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龙图腾网获悉西安赛普特信息科技有限公司申请的专利一种双路轻量级时频域自适应神经网络模型及其使用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：CN120496557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510609219.X，技术领域涉及：G10L21/0224；该发明授权一种双路轻量级时频域自适应神经网络模型及其使用方法是由敬运腾;陈瀚轩设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双路轻量级时频域自适应神经网络模型及其使用方法在说明书摘要公布了：本申请属于语音增强技术领域。本申请提供一种双路轻量级时频域自适应神经网络模型及其使用方法。本公开实施例采用深度可分离卷积层能够降低模型的计算量，降低模型的降噪延时；提出的轻量化Transformer层采用了MLP网络，将多头注意力替换为单头注意力，以大幅减少模型参数量；在中间层进行时频域交互融合，使得模型在训练过程中能够学习到更多的时频域联合隐藏特征，对降噪效果得到了大幅提高；通过引入元学习动态激活函数，动态激活函数适应非平稳噪声，元训练框架支持少样本微调，降低部署成本；在时频特征自适应融合的过程中，加入了正则项，能够使得模型在训练过程中，不会过多得偏向频域或者时域一方，保证模型的训练效果。

本发明授权一种双路轻量级时频域自适应神经网络模型及其使用方法在权利要求书中公布了：1.一种双路轻量级时频域自适应神经网络模型的使用方法，其特征在于，该方法包括： 构建双路轻量级时频域自适应神经网络模型；其中，双路轻量级时频域自适应神经网络模型包括输入层、并行的频域分支网络和时域分支网络、时频特征自适应融合层和输出层，输入层分别与频域分支网络和时域分支网络连接，频域分支网络和时域分支网络连接均与时频特征自适应融合层连接，时频特征自适应融合层与输出层连接； 频域分支网络包括依次串行的FFT层、深度可分离卷积层、轻量化Transformer层、频域ECANet交互层、频域掩码生成层和IFFT层，FFT层与输入层连接，IFFT层与时频特征自适应融合层连接；深度可分离卷积层包括依次串行的深度卷积层、逐点卷积层和批归一化层；轻量化Transformer层包括依次串行的2层编码器、2层解码器和一层Softmax；频域掩码生成层包括频域元网络和频域全连接层； 时域分支网络包括依次串行的MobileNet-CNN子网络、两个TCN模块、时域ECANet交互层和时域掩码生成层，MobileNet-CNN子网络与输入层连接，时域全连接层与时频特征自适应融合层连接，频域ECANet交互层与时域ECANet交互层连接；时域掩码生成层包括时域元网络和时域全连接层； 获取实时语音信号并输入至输入层进行预处理，以得到原始时域信号； 利用FFT层对原始时域信号进行FFT变换，以得到频域信号； 利用深度可分离卷积层对频域信号进行特征提取，以得到频域特征； 利用轻量化Transformer层对频域特征进行处理，以得到频域特征矩阵数组； 利用MobileNet-CNN子网络提取原始时域信号的特征，以得到时域特征； 利用两个TCN模块对时域特征进行映射，以得到时域特征矩阵数组； 利用频域ECANet交互层和时域ECANet交互层对频域特征矩阵数组和时域特征矩阵数组进行时频域交互，以得到频域交互结果和时域交互结果； 利用频域掩码生成层中的频域元网络根据频域交互结果获得频域动态激活函数的参数，并利用频域全连接层根据频域动态激活函数的参数和频域交互结果，得到频域掩码； 将频域掩码与频域特征相乘，以得到掩码处理后的频域特征； 利用IFFT层对掩码处理后的频域特征进行反傅里叶变换，以得到第一时域信号； 利用时域掩码生成层中的时域元网络根据时域交互结果获得时域动态激活函数的参数，并利用时域全连接层根据时域动态激活函数的参数和时域交互结果，得到时域掩码； 将时域掩码与时域特征相乘，以得到第二时域信号； 利用时频特征自适应融合层对第一时域信号和第二时域信号进行信号融合，以得到音频信号； 利用输出层输出音频信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安赛普特信息科技有限公司，其通讯地址为：710075 陕西省西安市高新区高新路36号华跃大厦二楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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