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龙图腾网恭喜中国科学院声学研究所申请的专利一种用于波形表征学习的端到端轻量化水声目标识别系统及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：CN119646670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510175094.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种用于波形表征学习的端到端轻量化水声目标识别系统及方法是由汤宁;郝程鹏;李璇;马治勋设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于波形表征学习的端到端轻量化水声目标识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水声目标识别领域，具体公开了一种用于波形表征学习的端到端轻量化水声目标识别系统及方法，该系统包括浅层特征提取器模块、频率分离模块以及分类器。其中，频率分离模块包括两个创新性单元：频率分离单元和尺度自适应最大池化单元。所述系统的处理过程为：首先，通过浅层特征提取模块从原始水声波形中提取低级特征；然后，将提取的特征送入频率分离模块中捕获多种频率分量，从而获得深层判别性特征表示；最后，使用全局平均池化聚合特征信息，并通过分类器进行类别预测。本发明在两个公开的水声数据集上进行了实验验证，结果表明，本发明系统相比于其他的模型具有更高的准确率，同时其参数量最少。

本发明授权一种用于波形表征学习的端到端轻量化水声目标识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于波形表征学习的端到端轻量化水声目标识别系统，其特征在于，包括：浅层特征提取器模块，用于从原始水声波形中提取浅层特征；若干频率分离模块，用于从浅层特征中提取不同频率的分量，使用全局平均池化来聚合特征向量；分类器，用于对所述频率分离模块输出的特征向量进行分类，输出水声目标的类型；所述频率分离模块包括依次连接的频率分离单元、通道注意力单元、残差连接单元、Conv1D-BN-ReLU块和尺度自适应最大池化单元；所述频率分离单元，采用一维逐深度卷积和Softmax函数处理浅层特征，得到水声波形的低频部分，再将低频部分与浅层特征拼接后通过一维逐点卷积处理，得到频率分离的特征向量；所述通道注意力单元，包括压缩和激发阶段；所述压缩阶段包括全局平均池化操作；所述激发阶段包括两个全连接层；第一个全连接层将输入的特征向量维度缩小，第二个全连接层将特征向量恢复到原始维度，并使用Sigmoid函数得到通道权重，再与所述频率分离单元的输出特征相乘得到通道注意力加权特征；所述残差连接单元，用于将所述频率分离模块的输入特征与通道注意力加权特征相加，再输入所述Conv1D-BN-ReLU块和尺度自适应最大池化单元中。

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