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龙图腾网获悉成都天合一成科技服务有限公司申请的专利一种基于人工智能的游戏音效数据修复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：CN121148403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511686019.0，技术领域涉及：G10L21/007；该发明授权一种基于人工智能的游戏音效数据修复方法是由钟建刚;周超奇;邱凉;王青松;许迪航设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的游戏音效数据修复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及音效数据修复技术领域，具体涉及一种基于人工智能的游戏音效数据修复方法，首先通过集成动态路径选择机制的生成对抗网络对原始游戏音效数据进行扩充，以解决传统生成对抗网络因固定结构导致的样本单一性问题；进而采用基于量子态稀疏约束的自编码器对受损音效进行多层次修复，其中通过自适应噪声抑制和动态调谐特征反馈模块分别处理噪声与频谱失真，以克服传统自编码器重构精度不足、细节捕捉能力差的缺陷；最终将多个修复阶段的输出进行加权融合，生成高保真、自然连贯的最终音效，从而有效应对了现有技术对频谱特性适应性差、修复后音质失真的问题。

本发明授权一种基于人工智能的游戏音效数据修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的游戏音效数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取并预处理来自多种游戏引擎和音效库的原始游戏音效数据，形成初始训练集； 利用所述初始训练集，训练一个基于动态路径选择的生成对抗网络数据扩充模型，以生成扩充的游戏音效数据； 将所述原始游戏音效数据与所述扩充的游戏音效数据合并，构成重构训练集； 利用所述重构训练集，训练一个基于量子态稀疏约束的自编码器数据重构模型； 将待修复的游戏音效数据输入训练好的所述数据重构模型，得到第一修复游戏音效数据、第二修复游戏音效数据和第三修复游戏音效数据； 将所述第一修复游戏音效数据、所述第二修复游戏音效数据和所述第三修复游戏音效数据进行加权融合，得到最终修复的游戏音效数据； 利用所述初始训练集，训练一个基于动态路径选择的生成对抗网络数据扩充模型，以生成扩充的游戏音效数据，具体包括： 所述基于动态路径选择的生成对抗网络数据扩充模型包括决策网络、生成器和判别器； 将一批次游戏音效数据输入所述决策网络，所述决策网络根据输入数据的时域和频域特征，动态计算并输出对应于该批次中每个样本的生成路径选择； 所述生成器根据所述生成路径选择，通过对应的生成路径，将输入的噪声向量编码生成对应的游戏音效数据； 利用自适应频谱滤波器网络对所述游戏音效数据进行频谱补偿，输出滤波后的游戏音效数据； 所述判别器接收所述游戏音效数据、所述滤波后的游戏音效数据以及真实的游戏音效数据，进行真实性判别并输出判别结果； 根据所述判别结果，计算损失函数，并通过反向传播算法更新所述生成器和所述决策网络的参数； 重复训练至满足预设的训练停止条件，完成模型训练； 利用所述重构训练集，训练一个基于量子态稀疏约束的自编码器数据重构模型，具体包括： 所述基于量子态稀疏约束的自编码器数据重构模型包括依次连接的编码层、隐藏层、解码层、自适应噪声抑制模块和动态调谐特征反馈模块； 输入受损的游戏音效数据到所述编码层，通过动态稀疏激活函数将数据转换为高维稀疏表示； 所述稀疏表示经过所述隐藏层处理后，输入至所述解码层，重构得到第一修复游戏音效数据； 将所述第一修复游戏音效数据输入所述自适应噪声抑制模块，进行噪声估计与抑制，输出第二修复游戏音效数据； 将所述第二修复游戏音效数据输入所述动态调谐特征反馈模块，分析其频谱特性并计算调整增量，将所述调整增量与所述第二修复游戏音效数据相加，得到第三修复游戏音效数据。

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