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龙图腾网获悉深圳波洛斯科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的多通道语音增强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：CN115240695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210870606.5，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种基于神经网络的多通道语音增强方法及系统是由张卢军设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的多通道语音增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于神经网络的多通道语音增强方法及系统，该方法包括：接收多个通道的语音信号；利用各个通道的滤波器对所述通道的语音信号进行处理，以得到各个通道对应角度的波束；根据所有所述波束确定目标波束以及波达方向；根据所述多个通道的语音信号和所述波达方向得到多个参考噪声；将所述参考噪声和目标波束输入至自适应消噪层，对所述目标波束进行增强。该多通道语音增强方法，根据历史数据训练神经网络模型，利用训练好的神经网络模型对语音信号进行增强，准确性高，不需要进行场景假设，不依赖阵列空间信息以及参数估计等先验信息。

本发明授权一种基于神经网络的多通道语音增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的多通道语音增强方法，其特征在于，包括： 接收多个通道的语音信号； 利用各个通道的滤波器对所述通道的语音信号进行处理，以得到各个通道对应角度的波束； 根据所有所述波束确定目标波束以及波达方向； 根据所述多个通道的语音信号和所述波达方向得到多个参考噪声； 将所述参考噪声和目标波束输入至自适应消噪层，对所述目标波束进行增强； 所述利用各个通道的滤波器对所述通道的语音信号进行处理，以得到各个通道对应角度的波束具体包括： 选择一个所述通道作为参考通道； 在每个通道中，利用所述滤波器对所述语音信号进行卷积操作，以得到每个所述通道对应角度的波束； 所述滤波器的优化方法包括： 分别计算每个所述通道得到的波束与所述参考通道得到的波束之间的余弦相似度，以得到每个通道的相似度； 将所有所述通道的相似度输入至全连接网络中，以得到第一输出数据； 对所有所述通道的滤波器进行仿射变换，以得到第二输出数据； 将所述第一输出数据和所述第二输出数据相加后，输入至映射函数中，以得到所有通道优化后的滤波器。

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