南京大学;北京地平线信息技术有限公司胡沁雯获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学;北京地平线信息技术有限公司申请的专利基于频谱压缩和自注意力神经网络的全频带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：CN115273885B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210685223.0，技术领域涉及：G10L21/0232；该发明授权基于频谱压缩和自注意力神经网络的全频带语音增强方法是由胡沁雯;侯仲舒;卢晶;朱长宝;张哲会;刘磊设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于频谱压缩和自注意力神经网络的全频带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频谱压缩和自注意力神经网络的全频带语音增强方法。其步骤为：使用清晰语音数据集、噪声数据集以及房间冲激响应数据集合成模拟含噪混响语音；对模拟含噪混响语音数据和对应的纯净混响语音数据分别做短时傅里叶变换得到短时傅里叶谱；使用短时傅里叶谱训练SCM‑DPARN模型权重；对待增强的含噪混响语音信号做短时傅里叶变换得到短时傅里叶谱；将待增强的含噪混响语音短时傅里叶谱输入完成训练的SCM‑DPARN模型，得到增强语音的短时傅里叶谱；最后对增强语音的短时傅里叶谱进行逆短时傅里叶变换得到增强语音的时域信号。本发明对频域的全局信息进行建模，使模型具有更好的噪声抑制和语音质量保留能力。
本发明授权基于频谱压缩和自注意力神经网络的全频带语音增强方法在权利要求书中公布了：1.基于频谱压缩和自注意力神经网络的全频带语音增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1，使用清晰语音数据集、噪声数据集以及房间冲激响应数据集合成模拟含噪混响语音； 步骤2，对所述模拟含噪混响语音数据和对应的纯净混响语音数据分别做短时傅里叶变换得到两者的短时傅里叶谱； 步骤3，构建SCM-DPARN模型，该模型通过频谱压缩映射模块SCM将频谱进行压缩后，输入到在频域使用了自注意力机制的双路径注意力循环神经网络DPARN中；使用步骤2得到的短时傅里叶谱训练所述SCM-DPARN模型权重； 步骤4，对待增强的含噪混响语音信号做短时傅里叶变换得到短时傅里叶谱； 步骤5，将步骤4获得的短时傅里叶谱输入步骤3完成训练的SCM-DPARN模型，得到增强语音的短时傅里叶谱； 步骤6，对所述增强语音的短时傅里叶谱进行逆短时傅里叶变换得到增强语音的时域信号。
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