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龙图腾网获悉硕橙(厦门)科技有限公司申请的专利一种异常声音检测方法、装置、设备及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：CN114510965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210033261.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种异常声音检测方法、装置、设备及介质是由瞿千上;石杨欣;蒋慧芳;谭熠;庄焰设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常声音检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种异常声音检测方法、装置、设备及介质，包括：获取工业设备声音信号，从中提取多维特征数据；根据状态映射表组对多维特征数据进行状态映射，生成多维特征状态序列，状态映射表组由多个不同的状态映射表组成；调用训练好马尔可夫模型对多维特征状态序列进行概率计算，生成特征状态转移概率，对特征状态转移概率进行对比处理，生成对比结果，马尔可夫模型内部有多个不同特征状态转移概率矩阵组成的特征状态转移概率矩阵组，特征状态转移概率与特征状态转移概率矩阵组对比，得到对比结果；根据对比结果，输出预警信号。旨在解决现有技术声音检测方案存在无法区分不同时序模式异常，容易出现过拟合且可解释性欠缺的问题。

本发明授权一种异常声音检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种异常声音检测方法,其特征在于，包括：获取工业设备的声音信号，并从中提取出多维特征数据；根据状态映射表组对所述多维特征数据进行状态映射处理，生成多维特征状态序列，其中，所述状态映射表组由多个采用不同划分方式构建的状态映射表组成；调用训练好的马尔可夫模型对所述多维特征状态序列进行概率计算，生成对应特征状态转移概率，并对所述特征状态转移概率进行对比处理，生成对应的对比结果，其中，所述马尔可夫模型内部存储有由多个不同的特征状态转移概率矩阵组成的特征状态转移概率矩阵组，将所述特征状态转移概率与所述特征状态转移概率矩阵组进行对比，得到对应的对比结果；根据所述对比结果，输出预警信号；根据状态映射表组对所述多维特征数据进行状态映射处理，生成多维特征状态序列之前，还包括：获取多组历史声音信号，并从中提取出对应的多维特征数据；将所述多维特征数据的特征数值区间按照预设距步长进行划分，生成对应的状态映射表；将多组所述状态映射表进行结合，生成状态映射表组；调用训练好的马尔可夫模型对所述多维特征状态序列进行概率计算，生成对应特征状态转移概率之前，还包括：获取多组正常的历史声音信号，并从中提取出对应的多维特征数据；根据状态映射表组对所述多维特征数据进行状态映射处理，生成多维特征状态序列；对所述多维特征状态序列进行马尔可夫假设处理，筛选出均为马尔可夫过程的多维特征状态序列，生成对应的特征状态转移概率，并转换成特征状态转移概率矩阵；将多组所述特征状态转移概率矩阵进行结合，生成特征状态转移概率矩阵组。

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