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龙图腾网获悉四川华鲲振宇智能科技有限责任公司申请的专利一种基于2D-TASNet的机房场内人声降噪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：CN121237112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511796240.1，技术领域涉及：G10L21/0232；该发明授权一种基于2D-TASNet的机房场内人声降噪方法是由戢芳;徐洋设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于2D-TASNet的机房场内人声降噪方法在说明书摘要公布了：本发明属于机房降噪技术领域，具体涉及一种基于2D‑TASNet的机房场内人声降噪方法，预处理：对混合信号进行短时傅里叶变换，将一维时域信号转换为二维时频谱；特征分解步骤：采用稀疏非负矩阵因式分解对时频谱的幅度谱进行特征提取；特征聚类：对SNMF分解得到的矩阵进行K‑Means聚类，使用纯净人声时频谱的质心作为聚类中心，以增强分离效果的鲁棒性；人声分离步骤：调整原生TASNet为2D‑TASNet，以K‑Means聚类得到的特征作为输入，训练2D‑TASNet得到目标掩码，并用此掩码重构分离的人声。噪声和人声的频率特征不同，2D‑TASNet的结构侧重于挖掘各种时频的潜在特征，这样的方式既能利用人声噪声各自的时频特性和非线性混合，又能保持神经网络的精度优势。

本发明授权一种基于2D-TASNet的机房场内人声降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于2D-TASNet的机房场内人声降噪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：预处理：对人声和背景噪声的混合时域信号进行短时傅里叶变换，将一维的时域信号转换为二维的时频谱信号； S2：特征分解：根据人声的稀疏性，采用稀疏非负矩阵分解SNMF提取输入混合信号特征； S3：特征聚类：将幅度谱经过稀疏非负矩阵因式分解SNMF后，分解得到的矩阵需要采用K-Means聚类； S4：人声分离：通过一个端到端的分离系统实现，在原生TASNet基础上进行调整，将原生TASNet输入修改为二维的幅度谱，输出修改为理想比例掩码，并调整网络内部结构的参数和损失函数，适配输入和输出，K-Means聚类得到的特征作为2D-TASNet的输入，训练2D-TASNet得到目标掩码； S5：用目标掩码重构得到分离的人声。

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四川华鲲振宇智能科技有限责任公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区天府大道北段28号1栋2单元24层1、2、3、4、5、6、7、8、9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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