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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于改进卷积循环网络的单通道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：CN119207443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411077151.7，技术领域涉及：G10L21/02；该发明授权一种基于改进卷积循环网络的单通道语音增强方法是由孙林慧;朱郑;董志荣;李平安;叶蕾设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进卷积循环网络的单通道语音增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进卷积循环网络的单通道语音增强方法，包括：步骤1：下载模型训练和测试所用的数据集，通过采用VoiceBank+DEMAND数据集对数据集的语音进行预处理，并通过短时傅里叶变换STFT提取语音信号的幅度谱；步骤2：将幅度谱输入到编码器中，从幅度谱中提取高维特征；步骤3：使用Channel‑S4Dblock作为模型的递归模块，Channel‑S4Dblock输出的结果会输入到解码器中，被恢复到原始的维度；步骤4：构造联合损失函数；步骤5：重建和评估增强语音信号。本发明基于对角化状态空间模型构造的Channel‑S4D模块高效地处理语音序列，捕捉通道级别的语音关键信息，更好地建模语音信号的时间依赖关系，在降低模型的参数量和计算量的同时，提高了模型对复杂噪声环境的适应性。

本发明授权一种基于改进卷积循环网络的单通道语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进卷积循环网络的单通道语音增强方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：下载并预处理模型训练和测试所用的数据集，对数据集的语音进行短时傅里叶变换STFT以提取语音信号的幅度谱； 步骤2：将幅度谱特征输入到编码器中，从幅度谱中提取高维特征； 步骤3：使用构造的Channel-S4Dblock作为递归模块，对语音信号的时序依赖性进行建模，Channel-S4Dblock输出的结果输入到解码器中，被恢复到与原始输入相同的维度， 步骤3-1：构造Channel-S4D模块，通过整合残差连接、高效通道注意力层、对角化状态空间模型层、门控线性单元、一维卷积层、dropout层和通道归一化层来构造Channel-S4D模块，在通道级别上获取语音关键信息，使得模型能够更加精确地捕捉语音信号的时间依赖关系； 步骤3-2：解码器模块由6层反卷积层构成，每一层与对应的编码器卷积层的输出通过跳跃连接进行信息流的增强，卷积层的输入维度依次为512、512、256、128、64、32，卷积核大小与步长的设置与编码器相同，解码器的前5层采用ELU激活函数，最后一层采用Softplus激活函数； 步骤4：构造联合损失函数，为了在时域和频域对增强语音与干净语音之间的差异进行联合约束，采用了时域加权信号失真比损失和频域均方误差损失一起联合约束的损失函数，首先，计算增强语音和干净语音在时域上的加权信号失真比损失，其次，计算增强语音和干净语音在频域上的均方误差损失，将这两种损失加权求和，二者的约束力通过权值超参数动态调整，构成最终的联合损失函数，利用该联合损失函数的约束，通过反向传播算法，对模型参数进行更新，从而优化模型； 步骤5：重建和评估增强语音信号，基于训练好的模型得到增强后的语音信号幅度谱，结合原信号的相位，通过短时傅里叶逆变换重建为时域的增强后语音信号，对重建后的增强语音信号进行评估，通过使用宽带语音感知质量和短时客观可懂度指标来衡量增强语音的质量和可懂度，并在测试阶段根据这些指标的结果选出最优的模型，以确保最终模型在实际应用中能够提供最佳的语音增强效果。

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