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龍圖騰網獲悉南京大學;北京地平線信息技術有限公司申請的專利基于頻譜壓縮和神經網絡的多階段全頻帶語音增強方法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：CN115273884B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202210684643.7，技術領域涉及：G10L21/0232；該發明授權基于頻譜壓縮和神經網絡的多階段全頻帶語音增強方法是由侯仲舒;胡沁雯;盧晶;朱長寶;朱天一;劉松設計研發完成，并于2022-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于頻譜壓縮和神經網絡的多階段全頻帶語音增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于頻譜壓縮和神經網絡的多階段全頻帶語音增強方法。其步驟為：設計全頻帶語音頻譜壓縮曲線，使用設計的參數初始化MHA?DPCRN的頻譜壓縮模塊；合成模擬含噪混響語音；對模擬含噪混響語音和對應的帶混響純凈語音分別做短時傅里葉變換得到兩者的短時傅里葉譜；使用短時傅里葉譜訓練MHA?DPCRN模型權重；5對待增強的含噪混響語音做短時傅里葉變換得到短時傅里葉譜；將含噪混響語音的短時傅里葉譜輸入完成訓練的模型，得到增強語音的短時傅里葉譜，并進行逆短時傅里葉變換得到增強語音的時域信號。本發明的方法能夠在復雜噪聲場景下對全頻帶語音進行較為徹底的噪聲抑制，同時保留較好的語音音質。

本發明授權基于頻譜壓縮和神經網絡的多階段全頻帶語音增強方法在權利要求書中公布了：1.基于頻譜壓縮和神經網絡的多階段全頻帶語音增強方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1，設計全頻帶語音頻譜壓縮曲線，根據所述壓縮曲線計算壓縮模塊參數； 步驟2，使用清晰語音數據集、噪聲數據集以及房間沖激響應數據集合成模擬含噪混響語音； 步驟3，對所述模擬含噪混響語音的數據和其對應的純凈混響語音數據分別做短時傅里葉變換得到兩者的短時傅里葉譜； 步驟4，構建MHA-DPCRN模型，該模型由幅度譜增強網絡MHAN和復數譜增強網絡DPCRN級聯組成；使用步驟1得到的壓縮模塊參數初始化MHA-DPCRN的頻譜壓縮模塊；使用步驟3得到的短時傅里葉譜訓練所述MHA-DPCRN模型權重； 步驟5，對待增強的含噪混響語音信號做短時傅里葉變換得到短時傅里葉譜； 步驟6，將步驟5獲得的短時傅里葉譜輸入步驟4完成訓練的MHA-DPCRN模型，輸出增強語音的短時傅里葉譜； 步驟7，對增強語音的短時傅里葉譜進行逆短時傅里葉變換得到增強語音的時域信號。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學;北京地平線信息技術有限公司，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。