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龙图腾网获悉杭州智元研究院有限公司申请的专利一种基于独立性分析的高噪音环境下的语音噪音分离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：CN119152866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411230512.7，技术领域涉及：G10L21/02；该发明授权一种基于独立性分析的高噪音环境下的语音噪音分离方法是由何龙;牛犇;杭平平;尚鹏辉;周轶凡;鲍志勇;刘述设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于独立性分析的高噪音环境下的语音噪音分离方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于独立性分析的高噪音环境下的语音噪音分离方法，首先获取含有噪声的混合信号，并将该含有噪声的混合信号进行分解，基于卷积推理获取并联的独立波形，对获取的独立波形进行独立性评估，并进行重采样，得到边缘概率分布后的改进采样波形；之后构建判别器，将获取的独立波形以及改进采样波形输入判别器，获取二者的线性表达，之后构建语音噪音分离模型，并基于判别器，利用SISNR以及GAN对模型进行优化，最后基于优化后的模型对高噪音环境下的语音进行噪音分离。本发明的语音噪音分离方法围绕对混合信号进行独立性分析的训练方法，结合生成对抗网络和深度卷积网络，实现一种“分离‑重采样‑独立性分析”的语音分离方法，结合了独立性分析和相关性抑制，相比于传统的信号处理，在低信噪比的前提下取得了重要的性能提升。

本发明授权一种基于独立性分析的高噪音环境下的语音噪音分离方法在权利要求书中公布了：1.一种基于独立性分析的高噪音环境下的语音噪音分离方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取含有噪声的混合信号，并将该含有噪声的混合信号进行分解，基于卷积推理获取并联的独立波形； 步骤2、对获取的独立波形进行独立性评估，并进行重采样，得到边缘概率分布后的改进采样波形： 步骤2-1、对分解出的重构的独立波形Z进行归一化处理： ； ； 其中，Z代表步骤1中分解出的独立波形Z，代表归一化后的数据，B是缩放因子，代表用于归一化的期望； 步骤2-2、对归一化后的数据进行重采样：基于归一化后的数据，将其每列数据打乱，行数据不变，进行重采样；重采样后的数据Ẑ即是在的所有列数据中重新选择了的当前行的第列数据作为新采样出的样本； 步骤2-3、基于重采样后的波形Ẑ，模拟其边缘分布； 步骤3、构建判别器，将步骤1获取的独立波形以及步骤2获取的改进采样波形输入判别器，获取二者的线性表达； 步骤4、构建语音噪音分离模型，并基于步骤3的判别器，利用SISNR以及GAN对模型进行优化； 步骤5、基于优化后的模型对高噪音环境下的语音进行噪音分离。

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