強。本發(fā)明創(chuàng)新性的引入了多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)融合聲音信號的時域、頻域以及空間域特征,更為精確且深入地捕捉與增強抹香鯨叫聲中的語義細節(jié),為叫聲的分類和識別提供了強有力的支持。
本發(fā)明授權(quán)一種基于VQ-MAE網(wǎng)絡(luò)的抹香鯨叫聲增強方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于VQ-MAE網(wǎng)絡(luò)的抹香鯨叫聲增強方法,其特征在于,包括以下步驟:步驟1:對抹香鯨叫聲音頻信號進行噪聲降低處理,對音頻信號進行分割,將連續(xù)的音頻流分割成適合進一步分析的短片段,通過歸一化處理,調(diào)整音頻信號的振幅范圍,用于逐個分析每個叫聲信號;步驟2:利用預(yù)訓(xùn)練的VQ-GAN模型將輸入的頻譜圖像進行處理,將圖像分割成多個小塊,并將這些小塊映射到高維向量空間中,用于提取輸入圖像的特征向量,將提取后的特征向量作為后續(xù)多模態(tài)掩碼編碼器MAE網(wǎng)絡(luò)輸入的一部分;步驟3:通過LSTM網(wǎng)絡(luò)對抹香鯨叫聲音頻信號進行處理,將原始的音頻信號的實部和虛部輸入到兩個獨立的LSTM層形成主干網(wǎng)絡(luò),分別提取原始的音頻信號的實部和虛部的時序特征;步驟4:設(shè)計并訓(xùn)練一個多模態(tài)掩碼編碼器MAE網(wǎng)絡(luò),所述多模態(tài)掩碼編碼器MAE網(wǎng)絡(luò)接受步驟2中提取的特征向量和步驟3中提取的時序特征作為輸入,訓(xùn)練不同模態(tài)的融合權(quán)重,以最大化融合性能;步驟5:用不同的掩碼策略進行掩碼,針對不同類型的抹香鯨叫聲采取不同的掩碼策略,并且采用可變掩碼率對多模態(tài)掩碼編碼器進行訓(xùn)練,選取掩碼效果最好的策略訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)增強。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人青島科技大學(xué),其通訊地址為:266100 山東省青島市嶗山區(qū)松嶺路99號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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