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龙图腾网获悉马栏山音视频实验室申请的专利一种基于深度学习的语音增强方法、装置、设备及介质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：CN119811414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411933754.2，技术领域涉及：G10L21/0264；该发明授权一种基于深度学习的语音增强方法、装置、设备及介质是由吴成家设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的语音增强方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及语音识别技术领域，公开了一种基于深度学习的语音增强方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取带噪语音信号，通过一维卷积对带噪语音信号进行特征提取，得到带噪语音特征；将带噪语音特征输入掩膜预测模型，得到比值掩膜，根据比值掩膜计算预测纯净语音特征；将预测纯净语音特征输入全连接层，得到预测纯净语音信号；获取实际纯净语音信号，根据实际纯净语音信号与预测纯净语音信号，训练一维卷积、掩膜预测模型与全连接层，得到训练后的一维卷积、训练后的掩膜预测模型与训练后的全连接层。本申请可以适应不同采样率的语音增强，避免了人为特征提取难以兼容不同采样率的问题。

本发明授权一种基于深度学习的语音增强方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的语音增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取带噪语音信号，通过一维卷积对所述带噪语音信号进行特征提取，得到带噪语音特征； 将所述带噪语音特征输入掩膜预测模型，得到比值掩膜，根据所述比值掩膜计算预测纯净语音特征； 将所述预测纯净语音特征输入全连接层，得到预测纯净语音信号； 获取实际纯净语音信号，根据所述实际纯净语音信号与所述预测纯净语音信号，训练所述一维卷积、所述掩膜预测模型与所述全连接层，得到训练后的一维卷积、训练后的掩膜预测模型与训练后的全连接层； 所述带噪语音信号包括第一带噪语音信号与第二带噪语音信号，所述第一带噪语音信号为8KHz的带噪语音信号，所述第二带噪语音信号为16KHz的带噪语音信号，所述一维卷积包括第一一维卷积与第二一维卷积，所述带噪语音特征包括第一带噪语音特征与第二带噪语音特征，所述通过一维卷积对所述带噪语音信号进行特征提取，得到带噪语音特征，包括： 获取预设窗长与预设窗移，根据所述预设窗长与所述第一带噪语音信号计算第一卷积核，根据所述预设窗移与所述第一带噪语音信号计算第一卷积步长； 根据所述预设窗长与所述第二带噪语音信号计算第二卷积核，根据所述预设窗移与所述第二带噪语音信号计算第二卷积步长； 根据所述第一卷积核与所述第一卷积步长对所述第一带噪语音信号进行特征提取，得到所述第一带噪语音特征； 根据所述第二卷积核与所述第二卷积步长对所述第二带噪语音信号进行特征提取，得到所述第二带噪语音特征。

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马栏山音视频实验室，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市开福区月湖街道文创路6号马栏山创意中心B栋；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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