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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于U-Net模型的缺失音频自动修复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：CN114373469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202011105942.8，技术领域涉及：G10L19/02；该发明授权基于U-Net模型的缺失音频自动修复方法是由刘伟伟;葛书敏;刘光杰设计研发完成，并于2020-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于U-Net模型的缺失音频自动修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U‑Net模型的缺失音频自动修复方法，包括以下内容：将音频信号处理为长度相同的样本并构建多样音频数据集；将所有音频样本处理成固定长度的三部分，从左到右分别为左侧上下文部分、间隙部分以及右侧上下文部分；利用短时傅里叶变换将音频上下文部分和间隙部分都转化为频谱图；深度学习模型中的编码器对上下文部分的频谱图进行特征学习，解码器实现间隙部分缺失音频的自动修复，跳跃连接将两个相应层相连以扩大网络接收范围，提高网络修复性能；最后使用局部加权求和策略将生成的频谱图转换为音频信号。本发明利用U‑Net深度学习模型和局部加权求和策略来对缺失音频进行修复，修复效果好，而且计算成本较低，适用于短音频中音频缺失情况的修复。

本发明授权基于U-Net模型的缺失音频自动修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U-Net模型的缺失音频自动修复方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建音频数据集：构建包含人声、乐器声和自然声三种音频的音频数据集，并将这些音频处理为长度相同的样本； 步骤2、音频分割预处理：将所有音频样本处理成固定长度的三部分，从左到右分别为左侧上下文部分、间隙部分以及右侧上下文部分；其中左右两侧统称为上下文部分，且长度相同； 步骤3、生成频谱图：利用短时傅里叶变换对预处理后的音频样本进行形式转换，将这些样本转换为频谱图； 步骤4、模型训练：将生成的频谱图作为输入，利用U-Net模型对其进行学习；模型中的编码器学习上下文部分，并将所有的输入上下文转换为特征描述的潜在表示；而解码器则根据获取的频谱图的特征信息来组合出完整的频谱图；跳跃连接通过连接编码器和解码器，在图中传播梯度； 步骤5、接收频谱图，利用局部加权求和策略在时域中对频谱图进行整合和转换，生成最终修复后的音频信号。

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理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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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