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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于組合濾波的雷聲識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116665681B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211472891.1，技術領域涉及：G10L17/26；該發明授權一種基于組合濾波的雷聲識別方法是由穆伯沂;楊璟;王垚;杜俊知;栗喆鍇;邵宇輝;王家磊;張其林設計研發完成，并于2022-11-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于組合濾波的雷聲識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于組合濾波的雷聲識別方法，該方法包括如下步驟：首先對待識別數據與訓練數據進行由數據預處理、維納濾波、譜減法濾波以及低通濾波組成的組合濾波，然后提取數據的聲譜特征，并基于深度卷積神經網絡對訓練數據的特征向量進行訓練得到雷聲識別模型，進而結合待識別數據的特征向量得到識別結果，最后針對雷聲音頻通過頻域BARK子帶方差的端點檢測得到雷聲到達時間。本發明利用三種濾波技術的合理組合與深度學習大大提高了雷聲識別的準確率以及穩定性，而且滿足了雷電定位對雷電到達時間的需求。

本發明授權一種基于組合濾波的雷聲識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于組合濾波的雷聲識別方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 1對待識別雷聲數據與訓練數據進行組合濾波，根據雷聲能量主要集中在低頻部分，信噪比低，自然背景下有較多雜音特征，首先進行維納濾波提高，從而提高聲音信噪比，濾除400Hz以上的高頻信號，對雷聲信號進行增強處理；隨后進行譜減法濾波，進一步對雷聲信號進行增強，更好地實現時間序列較前信號的噪聲處理；最后進行低通濾波，濾波了200Hz以上的高頻諧波部分，彌補維納濾波與譜減法濾波的不足； 2對濾波后的數據提取聲譜特征； 3對訓練數據中的雷聲數據與非雷聲數據進行標記，訓練數據的聲譜特征向量和對應標簽輸入神經網絡進行訓練，獲得雷聲識別模型，然后將待識別的雷聲數據的聲譜特征作為特征向量結合訓練神經網絡后得到雷聲識別模型，判斷待識別雷聲數據是否為雷聲； 4對識別為雷聲的數據進行頻域BARK子帶方差的端點檢測，判斷雷聲音頻中雷聲片段的時間點； 5輸出雷聲到達時間與識別結果； 所述的組合濾波過程為：首先對數據依次進行歸一化、疊加高斯白噪聲、預加重、分幀加窗、快速傅里葉變換處理；然后對數據計算能熵比，使用雙門限法進行能熵比端點檢測，進而根據檢測結果計算帶噪信號的功率譜估計值，避免維納濾波中數據在開始時刻含有雷聲；然后計算維納濾波的增益函數，對幅值進行處理；維納濾波后的數據重新合成語音，再次進行歸一化、疊加高斯白噪聲、分幀加窗、快速傅里葉變換處理；進而利用多窗譜法計算功率譜估計并平滑處理后，計算譜減法濾波的增益因子，過減因子為2.8，既可以有效地去除噪音信號，也可以確保雷聲信號不失真，增益補償因子為0.001，對幅值進行處理，再次合成語音；最后將譜減法濾波后信號的時間序列輸入切比雪夫Ⅱ型低通濾波器，優截止頻率為200Hz，阻帶頻率為250Hz，由于雷聲的頻段主要集中在低頻部分，因此對200Hz以上的高頻信號進行了濾除，最后輸出低通濾波后信號的時間序列，完成組合濾波。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。