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龙图腾网获悉四川启睿克科技有限公司;四川长虹电子控股集团有限公司申请的专利一种无参考语音的自动化语音质量评估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：CN115457980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211144904.2，技术领域涉及：G10L25/60；该发明授权一种无参考语音的自动化语音质量评估方法及系统是由谢川设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无参考语音的自动化语音质量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无参考语音的自动化语音质量评估方法及系统，所述方法包括：获取待检测语音的频谱特征并进行编码提取出相应的声学编码特征；对声学编码特征的时间依赖关系进行建模，提取语音声学特征；利用所提取的语音声学特征对待检测语音的平均意见分数进行预测，并通过反归一化方法将预测的归一化结果映射到平均意见分数的取值空间，得到待检测语音的最终质量评估结果。本发明利用深度学习模型模拟人耳对音频语音质量的听感评价，对待检测语音的平均意见分数进行预测，相较于传统语音听感评价只能通过人为主观打分，该方法和系统能够大幅降低语音信号听感评价的人力成本和时间成本，还能够提高预测结果的准确性。

本发明授权一种无参考语音的自动化语音质量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无参考语音的自动化语音质量评估方法，其特征在于，具包括以下步骤： 步骤S1.获取待检测语音数据； 步骤S2.提取待检测语音的频谱特征； 步骤S3.对待检测语音的频谱特征进行编码，并提取出相应的声学编码特征； 步骤S4.将声学编码特征送入多路径序列建模网络，对声学编码特征的时间依赖关系进行建模，提取语音声学特征； 步骤S5.利用所提取的语音声学特征对待检测语音的平均意见分数进行预测，并通过反归一化方法将预测的归一化结果映射到平均意见分数的取值空间，得到待检测语音的最终质量评估结果； 所述多路径序列建模网络设置于序列建模模型内，所述序列建模模型依次包括层归一化、1×1的卷积网络、分割层以及4层堆叠的双路径循环神经网络，之后连接PReLU激活层、二维卷积网络层、重叠-相加层，然后分为两路数据，两路数据分别为1×1的卷积网络和Tanh激活函数作为门控信号，1×1的卷积网络和Sigmoid作为待处理信号，通过乘法完成对待处理信号的门控操作，再经过1×1的卷积网络处理得到语音声学特征。

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