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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利基于增強譜減與卡爾曼濾波的兩階段語音降噪方法及其裝置和存儲介質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：CN120431951B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510943760.4，技術領域涉及：G10L21/0232；該發明授權基于增強譜減與卡爾曼濾波的兩階段語音降噪方法及其裝置和存儲介質是由陳博;鄭澤瑞;孫超;王浙明;王如生;沈英設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于增強譜減與卡爾曼濾波的兩階段語音降噪方法及其裝置和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于增強譜減與卡爾曼濾波的兩階段語音降噪方法及其裝置和存儲介質，所述方法包括以下步驟：通過增強譜減法在頻域對語音信號進行初步降噪；基于線性預測編碼算法辨識語音信號狀態空間模型參數，利用卡爾曼濾波算法在時域對聲音信號進行二次降噪；對逐幀信號重復進行多次參數辨識、二級降噪流程后輸出降噪語音。本發明方法能夠在復雜噪聲環境中有效濾除環境噪聲，提高語音信號質量。本方法適用于人工耳蝸的單麥克風降噪，能夠在計算資源有限的人工耳蝸中實現高效降噪，提高佩戴者的聲音感知能力。

本發明授權基于增強譜減與卡爾曼濾波的兩階段語音降噪方法及其裝置和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于增強譜減與卡爾曼濾波的兩階段語音降噪方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：對接收到的含噪的語音信號預處理，預處理后對得到的每一幀語音信號進行頻帶劃分，計算頻帶劃分后的各幀語音信號的方差，將各頻帶的方差經過對數轉換得到各頻帶的方差結果，依據各頻帶的方差結果與設定的閾值比較判斷當前幀為語音幀或噪聲幀； 如果當前幀為噪聲幀，采用靜態平滑策略估計噪聲幀的噪聲功率譜； 如果當前幀為語音幀，采用動態平滑策略估計語音幀的語音功率譜； 每第幀，第個頻率點的自適應過減因子根據信噪比動態調整： ； ； 其中，為可調節參數，，，分別控制衰減曲線的陡峭程度和衰減閾值的位置，表示第幀中的第個頻點的噪聲功率譜估計值，表示第幀中的第頻點的原始信號功率譜； 根據自適應過減因子和增強譜減法公式計算得到初步增強的語音信號； S2：將初步增強的語音信號進行預處理、估計各模型參數以及建立模型進行卡爾曼濾波處理，得到降噪后的語音信號，具體包括： 將初步增強的語音信號經過預處理得到分幀后的語音信號，通過線性預測編碼方法對分幀后的語音信號估計語音信號模型參數； 通過對初步增強的語音信號和估計的語音信號模型參數做殘差來估計過程噪聲協方差參數，通過頻譜平坦度來估計觀測噪聲協方差參數； 根據語音信號模型參數、過程噪聲協方差參數和觀測噪聲協方差參數構建狀態空間模型，通過狀態空間模型進行卡爾曼濾波，去除殘余噪聲，得到降噪后的語音信號。

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