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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京航空航天大學(xué)申請的專利一種基于Actor-Critic算法和擴散模型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：CN119741930B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202411837247.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L21/02；該發(fā)明授權(quán)一種基于Actor-Critic算法和擴散模型的語音增強方法是由楊群;劉思行;東鑫;李秋林設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于Actor-Critic算法和擴散模型的語音增強方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于Actor?Critic算法和擴散模型的語音增強方法，涉及語音增強領(lǐng)域，包括：將用來做擴散的NCSN++模型作為Actor模型，利用語音增強數(shù)據(jù)集和Actor?Critic算法訓(xùn)練該模型，使用語音質(zhì)量評估模型作為環(huán)境給予的反饋，使模型訓(xùn)練以提升語音質(zhì)量作為目標，對于擴散中的每一步，給予?1的獎勵，將訓(xùn)練好的模型作為待微調(diào)語音增強模型，將該模型作為Actor模型，利用無監(jiān)督語音數(shù)據(jù)集和Actor?Critic算法訓(xùn)練該模型，實現(xiàn)對該模型的微調(diào)，進而得到最終的語音增強模型。本申請可實現(xiàn)在不同場景里都能取得一個很好的語音增強效果，同時也能夠比較快速的得到質(zhì)量較好的干凈語音。

本發(fā)明授權(quán)一種基于Actor-Critic算法和擴散模型的語音增強方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于Actor-Critic算法和擴散模型的語音增強方法，其特征在于，所述基于Actor-Critic算法和擴散模型的語音增強方法包括： 獲取語音增強數(shù)據(jù)集、語音評估數(shù)據(jù)集和無監(jiān)督語音數(shù)據(jù)集；所述語音增強數(shù)據(jù)集包括VoiceBank-DEMAND數(shù)據(jù)集；所述語音評估數(shù)據(jù)集包括NISQA、PSTN、Tencent數(shù)據(jù)集；所述無監(jiān)督語音數(shù)據(jù)集包括不同的語音； 利用所述語音評估數(shù)據(jù)集訓(xùn)練NISQA模型，將訓(xùn)練好的NISQA模型作為語音質(zhì)量評估模型； 將用來做擴散的NCSN++模型作為Actor模型，采用多層Transformer堆疊，后接自適應(yīng)池化層作為Critic模型，利用所述語音增強數(shù)據(jù)集和Actor-Critic算法進行NCSN++模型的訓(xùn)練，使用所述語音質(zhì)量評估模型作為環(huán)境給予的反饋，使NCSN++模型訓(xùn)練以提升語音質(zhì)量作為目標，對于擴散中的每一步，給予-1的獎勵，將訓(xùn)練好的NCSN++模型作為待微調(diào)語音增強模型； 將所述待微調(diào)語音增強模型作為Actor模型，初始化Critic模型參數(shù)，利用所述無監(jiān)督語音數(shù)據(jù)集和Actor-Critic算法訓(xùn)練所述待微調(diào)語音增強模型，使用所述語音質(zhì)量評估模型作為環(huán)境給予的反饋，使所述待微調(diào)語音增強模型以提升語音質(zhì)量作為目標，對于擴散中的每一步，給予-1的獎勵，將訓(xùn)練好的待微調(diào)語音增強模型作為最終的語音增強模型； 利用所述最終的語音增強模型對待增強語音進行語音增強，得到干凈語音。

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)人南京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：211106 江蘇省南京市江寧區(qū)將軍路29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)”。