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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所;OPPO广东移动通信有限公司申请的专利一种立体声回声消除方法及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：CN118824269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410835334.4，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种立体声回声消除方法及系统是由刘杨;杨飞然;刘鑫;王子腾;杨军设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种立体声回声消除方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种立体声回声消除方法及系统，方法包括：获取远端信号1、远端信号2和传声器信号；利用训练好的立体声回声消除模型对上述3个信号进行处理，得到估计的近端语音信号；所述模型包括：信号时频特征提取模块、深度卡尔曼滤波器、残余回声与噪声抑制模块和时域信号恢复模块，深度卡尔曼滤波器包括参考信号估计模块和卡尔曼滤波过程模块。深度卡尔曼滤波器利用上述3个信号的时频特征来估计非线性参考信号，将两个远端参考信号和估计的非线性参考信号输入卡尔曼滤波器进行滤波，同时过滤掉传声器信号中的线性和非线性回声，因此，可以在较好的应对非线性回声的同时保证线性回声抵消量、减少非线性建模带来的语音质量损伤。

本发明授权一种立体声回声消除方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种立体声回声消除方法，包括： 在扬声器播放前采集远端信号1和远端信号2，拾取近端房间内的信号，其中，拾取的信号称作传声器信号，包含回声信号、近端语音信号和近端背景噪声信号； 将传声器信号转换成对应的数字信号，以便将其和远端信号1、远端信号2一起输出给训练好的立体声回声消除模型； 训练好的立体声回声消除模型对远端信号1、远端信号2和传声器信号进行处理，得到估计的近端语音信号； 其中，训练好的立体声回声消除模型包括：信号时频特征提取模块、深度卡尔曼滤波模块、残余回声与噪声抑制模块和时域信号恢复模块，深度卡尔曼滤波模块包括：参考信号估计模块和卡尔曼滤波过程模块，训练好的立体声回声消除模型对远端信号1、远端信号2和传声器信号的处理包括： 信号时频特征提取模块提取输入的远端信号1、远端信号2和传声器信号的时频特征； 深度卡尔曼滤波模块利用远端信号1、远端信号2和传声器信号的时频特征，消除传声器信号中的部分回声信号；其中，消除过程具体包括：参考信号估计模块利用远端信号1、远端信号2和传声器信号的时频特征来估计非线性参考信号；卡尔曼滤波过程模块根据传声器信号和远端信号1、远端信号2和估计的非线性参考信号的时频特征进行卡尔曼滤波器的更新，得到消除了部分回声信号的时频特征； 残余回声与噪声抑制模块利用深度神经网络对消除了部分回声信号的时频特征进行残余回声和噪声的抑制，得到处理后的信号的时频特征； 时域信号恢复模块将处理后的信号的时频特征恢复成时域信号，得到估计的近端语音信号； 所述参考信号估计模块包括：解耦模块、非线性参考信号估计模块、耦合模块和特征拼接模块； 所述参考信号估计模块利用远端信号1、远端信号2和传声器信号的时频特征来估计非线性参考信号，具体包括： 所述解耦模块对信号时频特征提取模块输出的复数时频特征进行特征解耦，对复数时频特征取模得到幅度时频特征，对复数时频特征取相位得到相位时频特征； 所述非线性参考信号估计模块利用解耦模块输出的幅度时频特征估计幅度掩膜，将幅度掩膜与传声器信号的幅度时频特征相乘，得到非线性参考信号的幅度时频特征； 所述耦合模块将解耦模块输出的传声器信号的相位时频特征与非线性参考信号估计模块输出的非线性参考信号的幅度时频特征耦合，得到非线性参考信号的时频特征； 所述特征拼接模块将信号时频特征提取模块输出的时频特征和非线性参考信号估计模块输出的时频特征拼接起来，得到卡尔曼滤波器的参考信号。

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