恭喜广东电力信息科技有限公司林嘉鑫获国家专利权
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龙图腾网恭喜广东电力信息科技有限公司申请的专利一种基于深度神经网络技术的语音增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114360561B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111484420.8，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种基于深度神经网络技术的语音增强方法是由林嘉鑫;郑颖龙;吴广财;赖蔚蔚;郑杰生;周昉昉;陈颖璇;叶杭;黄宏恩;赖洁怡;翁睿琳;麦晓辉;何旻诺设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度神经网络技术的语音增强方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度神经网络技术的语音增强方法，通过获取待处理语音数据；将待处理语音数据输入至预先训练的神经网络模型，获得神经网络模型输出的增强语音数据；增强语音数据为待处理语音数据滤除噪音数据后得到；其中，预先训练的神经网络模型包括编码结构和解码结构，通过对训练语音数据进行编码并传递给解码结构，并将相邻解码层之间的解码输出信息进行去除冗余和传递处理训练得到。以此，通过预先训练的神经网络模型对待处理语音数据进行处理，可以快速、有效抑制噪声数据，且预先训练的神经网络模型通过对解码输出信息进行去除冗余处理，更专注于有效信息，明显提升降噪效果。
本发明授权一种基于深度神经网络技术的语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络技术的语音增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理语音数据； 将所述待处理语音数据输入至预先训练的神经网络模型，获得所述神经网络模型输出的增强语音数据；所述增强语音数据为所述待处理语音数据滤除噪音数据后得到； 其中，所述预先训练的神经网络模型包括编码结构和解码结构，通过对训练语音数据进行编码并传递给所述解码结构，并将相邻解码层之间的解码输出信息进行去除冗余和传递处理训练得到； 所述预先训练的神经网络模型为基于所述训练语音数据，对门控连接网络训练得到，所述门控连接网络包括编码结构、门控结构和解码结构； 所述编码结构包括多个编码层，所述解码结构包括多个解码层； 所述编码层的数量与所述解码层的数量对应； 所述门控结构设置于相邻解码层之间，所述门控结构用于将上一层所述解码层的解码输出信息进行去冗余处理后，传递给下一层所述解码层。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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