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龍圖騰網恭喜中北大學申請的專利一種智能降噪通信耳機獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114007157B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111260119.9，技術領域涉及：H04R1/10；該發明授權一種智能降噪通信耳機是由王鑒;韓焱;龐存鎖;王中正設計研發完成，并于2021-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種智能降噪通信耳機在說明書摘要公布了：本發明涉及一種智能降噪通信耳機，屬于降噪和電子裝備領域。本發明的環境麥克位于耳機頂部，獲取環境噪聲信號；通話麥克通過通話麥克轉動軸連于耳機一側，通話麥克獲取人員交流通信的語音信號；信號預處理模塊完成環境噪聲信號放大濾波、反相，并與放大濾波后的語音信號完成疊加運算；信號分析處理模塊包括信號數模轉換模塊和微處理器系統，完成環境噪聲反相信號、語音放大濾波信號和兩者疊加信號的采集、存儲、學習建模及基于模型運算后數字語音信號的處理、模式選擇和控制功能；無線傳輸模塊完成降噪后語音信號編碼并發送，且接收通話人員語音信號，解碼后輸出給耳麥。本發明不受環境噪聲干擾可保證語音通信質量。

本發明授權一種智能降噪通信耳機在權利要求書中公布了：1.一種智能降噪通信耳機，其特征在于，該降噪耳機包括環境麥克、通話麥克、信號預處理模塊、信號分析處理模塊和無線傳輸模塊，環境麥克位于耳機頂部，獲取環境噪聲信號；通話麥克通過通話麥克轉動軸連于耳機一側，轉動軸能向下旋轉，覆蓋用戶唇部下方，通話麥克獲取人員交流通信的語音信號；信號預處理模塊完成環境噪聲信號放大濾波、反相，并與放大濾波后的語音信號完成疊加運算；信號分析處理模塊包括信號數模轉換模塊和微處理器系統，完成環境噪聲反相信號、語音放大濾波信號和兩者疊加信號的采集、存儲、學習建模及基于模型運算后數字語音信號的處理、模式選擇和控制功能；無線傳輸模塊完成降噪后語音信號編碼并發送，且接收通話人員語音信號，解碼后輸出給耳麥；其中，所述信號分析處理模塊包括采樣控制模塊、數據庫、機器學習模塊和數字信號處理系統，疊加后的信號和環境噪聲信號、語音信號在采樣控制模塊下實現不同采樣頻率的采樣并存儲在不同的數據庫；其次，數據庫的信號在機器學習模塊完成機器學習模型的建模，采樣信號在相應的模型參數下實現信號的分離、降噪；隨后，再通過相應的數字信號處理系統進一步實現噪聲信號的降噪；所述機器學習模塊將經過預處理后的噪聲與語音信號作為機器學習模型的輸入，低噪聲環境獲取的語音信號作為輸出，基于信噪比最大作為模型的收斂準則，通過機器學習，建立訓練模型，并向數字信號處理系統輸出模型參數、期望響應及調節中產生的誤差信號；所述機器學習模塊首先提前獲取大量低噪聲環境下通話麥克接收到的語音信號與不同環境的噪聲信號疊加為含噪信號作為機器學習的輸入信號，將低噪聲環境信號作為輸出信號，對降噪模型進行訓練；從含噪語音信號中預測和控制信號需要訓練得到兩個模型：一個是噪聲信號模型，一個是語音信號模型；對信號進行預加重、分幀、加窗、快速傅里葉變換FFT、濾波器組和離散余弦變換DCT這幾個步驟后，得到信號的特征系數；提取到信號特征后利用機器學習中樸素貝葉斯算法，通過特征判斷每幀信號是否為語音信號，通過大量數據進行訓練區分噪聲信號和語音信號并將噪聲信號剔除，將剔除噪聲的信號與低噪聲環境語音信號進行對比，判斷剔除噪聲后的語音信號是否合格，具體為預先設置信噪比，當達到預設的信噪比時，則繼續下一步，若未達到則繼續進行剔除噪聲的步驟，直到達到要求，得到滿足信噪比最佳的降噪模型；所述機器學習模塊基于滿足信噪比最佳的降噪模型，讀入機器學習得到的最優模型參數，輸入采集到的待降噪信號，進行機器學習處理后通過傳輸模塊發送到通話各端；通信各方均生成自己的降噪模型，輸出最佳信噪比的語音信號。

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