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龙图腾网获悉云知声智能科技股份有限公司申请的专利语音数据的降噪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：CN119724162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411883863.8，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权语音数据的降噪方法及装置是由关海欣;梁家恩设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音数据的降噪方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了语音数据的降噪方法及装置。方法包括：获取语音数据样本，语音样本数据中包括多帧经过噪声混合后得到的语音数据；获取语音数据样本对应的标签信息，其中，标签信息用于标记语音数据样本中的纯净语音特征，噪声语音特征以及语音活性特征；确定预设神经网络模型；利用语音数据样本和标签信息对预设神经网络模型进行训练，以使预设神经网络模型学习纯净语音特征与噪声语音特征，以及噪声语音特征与语音活性特征之间的对应关系，得到语音处理模型。本申请在模型训练过程中，使用无噪声的语音数据与噪声混合后的样本，同时结合样本中的语音活性特征进行训练，能够在同等模型计算量条件下，降噪性能更好。

本发明授权语音数据的降噪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种语音数据的降噪方法，其特征在于，包括： 获取待处理的原始语音数据； 将所述原始语音数据输入预先训练的语音处理模型，以使所述语音处理模型提取所述原始语音数据的特征信息，并基于所述特征信息输出目标值和目标语音特征； 在所述目标值用于表示所述目标语音特征满足预设特征的情况下，基于所述目标语音特征生成目标语音数据，所述预设特征为不携带噪声的语音数据的特征； 所述将所述原始语音数据输入预先训练的语音处理模型，以使所述语音处理模型提取所述原始语音数据的特征信息，并基于所述特征信息输出目标值和目标语音特征，包括： 将所述原始语音数据输入所述语音处理模型，以使所述语音处理模型中的卷积神经网络提取所述原始语音数据的原始特征，将所述原始特征分别输入至连接单元和第二循环神经网络，第二循环神经网络检测第一原始特征中的原始语音活性特征以及原始噪声语音特征，并提取原始语音活性特征，将原始语音活性特征分别输入连接单元和第二深度神经网络，连接单元对原始特征和原始语音活性特征进行拼接得到拼接特征，将所述拼接特征输入第一循环神经网络，并由第一循环神经网络检测拼接特征中的目标语音活性特征和目标噪声语音特征，提取目标语音活性特征，将目标语音活性特征输入第一深度神经网络进行特征叠加得到目标语音特征，同时确定第二深度神经网络输出的目标值；所述语音活性特征用于表征初始语音数据中存在的声音。

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