北京百度網訊科技有限公司趙情恩獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利音頻降噪模型的訓練方法、音頻降噪的方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114974280B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210518375.1，技術領域涉及：G10L21/0208；該發明授權音頻降噪模型的訓練方法、音頻降噪的方法及裝置是由趙情恩設計研發完成，并于2022-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。
本音頻降噪模型的訓練方法、音頻降噪的方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開提供了音頻降噪模型的訓練方法、音頻降噪的方法及裝置，涉及計算機技術領域，尤其涉及人工智能、語音技術、深度學習技術領域。音頻降噪模型的訓練方法包括：將含噪音頻的頻譜特征輸入噪聲令牌模型，得到噪聲特征；將頻譜特征和噪聲特征輸入降噪模型，得到降噪音頻；將降噪音頻輸入生成式對抗網絡，得到音頻預測值和音頻真值；利用損失函數，根據降噪音頻、無噪音頻、音頻預測值、音頻真值和音頻預設值，對噪聲令牌模型、降噪模型和生成式對抗網絡的參數進行調整；在調整至噪聲令牌模型、降噪模型和生成式對抗網絡均收斂的情況下，得到訓練完成的音頻降噪模型。根據本公開的方案，能夠降低音頻中的噪聲干擾，增強音頻質量，提升音頻可懂度。
本發明授權音頻降噪模型的訓練方法、音頻降噪的方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種音頻降噪模型的訓練方法，包括： 將含噪音頻的頻譜特征輸入噪聲令牌模型，得到噪聲特征；所述噪聲令牌模型用于從所述含噪音頻中提取出其中的噪聲的噪聲特征； 將所述頻譜特征和所述噪聲特征輸入降噪模型，得到降噪音頻； 將所述降噪音頻輸入生成式對抗網絡，得到音頻預測值和音頻真值； 利用損失函數，根據所述降噪音頻、所述含噪音頻對應的無噪音頻、所述音頻預測值、所述音頻真值和音頻預設值，分別對所述噪聲令牌模型、所述降噪模型和所述生成式對抗網絡的參數進行調整；以及 在調整至所述噪聲令牌模型、所述降噪模型和所述生成式對抗網絡均收斂的情況下，得到訓練完成的音頻降噪模型。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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