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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于梅尔频谱图的呼吸音分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119181388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411676171.6，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权一种基于梅尔频谱图的呼吸音分类方法及系统是由谢嘉栋;徐明生设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梅尔频谱图的呼吸音分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及呼吸音识别领域，具体地公开了一种基于梅尔频谱图的呼吸音分类方法及系统，其利用具有新型网络结构的呼吸音分类模型来提升呼吸音分类的灵敏度与特异度。特别地，所述具有新型网络结构的呼吸音分类模型包括音频频谱图变换器网络、多尺度特征提取网络、时序特征提取网络和线性输出层网络，其中，所述多尺度特征提取网络和所述时序特征提取网络形成特征编解码架构对由所述音频频谱图变换器网络输出的呼吸音图谱特征进行全局特征与局部特征强化学习，据此来提升呼吸音分类的灵敏度与特异度。

本发明授权一种基于梅尔频谱图的呼吸音分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于梅尔频谱图的呼吸音分类方法，其特征在于，包括：训练阶段和推断阶段；所述训练阶段，包括：获取呼吸音训练数据集，所述呼吸音训练数据集中的各个呼吸音训练数据为包含呼吸音真实类别标签的呼吸音音频；从所述各个呼吸音训练数据的呼吸音音频提取梅尔频谱特征以得到呼吸音梅尔频谱图的集合；对所述呼吸音梅尔频谱图的集合进行数据增强以得到增强呼吸音梅尔频谱图的集合；基于所述增强呼吸音梅尔频谱图的集合对呼吸音分类模型进行训练以得到训练完成的呼吸音分类模型，包括：对所述增强呼吸音梅尔频谱图进行图谱分块处理后输入所述音频频谱图变换器网络以得到呼吸音梅尔频谱图全局深度语义编码特征图；对所述呼吸音真实类别标签进行嵌入编码以得到呼吸音真实类别标签编码矩阵；将所述呼吸音梅尔频谱图全局深度语义编码特征图和所述呼吸音真实类别标签编码矩阵进行连接以得到包含类别标签信息的呼吸音梅尔频谱图全局深度语义编码特征图；将所述包含类别标签信息的呼吸音梅尔频谱图全局深度语义编码特征图输入多尺度特征提取网络以得到重编码呼吸音梅尔频谱图全局深度下采样语义编码特征矩阵；将所述重编码呼吸音梅尔频谱图全局深度下采样语义编码特征矩阵输入时序特征提取网络以得到呼吸音梅尔频谱图全局深度上采样语义编码特征矩阵；将所述呼吸音梅尔频谱图全局深度上采样语义编码特征矩阵输入线性输出层网络以得到呼吸音预测类别标签；其中，所述呼吸音分类模型包括音频频谱图变换器网络、多尺度特征提取网络、时序特征提取网络和线性输出层网络；所述推断阶段，包括：获取待识别呼吸音音频；将所述待识别呼吸音音频输入所述训练完成的呼吸音分类模型以得到呼吸音识别结果。

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