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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于神经网络的多通道语音分离方法及装置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：CN119049500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411092778.X，技术领域涉及：G10L21/0272；该发明授权基于神经网络的多通道语音分离方法及装置是由张海剑;周雨娆;陈佳佳;吴思瑾;左世玉设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的多通道语音分离方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及语音分离与提取技术领域，特别涉及一种基于神经网络的多通道语音分离方法及装置，其中，方法包括：构建特征提取模块；基于频谱建模单元、子带建模单元和全带建模单元，构建初始双路径快速转换器神经网络；构建掩码模块；基于特征提取模块、初始双路径快速转换器神经网络和掩码模块构建初始多通道语音分离模型；将目标多通道语音输入至初始多通道语音分离模型中，以目标掩码作为优化目标，优化目标参数，进而得到多通道语音分离模型，实现目标多通道语音的分离。由此，解决了相关技术中，无法满足轻量化、高鲁棒性和高泛化性等要求，适应复杂多变的声学环境，而参数量和计算量较大，又导致难以适应算力或内存有限的移动端设备等问题。

本发明授权基于神经网络的多通道语音分离方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的多通道语音分离方法，其特征在于，应用于模型的构建阶段，其中，所述方法包括以下步骤： 基于短时傅里叶变换STFT和通道间相位差IPD，构建初始多通道语音分离模型的特征提取模块； 基于特征编码和混洗卷积注意力SCBAM，构建初始双路径快速转换器神经网络的频谱建模单元； 根据交叉线性注意力和卷积增强快速转换器ConFastformer分别构建所述初始双路径快速转换器神经网络的子带建模单元和全带建模单元； 基于所述频谱建模单元、所述子带建模单元和所述全带建模单元，构建所述初始多通道语音分离模型的初始双路径快速转换器神经网络； 基于Tanh激活函数的全连接层和Sigmoid激活函数的全连接层，构建所述初始多通道语音分离模型的掩码模块； 基于所述特征提取模块、所述初始双路径快速转换器神经网络和所述掩码模块构建所述初始多通道语音分离模型； 将目标多通道语音输入至所述初始多通道语音分离模型中，以目标掩码作为所述初始多通道语音分离模型的优化目标，优化所述初始双路径快速转换器神经网络的目标参数，以基于优化后的双路径快速转换器神经网络更新初始多通道语音分离模型，得到多通道语音分离模型，并基于所述多通道语音分离模型得到所述目标多通道语音对应的分离语音。

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