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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于Swin-Transformer的语音语义信号传输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：CN116665659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310606682.X，技术领域涉及：G10L15/18；该发明授权一种基于Swin-Transformer的语音语义信号传输方法是由周子良;郑仕链;赵知劲;陈杰设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Swin-Transformer的语音语义信号传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Swin‑Trasformer的语音语义通信传输方法，本发明包括以下步骤：1.对语音信号进行数据预处理；2.将预处理后的语音信号通过语义编码器，自动提取语音信号中的语义信号；3.将语义信号通过物理信道以模拟现实生活中的噪声干扰；4.将带有噪声干扰的语义信号通过语义解码器；将带有噪声的信号分别经过卷积层和Transformer‑basedDecoder层，重新构建其浅层特征和深层特征，最后经过KeepfeatLayer实现多重维度语义信息的融合；5.对经过语义解码器的信号进行信号重建，以恢复出原始的语音信号。本发明以时域信号直接作为系统输入，减少了计算的成本，这对于注重时时传输的智能通信系统来说是极为重要的。

本发明授权一种基于Swin-Transformer的语音语义信号传输方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Swin-Transformer的语音语义信号传输方法，其特征在于包括以下步骤： S1.对语音信号进行数据预处理； S2.将预处理后的语音信号通过语义编码器，自动提取语音信号中的语义信号； S3.将语义信号通过物理信道以模拟现实生活中的噪声干扰； S4.将带有噪声干扰的语义信号通过语义解码器；将带有噪声的信号分别经过卷积层和Transformer-basedDecoder层，重新构建其浅层特征和深层特征，最后经过KeepfeatLayer实现多重维度语义信息的融合； 具体实现过程描述为： SD＝DβSC4 其中，SD表示解码后的信号，SC为步骤S3中经过物理信道后的语义编码信号，Dβ表示语义解码器； 所述语义解码器包括浅层特征提取模块和深层特征提取模块； 浅层特征提取模块：给定一个经过物理信道后的低质量语音信号SLQ，采用3×3的二维卷积SFCONV·来提取浅层特征，这类特征包含了低维信息，具体表示为： FS＝SFCONVSLQ5 深层特征提取模块：包括PatchEmbed、Transformer-basedDecoder和KeepfeatLayer三个部分，PatchEmbe层的作用是将输入语义信号中的每一个区域表示成一个向量，这些向量用来代表语义信号中的不同区域，并输入到后续的Transformer-basedDecoder层中进行处理； S5.对经过语义解码器的信号进行信号重建，以恢复出原始的语音信号。

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