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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的未知音频事件识别算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：CN119252276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411764748.9，技术领域涉及：G10L25/03；该发明授权一种基于脉冲神经网络的未知音频事件识别算法是由游捷;蔡瑞泽;蔡体健;熊汉卿;阙越;谭林丰;刘文涵设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的未知音频事件识别算法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于脉冲神经网络的未知音频事件识别算法，它包括如下步骤：构建音频数据集，并拆分为训练集、验证集和测试集；对音频数据集中的每段音频数据进行预处理，生成3Dlog‑mel频谱图；构建脉冲神经网络模型并进行分类训练；使用交叉熵损失和对比损失联合训所述脉冲神经网络模型；使用验证集中的已知类别的音频数据输入至脉冲神经网络和自编码器，获得区分已知类别和未知音频类别的阈值；使用训练好的脉冲神经网络模型对采集的音频数据进行识别。本发明能够在不依赖于预先标注的未知类别信息的情况下，有效地识别和区分未知的声音事件，提高系统的整体识别的准确率，并为后续的未知声音事件分析和处理提供支持。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的未知音频事件识别算法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的未知音频事件识别算法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建音频数据集，并将所述音频数据集拆分为训练集、验证集和测试集；S2：对音频数据集中的每段音频数据进行预处理，生成3Dlog-mel频谱图；S3：构建脉冲神经网络模型，将训练集对应的3Dlog-mel频谱图输入至所述脉冲神经网络模型中进行分类训练；所述脉冲神经网络模型包括卷积层、多个脉冲神经单元、多层感知机MLP、重塑层和长短期记忆网络LSTM；所述脉冲神经单元包括两个脉冲单元和残差卷积，所述脉冲单元由卷积层、批归一化层和至少两个小脉冲神经元组成；S4：使用交叉熵损失和对比损失联合训练所述脉冲神经网络模型；S5：使用验证集中的已知类别的音频数据输入至脉冲神经网络和自编码器，获得自编码器推理所得的均方误差平均损失，设定为区分已知类别和未知音频类别的阈值；所述自编码器包括编码器和解码器，所述编码器包括输入层、至少两个隐藏层和输出层，所述解码器包括输入层、至少两个隐藏层和输出层；S6：使用训练好的脉冲神经网络模型对采集的音频数据进行识别，并将脉冲神经网络模型输出的概率值输入至自编码器，通过自编码器判定输入数据属于已知类别还是未知类别，若自编码器推理获得的损失高于所述阈值的则判定为未知类别，否则根据脉冲神经网络模型输出的概率值判断音频具体属于哪一已知类别。

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