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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京理工大學(xué)申請的專利基于交叉注意力特征融合的水聲信號識別方法獲國家發(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：CN119758348B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20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：202510248707.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S15/88；該發(fā)明授權(quán)基于交叉注意力特征融合的水聲信號識別方法是由陳德勝;高威;劉一寧;張君慧;張憲大設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于交叉注意力特征融合的水聲信號識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了基于交叉注意力特征融合的水聲信號識別方法，屬于水聲信號處理技術(shù)領(lǐng)域；在降噪模塊中，本發(fā)明利用雙分支的結(jié)構(gòu)分別處理幅度和相位信息，并且采用信息交互模式，讓幅度或者相位處理過程中能利用另外一路的信息作為參考，從而改進(jìn)特征的表示能力；使用特征融合模塊動態(tài)融合降噪模塊得到的幅度和相位信息，解決了僅使用幅度信息而忽略相位特征的問題，在顯著降低信息損失的同時增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性；在識別模塊中，本發(fā)明設(shè)計了一個特征提取模塊，利用TF?transformer分別處理時間和頻率維度，通過捕獲這兩者的全局依賴關(guān)系來建模語音的時頻分布特性。

本發(fā)明授權(quán)基于交叉注意力特征融合的水聲信號識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于交叉注意力特征融合的水聲信號識別方法，其特征在于，包括：將水聲信號轉(zhuǎn)換成頻譜圖數(shù)據(jù)D；將所述頻譜圖數(shù)據(jù)D輸入到降噪前端模塊；降噪前端模塊包括編碼器部分、信息交流部分、解碼器部分；每個部分都分為幅度分支和相位分支；所述頻譜圖數(shù)據(jù)D在編碼器部分的幅度分支中處理得到幅度掩膜預(yù)測數(shù)據(jù)A1；所述頻譜圖數(shù)據(jù)D在編碼器部分的相位分支中處理得到相位掩膜預(yù)測數(shù)據(jù)P1；在信息交流部分，對幅度掩膜預(yù)測數(shù)據(jù)A1和相位掩膜預(yù)測數(shù)據(jù)P1進(jìn)行信息互享，每個分支都接收到對方的關(guān)鍵信息，由此在幅度分支對應(yīng)得到特征A4和在相位分支得到特征P4；在解碼器部分中，幅度分支對特征A4進(jìn)行解碼處理，得到特征A7；相位分支對特征P4進(jìn)行解碼處理得到特征P5；所述特征A7和特征P5送入到基于交叉注意力機(jī)制的特征融合模塊進(jìn)行處理，得到融合特征C5；所述融合特征C5送入到識別后端模塊處理，識別得到目標(biāo)的類別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)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)人北京理工大學(xué)，其通訊地址為：100081 北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街5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)”。