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龙图腾网获悉深圳市深智电科技有限公司申请的专利应用于音频传输系统的噪声干扰补偿方法及系统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：CN120148538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510610177.1，技术领域涉及：G10L21/0224；该发明授权应用于音频传输系统的噪声干扰补偿方法及系统是由余强;李道龙;周征湘设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于音频传输系统的噪声干扰补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及涉及音频传输系统技术领域，提供一种应用于音频传输系统的噪声干扰补偿方法，首先获取目标音频传输通道的带噪音频信号集合，其包含多个带噪音频片段及与之对应的纯净音频片段，接着对带噪音频信号集合进行噪声干扰特征提取，得到每个带噪音频片段的时域噪声特征和频域噪声特征，然后基于预设的噪声补偿模型，对时域和频域噪声特征进行动态特征融合，生成噪声干扰特征集合，并根据该噪声干扰特征集合与对应纯净音频片段的映射关系训练噪声补偿模型，生成噪声补偿参数集合，最后将噪声补偿参数集合加载至实时处理模块，对实时传输的带噪音频信号进行噪声干扰补偿操作，从而有效减少噪声对音频信号的影响，提高音频传输质量。

本发明授权应用于音频传输系统的噪声干扰补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于音频传输系统的噪声干扰补偿方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标音频传输通道的带噪音频信号集合，所述带噪音频信号集合包括多个带噪音频片段以及与各个带噪音频片段对应的纯净音频片段； 对所述带噪音频信号集合进行噪声干扰特征提取处理，得到每个带噪音频片段的时域噪声特征和频域噪声特征； 基于预设的噪声补偿模型，对所述时域噪声特征和所述频域噪声特征进行动态特征融合处理，生成所述带噪音频片段的噪声干扰特征集合，包括：调用所述噪声补偿模型中的残差卷积网络对所述时域噪声特征进行多层卷积处理，提取时域深层特征；其中，所述残差卷积网络包括三级卷积结构，每级卷积结构由卷积核尺寸递减的卷积层组成，且每级卷积层输出后引入跳跃连接以保留原始时域噪声特征的低阶信息；调用所述噪声补偿模型中的频域注意力网络对所述频域噪声特征进行频带权重分配处理，提取频域注意力特征；其中，所述频域注意力网络包括子带划分模块和权重计算模块，所述子带划分模块将所述频域噪声特征划分为多个非均匀子带，所述权重计算模块根据各子带的能量占比和频谱平坦度生成频带权重系数；将所述时域深层特征与所述频域注意力特征进行跨域拼接，得到初始融合特征；对所述初始融合特征进行双向长短期记忆网络处理，捕捉时序依赖关系，生成动态融合特征作为所述噪声干扰特征集合； 根据所述噪声干扰特征集合与对应的纯净音频片段之间的映射关系，训练所述噪声补偿模型以生成噪声补偿参数集合，包括：将所述噪声干扰特征集合输入所述噪声补偿模型的参数预测层，输出初始补偿参数；其中，所述参数预测层由全连接网络和回归器组成，所述全连接网络对噪声干扰特征集合进行降维，所述回归器输出对应于频带增益和时域滤波系数的初始补偿参数；基于所述初始补偿参数对所述带噪音频片段进行频域滤波处理，生成去噪音频片段；计算所述去噪音频片段与对应的纯净音频片段之间的频域差异损失和时域波形损失；根据所述频域差异损失和所述时域波形损失构建联合优化目标，反向更新所述噪声补偿模型的网络权重；当所述联合优化目标收敛时，锁定所述噪声补偿模型的网络参数并导出噪声补偿参数集合；其中，所述频域滤波处理包括：根据初始补偿参数中的频带增益系数对带噪音频片段的各子带能量进行动态衰减，同时对时域滤波系数进行卷积运算以消除周期性噪声干扰； 将所述噪声补偿参数集合加载至所述音频传输系统的实时处理模块，对实时传输的带噪音频信号进行噪声干扰补偿操作。

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