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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于帧重采样和子带剪枝的轻量化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：CN119517059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411649456.0，技术领域涉及：G10L21/02；该发明授权一种基于帧重采样和子带剪枝的轻量化语音增强方法是由钱彦旻;赵思怡设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于帧重采样和子带剪枝的轻量化语音增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于帧重采样和子带剪枝的轻量化语音增强方法，涉及自动语音识别领域。本发明提出的层级帧重采样Layer‑WiseFrameResampling,LWS与子带剪枝Sub‑BandPruning,SBP方法，能够在提升语音增强模型效率的同时，确保在复杂噪声环境中的语音识别性能。本发明具备高度的实用性，可根据具体应用场景的需求进行灵活调整，尤其适合在工业界对实时推理延迟、计算资源有限的端侧设备和语音识别场景中部署。

本发明授权一种基于帧重采样和子带剪枝的轻量化语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于帧重采样和子带剪枝的轻量化语音增强方法，其特征在于，包括子带剪枝，逐步排除低信息量的频带； 包括激进策略和渐进策略； 所述激进策略，从第一个时间RNN层开始，直接跳过最高的若干个子带； 所述渐进策略，每进入一个新的时间RNN层时，逐步跳过一个额外的高频子带； 层级帧重采样； 在每一层内下采样输入，随后通过残差连接进行上采样； 所述层级帧重采样包括： LWS-ALL：在所有层的时间和频带RNN上同时进行重采样操作； LWS-SYNC：在奇数层对时间和频带RNN同时进行重采样，而在偶数层保持原有特征不变； LWS-ASYNC：异步重采样策略，奇数层对时间维度进行重采样，偶数层对频带维度进行重采样； 模型训练包括以下步骤： 步骤1、频带划分：将输入音频划分为预定义的子带； 步骤2、层级帧重采样：子带特征经过每一层时，使用帧重采样模块对特征进行下采样，减少时间维度上的冗余信息；每一层的处理结束后，再通过上采样进行恢复，以确保关键信息不被丢失；残差连接用于补偿上采样过程中可能造成的信息损失； 步骤3、逐步子带剪枝：在频域上，模型逐层对输入特征的频带进行评估，剔除信息量少的频带； 步骤4、使用分组RNN代替传统的RNN层； 步骤5、增强后的语音信号输入到ASR系统中进行识别。

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