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龍圖騰網恭喜南京大學申請的專利基于PESQ驅動的強化學習估計先驗信噪比的語音增強方法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：CN114141266B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202111516319.6，技術領域涉及：G10L21/0216；該發明授權基于PESQ驅動的強化學習估計先驗信噪比的語音增強方法是由雷桐;盧晶設計研發完成，并于2021-12-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于PESQ驅動的強化學習估計先驗信噪比的語音增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于PESQ驅動的強化學習估計先驗信噪比的語音增強方法，具體步驟如下：1使用清晰語音和噪聲數據集生成模擬含噪語音，并做短時傅里葉變換得到短時傅里葉譜；2用清晰語音和含噪語音的短時傅里葉譜訓練DeepXi?TCN網絡；3用理想的映射信噪比通過K?means聚類生成有限個聚類中心，作為先驗信噪比模板；4正式訓練階段，通過DQN網絡在幀層面挑選DeepXi?TCN推斷的信噪比或者先驗信噪比模板，計算出與PESQ值相關的獎勵，進行強化學習迭代，更新網絡參數；5將含噪語音短時傅里葉譜輸入完成訓練的模型，得到的增強語音的短時傅里葉譜，再進行逆短時傅里葉變換。本發明能進一步優化DeepXi?TCN推斷的先驗信噪比，從而提高與聽感相關的語音質量。

本發明授權基于PESQ驅動的強化學習估計先驗信噪比的語音增強方法在權利要求書中公布了：1.基于PESQ驅動的強化學習估計先驗信噪比的語音增強方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：步驟1，使用訓練集中的清晰語音和噪聲以隨機信噪比合成模擬含噪語音，并對三者做短時傅里葉變換分別得到清晰語音短時傅里葉譜、噪聲短時傅里葉譜和模擬含噪語音短時傅里葉譜；步驟2，使用所述清晰語音短時傅里葉譜和模擬含噪語音短時傅里葉譜訓練DeepXi-TCN網絡；步驟3，利用所述清晰語音短時傅里葉譜幅度和噪聲短時傅里葉譜幅度相除，并將其范圍映射到[0,1]，生成訓練集的映射信噪比，然后通過K-means聚類生成有限個聚類中心，作為先驗信噪比模板；步驟4，利用所述先驗信噪比模板給所述模擬含噪語音的每幀打標簽，用以訓練DQN網絡初始化參數；步驟5，正式訓練階段，通過所述DQN網絡在幀層面挑選信噪比模板，信噪比模板為步驟2完成訓練的DeepXi-TCN網絡推斷的信噪比或者步驟3生成的先驗信噪比模板；然后計算出與PESQ值相關的獎勵，進行強化學習迭代，更新所述DQN網絡參數；步驟6，將測試集清晰語音和噪聲合成的含噪語音短時傅里葉譜輸入步驟5完成訓練的DQN網絡，并將得到的增強語音的短時傅里葉譜進行逆短時傅里葉變換，得到增強語音的時域信號。

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南京大學，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163號；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”。