珠海高凌信息科技股份有限公司刘立峰获国家专利权
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龙图腾网获悉珠海高凌信息科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的声音隔离方法、装置和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：CN115713944B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211335613.1，技术领域涉及：G10L21/0272；该发明授权基于深度学习的声音隔离方法、装置和存储介质是由刘立峰;母健康;宋卫华;王文重;张建军设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的声音隔离方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的声音隔离方法、装置和存储介质，本申请的方法包括获得用于构建DeepAudioSep模型的音频文件并对所述用于构建DeepAudioSep模型的音频文件进行预处理；构建DeepAudioSep模型并训练所述DeepAudioSep模型，所述DeepAudioSep模型包括一个混合源输入和十个隔离的源输出；通过所述DeepAudioSep模型进行声音分离。本申请将数据驱动和深度学习思想引入声音分离及噪声隔离处理，提升在环境监测领域对于声音分离及噪声隔离处理能力，因此具有广泛的噪声处理前景及实用价值。
本发明授权基于深度学习的声音隔离方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的声音隔离方法，其特征在于，所述方法包括： 获得用于构建DeepAudioSep模型的音频文件并对所述用于构建DeepAudioSep模型的音频文件进行预处理； 构建DeepAudioSep模型并训练所述DeepAudioSep模型，所述DeepAudioSep模型包括一个混合源输入和十个隔离的源输出，其中所有源输出都经过了特征提取和归一化处理； 通过所述DeepAudioSep模型进行声音分离； 构建DeepAudioSep模型并训练所述DeepAudioSep模型，包括： 从所述DeepAudioSep模型输出中提取若干个类，得到滤波器； 对每个滤波器乘以所述DeepAudioSep模型的输入，得到预测的隔离输出滤波器，用于输入以获得十个计算输出，通过测量所述计算输出和提供的误差之间的均方误差计算每个类的损失目标输出； 将每个类的损失目标输出汇总，使用ADAM优化算法优化所述DeepAudioSep模型。
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