腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司陈洲旋获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利一种音频降噪模型训练方法、设备及存储介质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：CN116597854B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310751324.8，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种音频降噪模型训练方法、设备及存储介质是由陈洲旋;张斌设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种音频降噪模型训练方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种音频降噪模型训练方法、设备及存储介质，涉及音频处理技术领域。该方法包括：获取带噪音频，以干净音频为训练目标将带噪音频输入目标神经网络进行训练；目标神经网络以带噪音频为输入以降噪音频为输出；利用信噪比估计器确定带噪音频对应的降噪音频的信噪比作为第一信噪比；根据第一信噪比和带噪音频对应的第二信噪比，确定出第一损失函数；利用第一损失函数和第二损失函数联合对目标神经网络进行迭代训练，得到训练后音频降噪模型；第二损失函数为根据带噪音频对应的干净音频与降噪音频之间的差异构建。结合音频差异和信噪比差异进行联合约束，提高了音频降噪能力的同时减少失真。
本发明授权一种音频降噪模型训练方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种音频降噪模型训练方法，其特征在于，包括： 获取带噪音频，以干净音频为训练目标将所述带噪音频输入目标神经网络进行训练； 所述目标神经网络以带噪音频为输入以降噪音频为输出； 基于所述降噪音频对应的幅度谱，利用信噪比估计器确定所述带噪音频对应的降噪音频的信噪比作为第一信噪比；所述信噪比估计器为按照双层的双向长短期记忆网络、一维卷积神经网络、激活函数层的顺序构建的； 根据所述第一信噪比和所述带噪音频对应的第二信噪比，确定出第一损失函数； 利用所述第一损失函数和第二损失函数联合对所述目标神经网络进行迭代训练，得到训练后音频降噪模型；所述第二损失函数为根据所述带噪音频对应的干净音频与所述降噪音频之间的波形差异构建。
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