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龍圖騰網恭喜鼎富新動力(北京)智能科技有限公司申請的專利降噪模型訓練方法、裝置及存儲介質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：CN114049882B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202111399780.8，技術領域涉及：G10L15/02；該發明授權降噪模型訓練方法、裝置及存儲介質是由邱立坤;胡云燎;趙言;王煉;胡加明設計研發完成，并于2021-11-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本降噪模型訓練方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種降噪模型訓練方法、裝置及存儲介質，涉及語音信號處理技術領域，該方法包括：生成至少一個隨機數，基于所述隨機數確定加噪信息，根據加噪信息對安靜數據進行加噪操作，獲得加噪數據，所述加噪信息包括：目標噪聲數據、所述目標噪聲數據與所述安靜數據的合并時間段以及所述目標噪聲數據與所述安靜數據合成的信噪比；從所述加噪數據中提取聲學特征，并基于所述聲學特征對降噪模型進行訓練以得到目標降噪模型。能夠解決目前對帶噪語音進行語音識別的準確性低的問題。

本發明授權降噪模型訓練方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種降噪模型訓練方法，其特征在于，包括：生成至少一個隨機數，基于所述隨機數確定加噪信息，根據加噪信息對安靜數據進行加噪操作，獲得加噪數據，所述加噪信息包括：目標噪聲數據、所述目標噪聲數據與所述安靜數據的合并時間段以及所述目標噪聲數據與所述安靜數據合成的信噪比；從所述加噪數據中提取聲學特征，并基于所述聲學特征對降噪模型進行訓練以得到目標降噪模型；其中，所述基于所述聲學特征對降噪模型進行訓練包括：對于一條所述加噪數據，分別將所述加噪數據輸入所述降噪模型和訓練好的語音識別模型，在所述降噪模型中根據第一損失函數得到所述加噪數據的第一損失值，在所述語音識別模型中根據第二損失函數得到第二損失值；基于插值合并的方式判斷所述第一損失值和所述第二損失值的合并損失值是否超過預設損失閾值；在所述合并損失值超過預設損失閾值時，剔除所述加噪數據；在所述合并損失值未超過預設損失閾值時，判斷使用所述第一損失值訓練所述降噪模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鼎富新動力(北京)智能科技有限公司，其通訊地址為：100000 北京市朝陽區北苑路甲13號院1號樓18層1-1805；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。