Este método de reconocimiento de patrones puede identificar de manera efectiva las señales de vibración recopiladas por un reflectómetro óptico en el dominio del tiempo sensible a la fase (OTDR) y mejorar la precisión de las alarmas. Se propone un método de detección de eventos de vibración multi-vibración de extremo a extremo sin alineación basado en OTDR, que detecta de manera efectiva diferentes eventos de vibración en diferentes bandas de frecuencia. Los acumuladores de pulsos y los canceladores de pulsos determinan la ubicación de los eventos de vibración. El método de detección diferencial local demodula las señales de variación en el dominio del tiempo de los eventos de vibración. Después de la extracción de las características de tiempo-frecuencia de la señal mediante una ventana deslizante, la red neuronal convolucional (CNN) extrae aún más las características de la señal. Analiza la relación temporal de cada grupo de características de la señal utilizando una red neuronal de memoria a corto y largo plazo bidireccional (Bi-LSTM). Finalmente, se utiliza la clasificación temporal de los conectivistas (CTC) para etiquetar los datos de secuencia no segmentados y lograr la detección única de múltiples objetivos de vibración. Los experimentos muestran que al utilizar este método para procesar los 8563 datos recopilados, que contienen 5 bandas de frecuencia diferentes de señales de detección acústica de multi-vibración, el puntaje F1 del sistema es del 99.49% con un tiempo de detección único de 2.2 ms. La respuesta de frecuencia más alta es de 1 kHz. Es posible identificar de manera rápida y eficiente múltiples señales de vibración cuando una señal de detección acústica demodulada contiene múltiples eventos de vibración.