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龙图腾网恭喜广州大学;广东省生态环境监测中心申请的专利一种基于噪声事件检测模型的检测方法、装置及存储介质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：CN117131415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202311013617.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于噪声事件检测模型的检测方法、装置及存储介质是由陈庆春;周棣锋;伍世丰;吴科毅;黄国锋;刘勇;刘军;周炳朋;廖彤;郑蕾;陈多宏;陈耿林;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。

本一种基于噪声事件检测模型的检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于噪声事件检测模型的检测方法、装置及存储介质，方法包括：将噪声监测数据输入到噪声事件检测模型中，生成预测结果；其中，噪声事件检测模型由对初始模型进行联合强弱监督训练而来；初始模型由训练数据对预训练神经网络进行预训练后，将预训练神经网络中的预设参数迁移而来；预测结果包括：第一标签概率和第二标签概率；若预测结果的第二标签概率高于阈值，则将噪声监测数据保存到噪声数据库，并重新对噪声事件检测模型进行训练；若否，则输出预测结果，利用深度学习预训练神经网络参数进行迁移学习获得噪声事件检测模型，并通过实地数据对噪声事件检测模型进行不断的训练和参数的更新，提高噪声事件检测的精度和效率。

本发明授权一种基于噪声事件检测模型的检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声事件检测模型的检测方法，其特征在于，包括：将获取的噪声监测数据输入到噪声事件检测模型中，生成模型预测结果；其中，所述噪声事件检测模型由对第一初始噪声事件检测模型进行联合强弱监督训练而来；所述第一初始噪声事件检测模型由训练数据对预训练神经网络进行预训练后，将所述预训练神经网络中的预设参数迁移至第二初始噪声事件检测模型而来；所述训练数据是公开通用的音频数据集；所述模型预测结果包括：所述噪声监测数据的第一标签概率和第二标签概率；所述第一初始噪声事件检测模型由训练数据对预训练神经网络进行预训练后，将所述预训练神经网络中的预设参数迁移至第二初始噪声事件检测模型而来，具体为：获取训练数据对预训练神经网络进行预训练，更新所述预训练神经网络的参数；获取更新后的预训练神经网络的特征编码层参数，将所述特征编码层参数迁移到第二初始噪声事件检测模型中，对所述第二初始噪声事件检测模型的特征编码层参数进行赋值，获得第一初始噪声事件检测模型；根据所述模型预测结果，判断所述第二标签概率是否高于第一阈值；若是，则将所述噪声监测数据保存到噪声数据库进行数据更新，并根据数据更新后的噪声数据库对所述噪声事件检测模型进行联合强弱监督训练；若否，则输出所述模型预测结果；所述根据数据更新后的噪声数据库对所述噪声事件检测模型进行联合强弱监督训练，具体为：获取数据更新后的噪声数据库的噪声数据，对所述噪声数据进行归一化；对归一化的噪声数据进行数据增强，获得增强音频数据；获取所述增强音频数据的音频事件，对具有起始时间和结束时间的标注的音频事件对应的增强音频数据构造第一标签；对没有起始时间和结束时间的标注且有段级别的标签的音频事件对应的增强音频数据构造第二标签；将带有第一标签或者第二标签的增强音频数据输入噪声事件检测模型中，输出识别结果，并计算所述识别结果的总体损失；根据所述总体损失对噪声事件检测模型的参数进行梯度更新，更新噪声事件检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州大学;广东省生态环境监测中心，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺广州大学城外环西路230号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。