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龙图腾网获悉成都水月雨科技有限公司申请的专利一种深度学习辅助谱减法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：CN116504262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310628286.7，技术领域涉及：G10L21/0216；该发明授权一种深度学习辅助谱减法的语音增强方法是由付小伟设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习辅助谱减法的语音增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种深度学习辅助谱减法的语音增强方法，涉及环境噪声抑制技术领域，其目的是提高深度学习中网络的可解释性，实现优异的降噪效果，包括进行初始特征提取，获取含噪语音信号的对数功率谱特征和相位特征；根据含噪语音信号的对数功率谱特征和估计与降噪网络，获取增强幅度谱；根据所述增强后的幅度谱和初始相位，通过短时傅里叶反变换获取增强后的时域语音信号。本发明具有能进一步提高语音增强质量的同时提高深度学习中网络的可解释性的优点。

本发明授权一种深度学习辅助谱减法的语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习辅助谱减法的语音增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 进行初始特征提取，获取离散时域下的含噪语音信号的对数功率谱特征和相位特征；N、T和F分别表示离散时域下的所述含噪语音信号的样本点数以及离散时域下的所述含噪语音信号变换到时-频域后信号的帧数和频点数； 根据含噪语音信号的对数功率谱特征和估计与降噪网络，获取增强幅度谱； 根据增强后的幅度谱和初始相位，通过短时傅里叶反变换获取增强后的时域语音信号； 所述估计与降噪网络包括局部特征提取网络、噪声估计网络和参数估计网络； 所述获取增强幅度谱的方法包括以下步骤： 根据所述对数功率谱特征，利用所述局部特征提取网络获取局部细化特征： ； 其中，表示执行局部特征提取子网络的映射函数，为执行局部特征提取子网络的参数； 根据所述局部细化特征，通过所述噪声估计网络与所述参数估计网络，并行估计噪声功率谱与过减因子，以及平滑因子： ； 其中表示执行噪声估计子网络的映射函数，为执行噪声估计子网络的参数，表示执行参数估计子网络的映射函数，为执行参数估计子网络的参数； 根据所述噪声功率谱，所述过减因子与所述平滑因子，通过执行谱减法操作的子网络获取所述增强幅度谱： ； 其中，表示所述增强幅度谱第i行第j列的幅度谱值；表示所述噪声功率谱第i行第j列的噪声功率谱值；表示含噪语音信号的所述对数功率谱特征的第i行第j列的对数功率谱值。

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