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龍圖騰網(wǎng)獲悉山西大學(xué)申請的專利一種基于雙路UNET的分?jǐn)?shù)域信息交互的語音增強(qiáng)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116052716B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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?zhí)?專利號為：202310063213.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L25/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙路UNET的分?jǐn)?shù)域信息交互的語音增強(qiáng)方法是由徐麗云;張彤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于雙路UNET的分?jǐn)?shù)域信息交互的語音增強(qiáng)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于雙路UNET的分?jǐn)?shù)域信息交互的語音增強(qiáng)方法。包括：收集純凈的語音和噪聲；將收集到的數(shù)據(jù)按照目標(biāo)信噪比混合，提取相應(yīng)的幅度譜特征和相位譜特征和含噪語音的分?jǐn)?shù)域特征作為網(wǎng)絡(luò)輸入；由幅度譜計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練目標(biāo)：語音掩碼與噪聲掩碼；構(gòu)建基于語音和噪聲信息交互的網(wǎng)絡(luò)模型和基于時域譜、頻域譜、語音噪聲掩碼的損失函數(shù)；將處理好的分?jǐn)?shù)域特征輸入網(wǎng)絡(luò)，最小化損失函數(shù)反向傳播，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型中的參數(shù)；提取待增強(qiáng)語音信號的分?jǐn)?shù)域特征，輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)并輸出目標(biāo)，由幅度譜和相位譜重構(gòu)增強(qiáng)的信號。本發(fā)明通過不同階次分?jǐn)?shù)域表征更多語音特征，并在雙路分支之間建立語音和噪聲的信息交互協(xié)同工作，達(dá)到更好的語音增強(qiáng)效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙路UNET的分?jǐn)?shù)域信息交互的語音增強(qiáng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙路UNET的分?jǐn)?shù)域信息交互的語音增強(qiáng)方法，其特征在于，包括以下步驟： （1）收集訓(xùn)練集語音，包括純凈的說話人語音s，和噪聲數(shù)據(jù)n； （2）訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練特征提取，將收集到的語音和噪聲按照目標(biāo)信噪比進(jìn)行混合，并提取語音、噪聲、含噪語音的幅度譜特征、相位譜特征和含噪語音的分?jǐn)?shù)域特征作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)； （3）訓(xùn)練目標(biāo)提取，根據(jù)步驟（2）中得到的幅度譜計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練目標(biāo)：語音掩碼與噪聲掩碼； （4）構(gòu)建基于雙路UNET的語音和噪聲信息交互的網(wǎng)絡(luò)模型和基于時域譜、頻域譜、語音噪聲掩碼的損失函數(shù)； （5）訓(xùn)練模型，將步驟（2）中處理好的分?jǐn)?shù)域特征輸入網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到的網(wǎng)絡(luò)固化出來用于后續(xù)預(yù)測結(jié)果； （6）測試結(jié)果，將待增強(qiáng)語音信號根據(jù)步驟（2）提取分?jǐn)?shù)域特征，將特征輸入步驟（5）訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，輸出估計(jì)語音掩碼和噪聲掩碼，結(jié)合步驟（2）中得到的幅度譜和相位譜重構(gòu)得到預(yù)測增強(qiáng)的語音信號； 所述步驟（4）中構(gòu)建的基于語音和噪聲信息交互的網(wǎng)絡(luò)模型包含語音通道、噪聲通道，其中語音通道和噪聲通道具有相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包含編碼層、殘差多頭自注意力模塊和解碼層，中間穿插交互模塊進(jìn)行語音和噪聲的信息互通，最后對兩路通道的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行融合，根據(jù)損失函數(shù)反向傳播調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到全局最優(yōu)解，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完成，將訓(xùn)練好的權(quán)重固化出來，供每次算法調(diào)用。

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