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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國人民解放軍國防科技大學(xué)申請的專利基于神經(jīng)進化的環(huán)境聲音分類方法、模型、介質(zhì)及設(shè)備獲國家發(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：CN119864054B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202510346352.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L25/51；該發(fā)明授權(quán)基于神經(jīng)進化的環(huán)境聲音分類方法、模型、介質(zhì)及設(shè)備是由王楠;洪華杰;邢堃盛;王偉;黃杰;何科延;吳家寬設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于神經(jīng)進化的環(huán)境聲音分類方法、模型、介質(zhì)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)進化的環(huán)境聲音分類方法、模型、介質(zhì)及設(shè)備，方法包括：S000，在預(yù)設(shè)可行域內(nèi)搜索特征超參數(shù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)、跨層連接結(jié)構(gòu)；S100，優(yōu)化超參數(shù)和跨層連接結(jié)構(gòu)，包括：S110，算法初始化；S120，將跨層連接結(jié)構(gòu)編碼并與超參數(shù)一起發(fā)送至網(wǎng)絡(luò)模型；S130，計算優(yōu)化結(jié)果的適應(yīng)度；S140，采用神經(jīng)進化算法獲取優(yōu)化結(jié)果；S150，判斷，若滿足迭代條件則執(zhí)行S120，否則更新優(yōu)化結(jié)果，S200，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果構(gòu)建并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，包括：S210，獲取訓(xùn)練集和測試集；S220，進行特征提取；S230，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加工處理；S240，將分類結(jié)果分數(shù)輸出至S130。

本發(fā)明授權(quán)基于神經(jīng)進化的環(huán)境聲音分類方法、模型、介質(zhì)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于神經(jīng)進化的環(huán)境聲音分類方法，其特征在于，包括以下步驟：S000，在預(yù)設(shè)可行域內(nèi)搜索特征超參數(shù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)、跨層連接結(jié)構(gòu)；S100，優(yōu)化所述特征超參數(shù)、所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)、所述跨層連接結(jié)構(gòu)；S200，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型，并通過訓(xùn)練所述網(wǎng)絡(luò)模型來評估所述優(yōu)化結(jié)果的適應(yīng)度；所述步驟S100包括以下步驟：S110，算法初始化；S120，將所述跨層連接結(jié)構(gòu)編碼并與所述特征超參數(shù)、所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)一起發(fā)送至所述網(wǎng)絡(luò)模型；S130，計算所述優(yōu)化結(jié)果的適應(yīng)度；S140，采用神經(jīng)進化算法獲取所述優(yōu)化結(jié)果；S150，判斷是否滿足迭代條件，若滿足則執(zhí)行步驟S120，否則更新所述優(yōu)化結(jié)果，所述步驟200包括以下步驟：S210，獲取訓(xùn)練集和測試集；S220，根據(jù)所述步驟S120的所述特征超參數(shù)對原始環(huán)境聲音信號進行特征提取；S230，根據(jù)所述步驟S120的所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)、所述跨層連接結(jié)構(gòu)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對提取后的特征圖加工處理；S240，利用輸出層將分類結(jié)果分數(shù)輸出至所述步驟S130，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多個卷積網(wǎng)絡(luò)模塊和多個多層感知機，所述卷積網(wǎng)絡(luò)模塊順次包括卷積層、最大池化層、批度歸一化層和ReLU激活函數(shù)，所述多層感知機包括全連接層和所述ReLU激活函數(shù)，所述輸出層包括所述全連接層和Sigmoid激活函數(shù)，將所述跨層連接結(jié)構(gòu)編碼包括將所述卷積網(wǎng)絡(luò)模塊之間的連接編碼成基因序列，以使所述神經(jīng)進化算法自主決策各所述卷積網(wǎng)絡(luò)模塊之間是否建立跨層連接。

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)人中國人民解放軍國防科技大學(xué)，其通訊地址為：410005 湖南省長沙市開福區(qū)德雅路109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)”。