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龙图腾网获悉湖北经济学院申请的专利一种基于频谱增强的智能助听方法及装置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：CN120602877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511108378.8，技术领域涉及：H04R25/00；该发明授权一种基于频谱增强的智能助听方法及装置是由尤川川;王一芳;刘小畅;唐奕;王思羽;向语箫;刘澺如;黄婕;郑淇;刘忱霏;李子建;徐林炬设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频谱增强的智能助听方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于频谱增强的智能助听方法及装置，涉及语音信号处理技术领域，该方法包括以下步骤：采集音频信号，并对音频信号进行预处理；将音频信号转换为频谱图，进行数据标注并划分为训练集、验证集和测试集；创建频谱增强模型并输入训练集的频谱图进行模型训练；对频谱增强模型进行多次迭代、超参数调优至模型收敛并评估模型；输入实时音频信号进行频谱增强处理并输出。本发明通过构建并训练频谱增强模型对输入的音频信号进行频谱增强处理，可根据不同频段上的不同的噪声类型和噪声强度自适应调整对语音信号的频谱增益，有效改善语音信号的质量，提升助听效果。

本发明授权一种基于频谱增强的智能助听方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于频谱增强的智能助听方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集音频信号，对音频信号进行预处理； 将音频信号转换为频谱图，进行数据标注并划分训练集、验证集和测试集； 创建频谱增强模型并输入训练集的频谱图进行模型训练； 对频谱增强模型进行多次迭代、超参数调优至模型收敛并根据PESQ评分评估模型； 输入实时音频信号进行频谱增强处理并输出； 所述频谱增强模型采用CNN卷积神经网络模型； 所述创建频谱增强模型并输入训练集的频谱图进行模型训练具体为： 训练音频信号输入频谱增强模型后进行前向传播，提取训练音频信号中噪声在频谱图中的类型及强度分布，并计算对应的语音信号增益，输出增益后的频谱图； 语音信号增益计算公式如下： ， 式中，为语音信号增益，为时间，为频率，为时刻，频率处的语音信号幅度，为时刻，频率处的噪声信号幅度，为信噪比，为信噪比调节相关常数，为时刻，频率处的动态调整因子，为自定义函数，为基于信噪比的调节函数；其中， ， 式中，为噪声强度权重，为噪声类型权重； ， ， 增益后的频谱图用公式表示如下： , 式中，为增益后的频谱图，a为指数调节常数，X为初始频谱图； 定义频谱增强模型的损失函数，并计算损失； 所述损失函数定义为： ， 式中，为总损失，为权重系数，为噪声类型分类损失，为噪声强度回归损失，为语音信号增益损失； 通过反向传播算法计算损失函数的梯度，并采用梯度下降算法更新频谱增强模型的参数。

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