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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种改进生成对抗网络与凸共轭变换融合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：CN119811404B 。

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：202510027578.4，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种改进生成对抗网络与凸共轭变换融合的语音增强方法是由唐立新;许美玲;李菲设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进生成对抗网络与凸共轭变换融合的语音增强方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种改进生成对抗网络与凸共轭变换融合的语音增强方法，属于语音增强技术领域，包括：采用凸函数构造的判别器的损失函数，更新预设计的判别器的参数以及预设计的生成器的参数；在预设计的生成器的每一层编码层以及解码层中加入时频注意力机制，在预设计的判别器的解码层之间加入时频注意力机制，采用最终的生成器的参数对应的生成器生成第三虚假语音样本数据，采用最终的判别器的参数对应的判别器对第三虚假语音样本数据进行判别，得到语音增强结果，本申请引入凸共轭变换以及时频注意力机制后，提升了复杂噪声环境下的语音去噪效果和原声保真度。

本发明授权一种改进生成对抗网络与凸共轭变换融合的语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种改进生成对抗网络与凸共轭变换融合的语音增强方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取待增强的真实语音样本数据； 步骤S2：在生成对抗网络中，采用预设计的生成器生成第一虚假语音样本数据； 步骤S3：采用预设计的判别器对待增强的真实语音样本数据以及第一虚假语音样本数据进行判别，得到第一判别结果； 步骤S4：根据第一判别结果，固定预设计的生成器的参数，采用凸函数构造的判别器的损失函数，更新预设计的判别器的参数； 步骤S5：采用预设计的生成器生成第二虚假语音样本数据； 步骤S6：采用预设计的判别器对待增强的真实语音样本数据以及第二虚假语音样本数据进行判别，得到第二判别结果； 步骤S7：根据第二判别结果，固定预设计的判别器的参数，采用凸函数构造的判别器的损失函数，更新预设计的生成器的参数； 步骤S8：在迭代次数小于预定迭代阈值的情况下，返回步骤S2，根据更新后的预设计的生成器的参数，重新生成第一虚假语音样本数据； 步骤S9：在迭代次数等于或大于预定迭代阈值的情况下，输出最终的生成器的参数以及判别器的参数； 步骤S10：采用最终的生成器的参数对应的生成器生成第三虚假语音样本数据，采用最终的判别器的参数对应的判别器对第三虚假语音样本数据进行判别，得到语音增强结果。

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