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龍圖騰網恭喜云知聲智能科技股份有限公司申請的專利基于深度學習的單通道語音降噪方法及裝置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：CN114974282B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210568276.4，技術領域涉及：G10L21/0208；該發明授權基于深度學習的單通道語音降噪方法及裝置是由關海欣;梁家恩設計研發完成，并于2022-05-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的單通道語音降噪方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于深度學習的單通道語音降噪方法及裝置，該語音降噪方法中時序建模采用NetLSTM子網絡，NetLSTM子網絡結構將LSTM中的矩陣乘積和ConvLSTM中的單層卷積替換為網絡；Net網絡結構選用多層堆疊CNN，通過多層堆疊CNN抽取語音時序信息并完成特征映射。Net網絡結構每一層一維卷積網絡均進行特征降維和通道擴展，將特征維度與通道維度相互映射進行特征變換擴展。本發明借鑒U?Net、ConvLSTM思想，在ConvLSTM基礎上使用多層堆疊卷積替代一層卷積網絡，同時將特征重新映射，實現全鏈接網絡功能，該網絡參數量相比LSTM大幅減少，而性能又保持一致。

本發明授權基于深度學習的單通道語音降噪方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的單通道語音降噪方法，其特征在于，該語音降噪方法中時序建模采用NetLSTM子網絡，NetLSTM子網絡結構將LSTM中的矩陣乘積和ConvLSTM中的單層卷積替換為Net網絡；Net網絡結構選用多層堆疊CNN，通過多層堆疊CNN抽取語音時序信息并完成特征映射；Net網絡結構每一層一維卷積網絡均進行特征降維和通道擴展，將特征維度與通道維度相互映射進行特征變換擴展；NetLSTM子網絡結構的公式為： Ht＝ot·tanhct其中，it是t時刻輸入門的輸出，ft是t時刻遺忘門的輸出，ot是t時刻輸出門的輸出，ct是t時刻狀態門輸出，Ht是t時刻的網絡輸出，Xt是指輸入特征，Ht-1是t-1時刻的網絡輸出； 是輸入門內部子網絡； 是遺忘門內部子網絡； 是輸出門內部子網絡； 是狀態門內部子網絡。

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云知聲智能科技股份有限公司，其通訊地址為：100096 北京市海淀區西三旗建材城內1幢一層101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”。