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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于动态卷积和窄带Conformer的语音增强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：CN115762544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211425722.2，技术领域涉及：G10L21/02；该发明授权基于动态卷积和窄带Conformer的语音增强方法是由李燕萍;陆元昕设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态卷积和窄带Conformer的语音增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及语音处理技术领域，具体涉及到一种基于动态卷积和窄带Conformer的语音增强方法，本方法包括训练阶段和测试阶段，能够实现高质量的语音增强。本发明中提出的语音增强模型由生成器和鉴别器组成，首先在生成器中采用窄带Conformer网络提升模型对语音频谱信息的提取能力，进一步利用动态卷积代替传统卷积，极大地减少模型的参数量和计算量，不仅改善降噪效果，而且有效提升算法的运行效率以及模型的稳定性和可靠性。

本发明授权基于动态卷积和窄带Conformer的语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态卷积和窄带Conformer的语音增强方法，其特征在于，包括训练阶段和测试阶段，所述训练阶段包括以下步骤： 步骤1、获取大量的训练语料，训练语料由多名说话人的语料组成，包括含噪语音和纯净语音； 步骤2、对训练语料中的原始含噪语音、原始纯净语音进行预处理，得到固定长度的含噪语音和纯净语音； 步骤3、将上述预处理后得到的固定长度的含噪语音、纯净语音输入到增强网络中进行训练； 步骤4、设置所述增强网络的超参数，使得目标函数最小化，直至设置的迭代次数，从而得到训练好的增强网络； 所述测试阶段包括以下步骤： 步骤5、选取不同噪声的原始含噪语音作为待增强语料，预处理待增强语料中的原始含噪语音，得到固定长度的含噪语音； 步骤6、将上述预处理后得到的固定长度的含噪语音输入步骤4训练好的增强网络中，从而得到增强语音； 在所述步骤3中，所述语音增强网络包括生成器G和鉴别器D，所述的生成器G由编码网络、分离网络、窄带Conformer网络以及解码网络组成，其中窄带Conformer网络构建在分离网络和解码网络之间；说话人的高维度中间向量依次输入到窄带Conformer网络和解码网络中；所述的鉴别器D由编码网络、卷积神经网络和评估网络组成，所述鉴别器D的编码网络与生成器G的编码网络共享权重。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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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