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龙图腾网获悉思必驰科技股份有限公司申请的专利无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备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：CN116129925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310072257.7，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备是由俞凯;江文斌;张一帆设计研发完成，并于2023-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备。该方法包括：将训练数据集输入至由降噪语音生成器以及判别器构建的基于对抗生成网络的语音增强模型；将带噪语音输入至降噪语音生成器，输出降噪语音，基于带噪语音以及降噪语音确定降噪损失；将降噪语音以及非配对的干净语音输入至判别器，基于最优传输确定出对抗损失；基于降噪损失、对抗损失分别对降噪语音生成器以及判别器进行无监督学习训练，得到无监督学习的语音增强模型。本发明实施例将最优传输的无监督训练应用到对抗生成网络的语音增强中。规避了一对一的带噪语音‑纯净语音数据对的使用，训练出了更有效的语音增强模型。

本发明授权无监督学习的语音增强模型的训练方法、系统和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种无监督学习的语音增强模型的训练方法，包括： 将训练数据集输入至由降噪语音生成器以及判别器构建的基于对抗生成网络的语音增强模型，其中，所述训练数据集包括非配对的带噪语音与干净语音，所述降噪语音生成器由编码器以及解码器构成，其中，所述编码器包括多个卷积块，所述解码器包括多个反卷积块，所述卷积块与所述反卷积块之间由卷积块注意力块连接，其中，所述卷积块注意力块由通道注意力块和频率注意力块组成，所述编码器与所述解码器之间由包含在频域建模的长期短时记忆层以及在时域建模的长期短时记忆层的双路块连接； 将所述带噪语音输入至所述降噪语音生成器，输出降噪语音，基于所述带噪语音以及所述降噪语音确定降噪损失； 将所述降噪语音以及非配对的所述干净语音输入至所述判别器，基于最优传输确定出对抗损失，所述对抗损失包括：用于训练降噪语音生成器的第一对抗损失以及用于训练判别器的第二对抗损失； 基于所述降噪损失、所述对抗损失分别对所述降噪语音生成器以及所述判别器进行无监督学习训练，基于所述降噪损失以及所述第一对抗损失对所述降噪语音生成器进行无监督学习训练，基于所述第二对抗损失以及预设梯度惩罚损失对所述判别器进行无监督学习训练，直至所述对抗损失达到预设要求时为止，得到无监督学习的语音增强模型。

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