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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利音频降噪方法和装置、存储介质及电子装置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：CN116110418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211625879.X，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权音频降噪方法和装置、存储介质及电子装置是由黄景标;方瑞东;林聚财;黄威震;毛亚朋;刘克柱;薛晗;殷俊;王国龙设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本音频降噪方法和装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种音频降噪方法和装置、存储介质及电子装置，该方法包括：获取当前时刻的第一带噪音频数据和历史时刻的第二带噪音频数据；依据所述第一带噪音频数据和所述第二带噪音频数据进行特征提取，得到目标特征信息；将所述目标特征信息输入到目标神经网络结构中，得到所述第一带噪音频数据对应的目标音频信号。通过本发明，解决了相关技术中通过纯净音频信号对降噪模型进行训练，导致降噪模型的降噪的准确度比较低的问题。

本发明授权音频降噪方法和装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种音频降噪方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻的第一带噪音频数据和历史时刻的第二带噪音频数据； 依据所述第一带噪音频数据和所述第二带噪音频数据进行特征提取，得到目标特征信息； 将所述目标特征信息输入到目标神经网络结构中，得到所述第一带噪音频数据对应的目标音频信号，其中，所述目标神经网络结构由带噪音频训练样本集训练得到的，所述带噪音频训练样本集由多个带噪音频训练样本和每个带噪音频训练样本对应的预设音频信号组成，每个带噪音频训练样本通过所述预设音频信号和目标噪声信号得到； 其中，所述目标神经网络结构由编码模块、时序传递模块、跨层连接模块和解码模块组成，其中，所述跨层连接模块用于连接所述编码模块中的卷积层和所述解码模块中的转置卷积层，所述跨层连接模块中的卷积核由所述编码模块输出的数据的层数决定； 将所述目标特征信息输入到目标神经网络结构中，得到所述第一带噪音频数据对应的目标音频信号包括：通过所述编码模块对所述目标特征信息进行编码处理，得到目标特征矩阵；通过所述时序传递模块将所述目标特征矩阵传递到所述解码模块中；通过所述跨层连接模块将所述编码模块中的每个卷积层的输出特征矩阵传递到所述解码模块的每个转置卷积层中；通过所述解码模块对所述目标特征矩阵和所述输出特征矩阵进行解码处理，得到所述第一带噪音频数据对应的目标音频信号。

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