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龍圖騰網(wǎng)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(xùn)練方法、裝置及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114049882B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111399780.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/02；該發(fā)明授權(quán)降噪模型訓(xùn)練方法、裝置及存儲介質(zhì)是由邱立坤;胡云燎;趙言;王煉;胡加明設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本降噪模型訓(xùn)練方法、裝置及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N降噪模型訓(xùn)練方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及語音信號處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：生成至少一個隨機數(shù)，基于所述隨機數(shù)確定加噪信息，根據(jù)加噪信息對安靜數(shù)據(jù)進行加噪操作，獲得加噪數(shù)據(jù)，所述加噪信息包括：目標噪聲數(shù)據(jù)、所述目標噪聲數(shù)據(jù)與所述安靜數(shù)據(jù)的合并時間段以及所述目標噪聲數(shù)據(jù)與所述安靜數(shù)據(jù)合成的信噪比；從所述加噪數(shù)據(jù)中提取聲學(xué)特征，并基于所述聲學(xué)特征對降噪模型進行訓(xùn)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(fā)明授權(quán)降噪模型訓(xùn)練方法、裝置及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種降噪模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：生成至少一個隨機數(shù)，基于所述隨機數(shù)確定加噪信息，根據(jù)加噪信息對安靜數(shù)據(jù)進行加噪操作，獲得加噪數(shù)據(jù)，所述加噪信息包括：目標噪聲數(shù)據(jù)、所述目標噪聲數(shù)據(jù)與所述安靜數(shù)據(jù)的合并時間段以及所述目標噪聲數(shù)據(jù)與所述安靜數(shù)據(jù)合成的信噪比；從所述加噪數(shù)據(jù)中提取聲學(xué)特征，并基于所述聲學(xué)特征對降噪模型進行訓(xùn)練以得到目標降噪模型；其中，所述基于所述聲學(xué)特征對降噪模型進行訓(xùn)練包括：對于一條所述加噪數(shù)據(jù)，分別將所述加噪數(shù)據(jù)輸入所述降噪模型和訓(xùn)練好的語音識別模型，在所述降噪模型中根據(jù)第一損失函數(shù)得到所述加噪數(shù)據(jù)的第一損失值，在所述語音識別模型中根據(jù)第二損失函數(shù)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(yù)設(shè)損失閾值；在所述合并損失值超過預(yù)設(shè)損失閾值時，剔除所述加噪數(shù)據(jù)；在所述合并損失值未超過預(yù)設(shè)損失閾值時，判斷使用所述第一損失值訓(xùn)練所述降噪模型。

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