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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于深度学习的电缆火灾早期发热声信号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：CN117116278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310852161.2，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种基于深度学习的电缆火灾早期发热声信号识别方法是由安伟光;徐文淑;王卓越;张子鹏;王涛;王喆;王志;雷少华设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电缆火灾早期发热声信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电缆火灾早期发热声信号识别方法，其步骤包括：通过麦克风器件采集电缆升温声信号；结合归一化最小均方NLMS算法对声信号进行回声消除和滤波处理；提取处理后声信号的梅尔倒谱系数MFCC，组成样本库，输入至神经网络中进行训练识别，构建声信号训练模型；调用训练模型，实时检测电缆有无超温征兆，防止电缆火灾发生。本发明采用深度学习中的神经网络训练并识别地下电缆在升温早期产生的声发射信号，以实现地下电缆火灾的早期探测，为城市电网地下电缆中火灾的早期探测提供新的方法。

本发明授权一种基于深度学习的电缆火灾早期发热声信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电缆火灾早期发热声信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，通过麦克风器件采集电缆升温声信号； S2，结合归一化最小均方NLMS算法，对声信号进行回声消除和滤波处理； S3，提取处理后声信号的梅尔倒谱系数MFCC，组成样本库，输入至神经网络中进行训练识别，构建声信号识别模型，通过多轮训练，识别电缆火灾早期声信号；所述样本库包括不同功率加热棒诱发电缆超温的声信号及不同半径的电缆被加热棒诱发超温的声信号，分别模拟不同电路负载及不同电缆线路中不同半径的电缆产生超温现象时产生的声信号； S4，调用训练模型，实时检测电缆有无超温征兆，防止电缆火灾发生； 步骤S3中，采用加权动态差分系数作为声信号的特征参数，该特征参数包括声信号的静态特征及动态特征； 所述加权动态差分系数，计算方法为： 将声信号的梅尔倒谱系数与其一阶差分及二阶差分以一定的权重结合起来，形成新的特征参数，公式为： ； 其中，一阶差分系数为，二阶差分系数为，将其进行合并运算，得出声信号13维的特征参数，M表示音频的静态特性，表示音频的动态特性，作为其平衡因子，公式为： ； ； 其中，为常数，n表示迭代次数。

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