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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京大學(xué);北京地平線信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利基于頻譜壓縮和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多階段全頻帶語音增強(qiáng)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115273884B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210684643.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L21/0232；該發(fā)明授權(quán)基于頻譜壓縮和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多階段全頻帶語音增強(qiáng)方法是由侯仲舒;胡沁雯;盧晶;朱長(zhǎng)寶;朱天一;劉松設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于頻譜壓縮和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多階段全頻帶語音增強(qiáng)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于頻譜壓縮和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多階段全頻帶語音增強(qiáng)方法。其步驟為：設(shè)計(jì)全頻帶語音頻譜壓縮曲線，使用設(shè)計(jì)的參數(shù)初始化MHA?DPCRN的頻譜壓縮模塊；合成模擬含噪混響語音；對(duì)模擬含噪混響語音和對(duì)應(yīng)的帶混響純凈語音分別做短時(shí)傅里葉變換得到兩者的短時(shí)傅里葉譜；使用短時(shí)傅里葉譜訓(xùn)練MHA?DPCRN模型權(quán)重；5對(duì)待增強(qiáng)的含噪混響語音做短時(shí)傅里葉變換得到短時(shí)傅里葉譜；將含噪混響語音的短時(shí)傅里葉譜輸入完成訓(xùn)練的模型，得到增強(qiáng)語音的短時(shí)傅里葉譜，并進(jìn)行逆短時(shí)傅里葉變換得到增強(qiáng)語音的時(shí)域信號(hào)。本發(fā)明的方法能夠在復(fù)雜噪聲場(chǎng)景下對(duì)全頻帶語音進(jìn)行較為徹底的噪聲抑制，同時(shí)保留較好的語音音質(zhì)。

本發(fā)明授權(quán)基于頻譜壓縮和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多階段全頻帶語音增強(qiáng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于頻譜壓縮和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多階段全頻帶語音增強(qiáng)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1，設(shè)計(jì)全頻帶語音頻譜壓縮曲線，根據(jù)所述壓縮曲線計(jì)算壓縮模塊參數(shù)； 步驟2，使用清晰語音數(shù)據(jù)集、噪聲數(shù)據(jù)集以及房間沖激響應(yīng)數(shù)據(jù)集合成模擬含噪混響語音； 步驟3，對(duì)所述模擬含噪混響語音的數(shù)據(jù)和其對(duì)應(yīng)的純凈混響語音數(shù)據(jù)分別做短時(shí)傅里葉變換得到兩者的短時(shí)傅里葉譜； 步驟4，構(gòu)建MHA-DPCRN模型，該模型由幅度譜增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)MHAN和復(fù)數(shù)譜增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)DPCRN級(jí)聯(lián)組成；使用步驟1得到的壓縮模塊參數(shù)初始化MHA-DPCRN的頻譜壓縮模塊；使用步驟3得到的短時(shí)傅里葉譜訓(xùn)練所述MHA-DPCRN模型權(quán)重； 步驟5，對(duì)待增強(qiáng)的含噪混響語音信號(hào)做短時(shí)傅里葉變換得到短時(shí)傅里葉譜； 步驟6，將步驟5獲得的短時(shí)傅里葉譜輸入步驟4完成訓(xùn)練的MHA-DPCRN模型，輸出增強(qiáng)語音的短時(shí)傅里葉譜； 步驟7，對(duì)增強(qiáng)語音的短時(shí)傅里葉譜進(jìn)行逆短時(shí)傅里葉變換得到增強(qiáng)語音的時(shí)域信號(hào)。

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