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龙图腾网获悉杭州智元研究院有限公司申请的专利一种基于气骨导双模深度学习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：CN119724208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411378919.4，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种基于气骨导双模深度学习的语音增强方法是由阮林萍;张颖;王铎;胡文韬;章程;金永喜;张晓宇设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气骨导双模深度学习的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气骨导双模深度学习的语音增强方法，包括以下步骤：步骤1、同步录制无噪声环境下气导语音和骨导语音，为气导语音添加环境噪声构建数据集，划分为训练集、测试集、验证集；步骤2、切割训练集，将训练集的语音数据按照固定长度切割为多个小段语音；步骤3、构造神经网络，包括高阶编码器，零阶项、高阶项和辅助后处理滤波器；步骤4、模型训练；步骤5、模型测试。本发明的算法运算量低、复杂度低、满足实时要求、降噪性能稳定、语音质量和可懂度较高，能够运用于便携式设备。

本发明授权一种基于气骨导双模深度学习的语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于气骨导双模深度学习的语音增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建数据集，并将所述数据集划分为训练集、验证集、测试集； 步骤2、将所述训练集的语音数据进行切割，获得训练集数据； 步骤3、构造TaylorLite神经网络模型，其包括高阶编码器、零阶项、高阶项、辅助后滤波器； 步骤3-1:所述高阶编码器由二维门控单元-归一化-激活函数构成；高阶编码器的输入为所述训练集数据，输出通过高阶编码器将带噪气导语音和骨导语音的幅度谱转化为的抽象特征，和将带噪气导语音复值谱和骨导语音复值谱转化为的抽象特征； 步骤3-2:所述零阶项由等效矩形带宽滤波器-线性层-归一化-二维门控单元-线性层构成；将所述抽象特征输入，输出幅度滤波系数，得到目标复值谱泰勒展开中的零阶幅度域项； 步骤3-3:所述高阶项由线性层-归一化-二维门控单元-线性层-激活函数-线性层构成；将所述抽象特征输入，输出为目标复值谱泰勒展开中的高阶复值域项实部和虚部； 步骤3-4:所述辅助后滤波器由归一化-门控循环单元-线性层构成；将所述零阶项输出与所述高阶项输出按照泰勒公式叠加输入，辅助后滤波器抑制在非语音段可能出现的噪声残留，输出复值谱； 步骤4、利用所述训练集数据对所述TaylorLite神经网络模型进行训练； 步骤5、将所述测试集的语音数据送入训练后的TaylorLite神经网络模型，输出得到目标复值谱。

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