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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于Actor-Critic算法和扩散模型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：CN119741930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411837247.9，技术领域涉及：G10L21/02；该发明授权一种基于Actor-Critic算法和扩散模型的语音增强方法是由杨群;刘思行;东鑫;李秋林设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Actor-Critic算法和扩散模型的语音增强方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于Actor‑Critic算法和扩散模型的语音增强方法，涉及语音增强领域，包括：将用来做扩散的NCSN++模型作为Actor模型，利用语音增强数据集和Actor‑Critic算法训练该模型，使用语音质量评估模型作为环境给予的反馈，使模型训练以提升语音质量作为目标，对于扩散中的每一步，给予‑1的奖励，将训练好的模型作为待微调语音增强模型，将该模型作为Actor模型，利用无监督语音数据集和Actor‑Critic算法训练该模型，实现对该模型的微调，进而得到最终的语音增强模型。本申请可实现在不同场景里都能取得一个很好的语音增强效果，同时也能够比较快速的得到质量较好的干净语音。

本发明授权一种基于Actor-Critic算法和扩散模型的语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Actor-Critic算法和扩散模型的语音增强方法，其特征在于，所述基于Actor-Critic算法和扩散模型的语音增强方法包括： 获取语音增强数据集、语音评估数据集和无监督语音数据集；所述语音增强数据集包括VoiceBank-DEMAND数据集；所述语音评估数据集包括NISQA、PSTN、Tencent数据集；所述无监督语音数据集包括不同的语音； 利用所述语音评估数据集训练NISQA模型，将训练好的NISQA模型作为语音质量评估模型； 将用来做扩散的NCSN++模型作为Actor模型，采用多层Transformer堆叠，后接自适应池化层作为Critic模型，利用所述语音增强数据集和Actor-Critic算法进行NCSN++模型的训练，使用所述语音质量评估模型作为环境给予的反馈，使NCSN++模型训练以提升语音质量作为目标，对于扩散中的每一步，给予-1的奖励，将训练好的NCSN++模型作为待微调语音增强模型； 将所述待微调语音增强模型作为Actor模型，初始化Critic模型参数，利用所述无监督语音数据集和Actor-Critic算法训练所述待微调语音增强模型，使用所述语音质量评估模型作为环境给予的反馈，使所述待微调语音增强模型以提升语音质量作为目标，对于扩散中的每一步，给予-1的奖励，将训练好的待微调语音增强模型作为最终的语音增强模型； 利用所述最终的语音增强模型对待增强语音进行语音增强，得到干净语音。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁区将军路29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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