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龙图腾网获悉赛力斯汽车有限公司申请的专利滤波器系数匹配模型的训练方法、主动降噪方法和系统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：CN119864002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411928724.2，技术领域涉及：G10K11/178；该发明授权滤波器系数匹配模型的训练方法、主动降噪方法和系统是由舒轲;何浩;黄勇波;智绪达设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本滤波器系数匹配模型的训练方法、主动降噪方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及音频处理技术领域，尤其是涉及一种滤波器系数匹配模型的训练方法、主动降噪方法和系统。训练方法包括：获取多个任务，每个任务包括支撑集和查询集，支撑集包括来自多个噪声类别的多个支撑样本及其对应的最佳滤波器系数标签，查询集包括来自相同的多个噪声类别的多个查询样本；将最大化各查询样本匹配到目标标签的概率作为训练目标，构建目标训练函数，目标标签为与查询样本属于同一类别的支撑样本所对应的最佳滤波器系数标签；根据多个任务和目标训练函数对匹配网络进行迭代训练，得到滤波器系数匹配模型。采用本方法能够提高降噪效果。

本发明授权滤波器系数匹配模型的训练方法、主动降噪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种滤波器系数匹配模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个任务，每个所述任务包括支撑集和查询集，所述支撑集包括来自多个噪声类别的多个支撑样本及其对应的最佳滤波器系数标签，所述查询集包括来自相同的多个噪声类别的多个查询样本； 将最大化各所述查询样本匹配到目标标签的概率作为训练目标，构建目标训练函数，所述目标标签为与所述查询样本属于同一类别的支撑样本所对应的最佳滤波器系数标签； 构建第一特征提取子网络，所述第一特征提取子网络用于提取各所述支撑样本的隐性特征； 构建第二特征提取子网络，所述第二特征提取子网络用于提取各所述查询样本的隐性特征； 构建注意力得分计算子网络，所述注意力得分计算子网络用于根据每个所述查询样本的隐性特征和各所述支撑样本的隐性特征，计算每个所述查询样本匹配到所述目标标签的概率； 基于所述第一特征提取子网络、所述第二特征提取子网络和所述注意力得分计算子网络，得到匹配网络； 根据所述多个任务和所述目标训练函数对所述匹配网络进行迭代训练，得到滤波器系数匹配模型。

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赛力斯汽车有限公司，其通讯地址为：404100 重庆市江北区福生大道229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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