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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于掩蔽效应的复卷积循环神经网络单通道语音增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114999510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210467641.2，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权基于掩蔽效应的复卷积循环神经网络单通道语音增强方法是由叶中付;赵紫微;于润祥设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于掩蔽效应的复卷积循环神经网络单通道语音增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于掩蔽效应的复卷积循环神经网络单通道语音增强方法，包括：参照Bark带的频率划分方法将傅里叶变换后的初始向量的频率维划分成最接近临界频带的相邻子向量间具有重叠的22个子向量，22个子向量代表22个子频带，送入相对应的22个并行复卷积循环网络子带模型中；在并连的子带模型之后串连两个全频带复全连接层，得到完整的基于掩蔽效应的复卷积循环神经网络模型；采用复理想比率掩码cIRM作为训练目标，将cIRM与原始待增强语音一起重构干净语音。本发明既能捕捉子频带内的局部频谱模式，又能捕捉全频带的频谱模式和子频带间的交叉依赖关系；充分利用人耳的听觉掩蔽效应这一规律，在增强效果和计算速度上比一般的神经网络具有明显优势。

本发明授权基于掩蔽效应的复卷积循环神经网络单通道语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于掩蔽效应的复卷积循环神经网络单通道语音增强方法，其特征在于，包括： 步骤1、将分帧和加窗后的单通道原始待增强语音进行点数为1024的离散傅里叶变换STFT，得到长度为513的初始向量；然后参照Bark带的频率划分方法将点数为513的初始向量划分成相邻子向量间具有重叠的22个子向量，22个子向量对应着22个子频带，并将重叠的22个子向量中的重叠点定义为容错点，每个子向量的实部和虚部作为两个独立的通道，送入相对应的22个并行复卷积循环网络子带模型中；复卷积循环网络子带模型的输入向量维度与22个子向量的长度一一对应；将复卷积循环网络子带模型的输出拼接起来，输入到两个全频带复全连接层中，进行全频带的特征建模；经过上述操作，进行复卷积循环网络子带模型的训练，得到干净语音的复理想比率掩码cIRM； 步骤2、采用步骤1中的复理想比率掩码cIRM作为训练目标，将cIRM与原始待增强语音一起重构干净语音的频率谱，再进行傅里叶反变换ISTFT，最终得到增强后的语音。

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