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龙图腾网恭喜广东省生态环境监测中心;广州大学申请的专利一种单通道噪声检测方法及装置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：CN117109726B 。

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：202311015701.8，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权一种单通道噪声检测方法及装置是由伍世丰;陈庆春;陈多宏;李钦诚;黄国锋;吴科毅;刘军;孙陈林;廖彤;蔡林羲;周炳朋;郑蕾;张承云;林子锋设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单通道噪声检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单通道噪声检测方法及装置，包括：将混合声音信号输入预先训练好的噪声分离模型，获取若干个单源噪声信号；所述噪声分离模型根据时域编码器和双路径循环神经网络构建；将分离得到的单源噪声信号输入预先训练好的噪声增强模型，分别对各个单源噪声信号进行增强操作；所述噪声增强模型根据时频域生成对抗网络构建；获取增强后的各个单源噪声信号，根据预设指标评估各个单源噪声信号，完成噪声检测。本发明通过时域编码器和双路径循环神经网络构建噪声分离模型对混合声音信号进行分离，可以快速、有效地将混合声音信号中的噪声源分离出来，提高噪声监测的准确性。

本发明授权一种单通道噪声检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种单通道噪声检测方法，其特征在于，包括：根据预设的采样率对混合声音信号中各个声音信号的采样率进行调整，获取采样率一致的混合声音信号；并根据所述混合声音信号的最大dBFS值和最小dBFS值计算归一化比例，根据所述归一化比例对所述混合声音信号中各个音频信号的波形进行调整；根据噪声检测场景动态调整所述混合声音信号的混合比例，并对所述混合声音信号进行数据增强，构建混合声音信号集；所述数据增强包括信噪比调整、时间平移操作和多声源混合操作；将混合声音信号输入预先训练好的噪声分离模型，获取若干个单源噪声信号；所述噪声分离模型根据时域编码器和双路径循环神经网络构建，具体的：根据时域编码器对所述混合声音信号进行特征提取，获取所述混合声音信号的时频特征表示时域特征表示；将所述时频特征表示输入所述双路径循环神经网络，提取所述时域特征表示的时域特征和频率特征，并根据所述时域特征和频率特征获取时间序列信息；其中，所述双路径循环神经网络的前向路径提取音频信号的时域信息，所述双路径循环神经网络的后向路径提取音频信号的频域信息；将所述时间序列信息输入第一建模层和第二建模层，根据所述第一建模层对所述时间序列信息在局部时间范围内进行特征提取，获取所述时间序列信息的局部特征；根据所述第二建模层对所述局部特征和时间序列信息进行建模整合，获取所述混合声音信号的上下文信息；根据所述局部特征和所述上下文信息获取若干个单源掩码，并通过解码器将所述单源掩码转换为单源噪声信号；根据鉴别器网络调整噪声增强模型的权重参数，所述噪声增强模型包括编码器和时频域生成对抗网络，具体的：将第一音频数据依次输入编码器和时频域生成对抗网络，获取第二音频数据；所述第一音频数据为原始噪声数据经过所述噪声分离模型处理后的各个单源噪声信号；根据鉴别器网络计算所述第二音频数据和原始音频数据的相似度指标值；根据预设阈值和所述相似度指标值对所述第二音频数据进行鉴别操作，并根据鉴别结果调整所述噪声增强模型的权重参数；将分离得到的单源噪声信号输入预先训练好的噪声增强模型，分别对各个单源噪声信号进行增强操作，具体的：将时频谱图依次输入编码器和时频域生成对抗网络进行增强操作，获取所述各个单源噪声信号的时频谱图的时频特征；所述时频域生成对抗网络包括若干个TS-Conformer层；根据掩码解码器和复数解码器对所述时频特征进行处理，生成各个单源噪声信号的第二音频数据，所述第二音频数据为各个单源噪声信号增强后的音频片段；所述噪声增强模型根据时频域生成对抗网络构建；获取增强后的各个单源噪声信号，根据预设指标评估各个单源噪声信号，完成噪声检测，具体的：获取增强后的各个单源噪声信号，计算各个单源噪声信号的A计权声压级;根据所述A计权声压级对各个单源噪声信号进行分级和分类，并输出检测报告，完成噪声监测。

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