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龍圖騰網獲悉中國科學技術大學申請的專利利用抗卷繞損失訓練的平行估計架構網絡預測相位的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：CN115862673B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211489291.6，技術領域涉及：G10L25/30；該發明授權利用抗卷繞損失訓練的平行估計架構網絡預測相位的方法是由艾楊;凌震華設計研發完成，并于2022-11-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本利用抗卷繞損失訓練的平行估計架構網絡預測相位的方法在說明書摘要公布了：本申請提供一種利用抗卷繞損失訓練的平行估計架構網絡預測相位的方法，方法包括，在訓練過程中，通過待訓練的神經網絡中平行的兩個線性卷積層，以及相位計算單元，模擬由短時復數譜的實虛部計算相位譜的過程，并將預測的相位值限制在主值區間內，實現卷繞相位譜的預測，并且訓練所用的抗卷繞損失包含通過抗卷繞函數激活的瞬時相位誤差、群延時誤差和瞬時角頻率誤差，避免相位卷繞造成的誤差擴大問題。訓練結束后再用訓練好的相位預測神經網絡處理待預測語音信號的對數幅度譜，獲得卷繞相位譜。本方案通過神經網絡直接預測語音信號的卷繞相位譜，并通過計算損失時引入抗卷繞函數解決訓練時相位卷繞造成的誤差擴大問題，具有較高的效率和準確度。

本發明授權利用抗卷繞損失訓練的平行估計架構網絡預測相位的方法在權利要求書中公布了：1.一種利用抗卷繞損失訓練的平行估計架構網絡預測相位的方法，其特征在于，所述方法包括： 網絡訓練過程： 確定待訓練的神經網絡；其中，所述待訓練的神經網絡包括一個殘差卷積網絡，平行的第一線性卷積層和第二線性卷積層，以及相位計算單元； 獲取樣本語音信號的對數幅度譜和真實卷繞相位譜； 利用所述待訓練的神經網絡處理所述樣本語音信號的對數幅度譜，獲得所述樣本語音信號的預測卷繞相位譜；其中，所述預測卷繞相位譜由所述相位計算單元根據偽實部和偽虛部計算得到；偽實部和偽虛部分別由所述第一線性卷積層和所述第二線性卷積層輸出；所述預測卷繞相位譜的相位位于主值區間內； 計算所述預測卷繞相位譜和所述真實卷繞相位譜的抗卷繞損失；其中，所述抗卷繞損失為所述預測卷繞相位譜和所述真實卷繞相位譜之間的瞬時相位損失、群延時損失和瞬時角頻率損失的線性組合；所述瞬時相位損失、所述群延時損失和所述瞬時角頻率損失均通過抗卷繞函數激活； 若所述抗卷繞損失不符合預設的收斂條件，根據所述抗卷繞損失更新所述待訓練的神經網絡的參數，返回執行所述利用所述待訓練的神經網絡處理所述對數幅度譜，獲得所述樣本語音信號的預測卷繞相位譜步驟； 若所述抗卷繞損失符合所述收斂條件，將所述待訓練的神經網絡確定為相位預測神經網絡； 相位預測過程： 獲取待預測語音信號的對數幅度譜； 利用所述相位預測神經網絡處理所述待預測語音信號的對數幅度譜，獲得所述待預測語音信號的卷繞相位譜。

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