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龍圖騰網(wǎng)獲悉青島科技大學申請的專利一種基于IVGG-ASNet的海洋哺乳動物叫聲分類方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120260588B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510732505.5，技術領域涉及：G10L17/26；該發(fā)明授權一種基于IVGG-ASNet的海洋哺乳動物叫聲分類方法是由施威;闞佳輝;王景景;孫宗樂設計研發(fā)完成，并于2025-06-04向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于IVGG-ASNet的海洋哺乳動物叫聲分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于海洋哺乳動物叫聲識別分類技術領域，具體涉及一種基于IVGG?ASNet的海洋哺乳動物叫聲分類方法。所述方法轉換已獲取海洋哺乳動物叫聲數(shù)據(jù)為Mel譜圖作為特征表示，形成數(shù)據(jù)集；引入增強卷積塊，通過使用多尺度卷積核有效捕捉海洋哺乳動物叫聲數(shù)據(jù)的時間和頻率特征；在每個卷積層的階段4和階段5分別引入條帶混合卷積塊，有效加強模型對長距離依賴關系和不同頻段特征的感知能力；設計并添加了自動搜索模塊，使模型能夠在訓練過程中自動學習和組合最優(yōu)的特征結構。實驗結果表明，本發(fā)明提供的方法有效提高了海洋哺乳動物叫聲分類準確性。

本發(fā)明授權一種基于IVGG-ASNet的海洋哺乳動物叫聲分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于IVGG-ASNet的海洋哺乳動物叫聲分類方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1：轉換已獲取的海洋哺乳動物叫聲數(shù)據(jù)為Mel譜圖作為特征表示，形成數(shù)據(jù)集； S2：采用所述數(shù)據(jù)集構建并訓練IVGG-ASNet分類模型，所述IVGG-ASNet分類模型包括增強卷積塊、條帶混合卷積塊和自動搜索模塊； S3：采用訓練后的IVGG-ASNet分類模型對待分類的海洋哺乳動物叫聲進行分類； 步驟S2中，所述自動搜索模塊的工作流程包括： （1）權重融合與歸一化：W0是預設權重向量，W1是可學習權重向量，W2是歸一化權重向量；W0根據(jù)先驗知識設定，用于引導模型初期學習；W1是模型訓練過程中需要學習的參數(shù)，用于衡量每個模塊的重要性；W1與W0提供逐元素相乘的方式進行融合，融合后的權重向量通過Softmax函數(shù)進行歸一化，生成歸一化權重向量W2； （2）引入閾值，將W2與預設閾值T進行比較，生成一個二元掩碼mask，如果W2大于閾值，則掩碼中對應位置為真，表示相應模塊將被選中；如果W2小于閾值，掩碼中對應位置為假，表示相應模塊將被排除，表示為： ； 其中，m i 為掩碼值； 根據(jù)掩碼確定被激活的模塊： ； 其中，B={b1,b2,…,bn}為候選模塊集合，bi表示第i個模塊；為激活的模塊集合，即只選擇掩碼值為1的模塊參與后續(xù)計算； （3）將被激活的模塊的輸出進行加權融合，得到最終的輸出結果Y； ； 其中，m i 是掩碼值，若為1，表示相應模塊被激活，參與加權；wi是相應模塊的權重；bi是第i個激活模塊的輸出，N是被激活模塊的總數(shù)。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人青島科技大學，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)”。