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龙图腾网获悉湖南笑熵智愈科技有限公司申请的专利一种多噪声场景下的自适应语音降噪方法及系统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：CN121565189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610091044.2，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种多噪声场景下的自适应语音降噪方法及系统是由冯武;于翠楠;刘华安设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多噪声场景下的自适应语音降噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多噪声场景下的自适应语音降噪方法及系统，涉及语音降噪技术领域；包括S1，对输入语音数据、运行控制训练支撑数据和小波分析配置数据进行预处理；S2，进行跨尺度结构拆解与方向纹理分解分析，进行先验质量约束；S3，构建具备与深度网络内部特征图一致的结构形态；S4，执行结构调制与细节耦合机制；S5，构建损失约束体系和层级监督结构；S6，进行系数调节、策略切换与网络路径控制。解决了面向通话会议与嘈杂环境场景，现有降噪在非平稳噪声与环境设备变化下易泛化失效、对全局能量与高频细节兼顾不足且受时延和算力约束缺少自适应控制，导致清晰度与可听辨性难以稳定达标的问题。

本发明授权一种多噪声场景下的自适应语音降噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多噪声场景下的自适应语音降噪方法，其特征在于，包括： S1，采集输入语音数据，获取运行控制训练支撑数据和小波分析配置数据；对输入语音数据、运行控制训练支撑数据和小波分析配置数据进行预处理； 获取运行控制训练支撑数据，运行控制训练支撑数据包括：短时傅里叶变换窗口长度、实时显存占用量、参考显存占用量、目标干净语音、实际占用的显存、浮点运算量、算力单元使用率、语音帧进入处理时间和输出帧生成处理时间； S2，基于小波分析机制对输入语音数据进行跨尺度结构拆解与方向纹理分解分析，生成多层级尺度特征集合，进行特征注入阶段的先验质量约束； 所述进行特征注入阶段的先验质量约束的具体过程为： 对离散语音信号序列通过静音段统计算法计算语音能量与噪声能量比值得到语音信噪比；对离散语音信号序列进行短时傅里叶变换计算幅度谱并求其几何均值与算术均值比值得到语音谱平坦度；对各帧语音信噪比与语音谱平坦度进行质量评估，实时比对语音信噪比与语音信噪比阈值、语音谱平坦度与语音谱平坦度阈值： 当语音信噪比小于语音信噪比阈值或语音谱平坦度大于语音谱平坦度阈值时，将对应分解得到的细节纹理子带进行降权候选标记； 当语音信噪比大于或等于语音信噪比阈值且语音谱平坦度小于或等于语音谱平坦度阈值时，输出分解层级的粗尺平滑子带与方向细节纹理子带的时频统计特征图、能量分布图、带宽占比与尺度层级索引信息；创建小波特征分解数据库，将所使用的小波低通分析滤波序列与小波高通分析滤波序列、小波基类型、最大分解层数和下采样策略归档至小波特征分解数据库； S3，对多层级尺度特征在空间尺寸、批量结构、通道维度与数值域上进行统一重排与对齐，具备与深度网络内部特征图一致的可融合结构形态； S4，在嵌套网络的编码端与解码端实施结构细节联合调制的编码层特征融合分析，根据编码层特征融合分析结果执行结构调制与细节耦合机制，构建跨层次的联合特征增强表示； S5，以输入语音数据与运行控制训练支撑数据为基础，构建多目标损失约束体系和层级监督结构，对语音重建网络执行端到端参数学习与优化； S6，对输入语音数据进行质量资源敏感运行状态评估，根据质量资源敏感运行状态评估结果执行系数调节、策略切换与网络路径动态控制； 所述对输入语音数据进行质量资源敏感运行状态评估，根据质量资源敏感运行状态评估结果执行系数调节、策略切换与网络路径动态控制的具体过程为： 由高频特征响应的统计强度以及能量分布计算得到第k层高频细节复杂度度量通过对实时降噪语音进行语音感知质量评分、语音理解度估计、结构一致性度量和语音自然度评估，融合得到语音质量综合评价指标，输入语音质量综合评价指标，创建运行质量预测模型，通过将语音质量综合评价指标时间均值作为基础项，在分母中引入端到端实时运行时延与算力消耗指标构成的资源约束抑制项结合第层高频细节复杂度度量及敏感调节系数进行修正，输出运行质量预测值； 实时比对运行质量预测值和运行质量预测阈值：当运行质量预测值大于运行质量预测阈值时，维持高频细节特征注入； 当运行质量预测值小于或等于阈值时，触发高频子带门控操作，减少高频子带融合带宽并切换至轻量化网络；策略触发后进入冷却期，冷却期时长依据策略切换后的恢复时间、运行质量评价值趋势变化率及高频子带注入稳定性分析确定，在冷却期内冻结参数调整。

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