齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)李晔获国家专利权
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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于主成分分析与多尺度深度注意力的语音编解码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：CN121617406B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610139769.4，技术领域涉及：G10L19/00；该发明授权基于主成分分析与多尺度深度注意力的语音编解码方法是由李晔;王靖祥;张鹏;蔡田雨;任淑贤设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于主成分分析与多尺度深度注意力的语音编解码方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于主成分分析与多尺度深度注意力的语音编解码方法，涉及语音信号处理技术领域，包括：对语音信号进行多次多尺度深度注意力卷积操作后得到第一特征；其中通过多个并行且深度卷积核不同的深度可分离卷积分别进行特征提取且经特征融合后，对融合特征根据通道注意力权重进行逐通道相乘；对第一特征根据投影矩阵和特征均值进行投影处理得到第二特征；其中通过对训练集的第一特征进行主成分分析，确定特征均值以及选取累积方差贡献率最高的前个特征向量构成投影矩阵；对第二特征依次进行多级矢量量化得到重构向量；对重构向量经逆投影处理后再解码输出重建语音。实现超低码率高质量语音通信。
本发明授权基于主成分分析与多尺度深度注意力的语音编解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主成分分析与多尺度深度注意力的语音编解码方法，其特征在于，包括： 对获取的语音信号依次进行多次多尺度深度注意力卷积操作后，得到第一特征；其中，每次操作包括：通过多个并行且深度卷积核不同的深度可分离卷积分别进行特征提取且经特征融合后，对得到的融合特征根据通道注意力权重进行逐通道相乘，并进入下一次操作； 对第一特征根据投影矩阵和特征均值进行投影处理，得到第二特征；其中，通过对训练集的第一特征进行主成分分析，确定特征均值，以及选取累积方差贡献率最高的前个特征向量构成投影矩阵； 通过在码本中确定最近邻码字的方式，对第二特征依次进行多级矢量量化，得到重构向量； 对重构向量经逆投影处理后再解码输出重建语音。
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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501号；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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