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龙图腾网恭喜郑州大学申请的专利基于一维注意力机制卷积神经网络音频识别方法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：CN114187923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111611392.1，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于一维注意力机制卷积神经网络音频识别方法是由徐华兴;田云志;李哲;胡飞;常加兴设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一维注意力机制卷积神经网络音频识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于一维注意力机制卷积神经网络音频识别方法,下载公开的音频信号数据构建原始数据集；使用python代码对原始数据集中的音频信号进行分帧处理；建立并训练一维注意力机制卷积神经网络；最后通过集成学习将多个模型集成，形成最终的音频识别模型。本发明优点在于采用了一维注意力机制卷积神经网络进行音频信号的识别，既克服了二维卷积神经网络原始数据需求大，计算量大，且会丢失部分有用信息的问题，又克服了一维卷积神经网络网络性能不佳，分类效果较差的问题。通过实验表明，本发明所述方法对公开数据集Urbansound8K上音频信号识别的准确率可达93%左右，加入集成学习可达94%。

本发明授权基于一维注意力机制卷积神经网络音频识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于一维注意力机制卷积神经网络音频识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，构建原始数据集；下载公开的音频信号数据构建所述原始数据集；S2，数据预处理；使用python代码对原始数据集中的所述音频信号进行分帧处理；S3，建立一维注意力机制卷积神经网络；所述一维注意力机制卷积神经网络，是将注意力机制模块集成到一维卷积神经网络中；所述一维卷积神经网络，包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和Softmax层；所述注意力机制模块，包括通道注意力机制模块和时间注意力机制模块；所述通道注意力机制模块通过将所述卷积层各通道输出的特征图的特征信息进行聚合，为各通道的特征图重新标定权重，通过不同的权重区分各通道特征图的重要性，获得所述一维卷积神经网络中重要性高的通道，抑制重要性低的通道，自适应的改变各通道特征图的权重；所述时间注意力机制模块通过将所述卷积层各通道输出的特征图的特征信息进行聚合，以定位到和音频信号相关的时间信号段；S4，训练一维注意力机制卷积神经网络；将原始数据集中的音频信号按照训练集：验证集：测试集=8:1:1划分为独立的数据集；将所述训练集中的音频信号输入所述一维注意力机制卷积神经网络，选用Ranger神经网络优化器，均方对数损失函数，余弦退火学习率完成一维注意力机制卷积神经网络的训练，得到多个模型；同时通过所述验证集和所述测试集完成所述模型的验证和测试；S5，通过集成学习将多个模型集成，形成最终的音频识别模型。

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