南京工程学院梁瑞宇获国家专利权
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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利一种结合听损补偿和语音降噪的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：CN116434766B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310414553.0，技术领域涉及：G10L21/0264；该发明授权一种结合听损补偿和语音降噪的语音增强方法是由梁瑞宇;王青云;唐闺臣;程佳鸣;谢跃设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种结合听损补偿和语音降噪的语音增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合听损补偿和语音降噪的语音增强方法，包括：将听力损失图沿频率轴进行延展嵌入得到听力损失谱，并将听力损失谱与带噪训练语音的复频谱图特征叠合；构建基于频率‑时间卷积递归的度量生成对抗网络模型，模型主体结构包含补偿生成器和度量鉴别器；交替训练补偿生成器与度量鉴别器，优化度量生成对抗网络模型；将待测语音的复频谱图特征与听力损失谱叠合后输入到训练好的补偿生成器，根据补偿生成器的输出重建待测语音的增强语音波形。本发明通过度量生成对抗网络同时完成降噪与针对特定听力图的听损补偿，能够稳定有效地提升带噪环境下听损补偿的效果，方法巧妙新颖，具有良好的应用前景。
本发明授权一种结合听损补偿和语音降噪的语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种结合听损补偿和语音降噪的语音增强方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过短时傅里叶变换从带噪训练语音中提取复频谱图特征； S2：将听力损失图沿频率轴进行延展嵌入得到听力损失谱，并将听力损失谱与步骤S1中得到的带噪训练语音的复频谱图特征叠合； S3：构建基于频率-时间卷积递归的度量生成对抗网络模型，模型主体结构包含补偿生成器和度量鉴别器； S4：交替训练补偿生成器与度量鉴别器，通过对抗损失以及与感知质量相关的补偿损失优化度量生成对抗网络模型； S5：将待测语音的复频谱图特征与听力损失谱叠合后输入到训练好的补偿生成器，根据补偿生成器的输出重建待测语音的增强语音波形。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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