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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自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全頻帶語(yǔ)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：CN115273885B 。

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：202210685223.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L21/0232；該發(fā)明授權(quán)基于頻譜壓縮和自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全頻帶語(yǔ)音增強(qiáng)方法是由胡沁雯;侯仲舒;盧晶;朱長(zhǎng)寶;張哲會(huì);劉磊設(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)。

本基于頻譜壓縮和自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全頻帶語(yǔ)音增強(qiáng)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于頻譜壓縮和自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全頻帶語(yǔ)音增強(qiáng)方法。其步驟為：使用清晰語(yǔ)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(yǔ)音；對(duì)模擬含噪混響語(yǔ)音數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的純凈混響語(yǔ)音數(shù)據(jù)分別做短時(shí)傅里葉變換得到短時(shí)傅里葉譜；使用短時(shí)傅里葉譜訓(xùn)練SCM?DPARN模型權(quán)重；對(duì)待增強(qiáng)的含噪混響語(yǔ)音信號(hào)做短時(shí)傅里葉變換得到短時(shí)傅里葉譜；將待增強(qiáng)的含噪混響語(yǔ)音短時(shí)傅里葉譜輸入完成訓(xùn)練的SCM?DPARN模型，得到增強(qiáng)語(yǔ)音的短時(shí)傅里葉譜；最后對(duì)增強(qiáng)語(yǔ)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(yǔ)音的時(shí)域信號(hào)。本發(fā)明對(duì)頻域的全局信息進(jìn)行建模，使模型具有更好的噪聲抑制和語(yǔ)音質(zhì)量保留能力。

本發(fā)明授權(quán)基于頻譜壓縮和自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全頻帶語(yǔ)音增強(qiáng)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于頻譜壓縮和自注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全頻帶語(yǔ)音增強(qiáng)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1，使用清晰語(yǔ)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(yǔ)音； 步驟2，對(duì)所述模擬含噪混響語(yǔ)音數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的純凈混響語(yǔ)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3，構(gòu)建SCM-DPARN模型，該模型通過頻譜壓縮映射模塊SCM將頻譜進(jìn)行壓縮后，輸入到在頻域使用了自注意力機(jī)制的雙路徑注意力循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DPARN中；使用步驟2得到的短時(shí)傅里葉譜訓(xùn)練所述SCM-DPARN模型權(quán)重； 步驟4，對(duì)待增強(qiáng)的含噪混響語(yǔ)音信號(hào)做短時(shí)傅里葉變換得到短時(shí)傅里葉譜； 步驟5，將步驟4獲得的短時(shí)傅里葉譜輸入步驟3完成訓(xùn)練的SCM-DPARN模型，得到增強(qiáng)語(yǔ)音的短時(shí)傅里葉譜； 步驟6，對(duì)所述增強(qiáng)語(yǔ)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(yǔ)音的時(shí)域信號(hào)。

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