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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京大學(xué)申請的專利適用于瞬態(tài)噪聲抑制的語音增強方法獲國家發(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：CN115171712B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19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：202210626652.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L21/0208；該發(fā)明授權(quán)適用于瞬態(tài)噪聲抑制的語音增強方法是由孫天馳;盧晶;鄒海山;陳鍇;陶建成;林志斌設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本適用于瞬態(tài)噪聲抑制的語音增強方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種適用于瞬態(tài)噪聲抑制的語音增強方法，包括如下步驟：1對干凈語音數(shù)據(jù)集中的語音數(shù)據(jù)作短時傅里葉變換得到功率譜；2用功率譜訓(xùn)練VAE模型權(quán)重；3對待增強的含噪信號作短時傅里葉變換得到時頻譜和功率譜；4對功率譜作NMF，計算分解得到的各模態(tài)時域指標和頻域指標，估計其中屬于瞬態(tài)噪聲的成分并濾除；5將濾除瞬態(tài)噪聲的功率譜輸入到完成訓(xùn)練的VAE模型，結(jié)合NMF得到估計的語音功率譜和噪聲功率譜；6將估計的語音功率譜和噪聲功率譜以及含噪信號的時頻譜經(jīng)過維納濾波，得到增強語音的時頻譜。本發(fā)明能夠在瞬態(tài)噪聲存在的場景下對語音進行有效的噪聲抑制，同時較完整地保留語音成分。

本發(fā)明授權(quán)適用于瞬態(tài)噪聲抑制的語音增強方法在權(quán)利要求書中公布了：1.適用于瞬態(tài)噪聲抑制的語音增強方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1，對干凈語音數(shù)據(jù)集中的語音數(shù)據(jù)作短時傅里葉變換，得到其功率譜； 步驟2，構(gòu)建變分自編碼器VAE模型，該模型由預(yù)處理層、編碼器和解碼器級聯(lián)而成；使用步驟1獲得的功率譜訓(xùn)練變分自編碼器VAE模型權(quán)重； 步驟3，對待增強的含噪信號作短時傅里葉變換得到其時頻譜和功率譜； 步驟4，對步驟3獲得的功率譜作非負矩陣分解NMF，計算分解得到的各模態(tài)時域指標和頻域指標，估計其中屬于瞬態(tài)噪聲的成分并濾除； 步驟5，將步驟4獲得的功率譜輸入到完成訓(xùn)練的變分自編碼器VAE模型與非負矩陣分解NMF組成的VAE-NMF框架，得到估計的語音功率譜和噪聲功率譜； 步驟6，將步驟5獲得的語音功率譜和噪聲功率譜以及步驟3獲得的含噪信號時頻譜，通過維納濾波，得到增強語音的時頻譜，并作逆短時傅里葉變換得到增強語音的時域信號。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京大學(xué)，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區(qū)仙林大道163號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。