恒玄科技(上海)股份有限公司陈锦明获国家专利权
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龙图腾网获悉恒玄科技(上海)股份有限公司申请的专利语音降噪网络的训练方法及装置、电子设备、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：CN116153323B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310147380.0，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权语音降噪网络的训练方法及装置、电子设备、存储介质是由陈锦明;李倩设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本语音降噪网络的训练方法及装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种语音降噪网络的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，包括：对样本数据集中样本语音数据进行短时傅里叶变换，得到样本时频域特征；样本语音数据包括噪声语音数据和干净语音数据，样本时频域特征包括噪声时频域特征，以及干净时频域特征；通过神经网络模型对噪声时频域特征进行计算，得到预测时频域特征；通过损失函数评估预测时频域特征与干净时频域特征之间的差异，得到函数值，并判断函数值是否小于预设损失阈值；其中，训练过程中阶段性切换损失函数；若是，确定神经网络模型收敛，得到语音降噪网络。本申请方案，在不增加模型参数的情况下，训练得到兼顾降噪量和语音保真效果的语音降噪网络。
本发明授权语音降噪网络的训练方法及装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音降噪网络的训练方法，其特征在于，包括： 对样本数据集中样本语音数据进行短时傅里叶变换，得到样本时频域特征；其中，所述样本语音数据包括噪声语音数据和对应于噪声语音数据的干净语音数据，所述样本时频域特征包括所述噪声语音数据变换得到的噪声时频域特征，以及所述干净语音数据变换得到的干净时频域特征； 通过神经网络模型对所述噪声时频域特征进行计算，得到预测时频域特征； 通过损失函数评估所述预测时频域特征与所述干净时频域特征之间的差异，得到函数值，基于所述函数值对所述神经网络模型的模型参数进行调整； 判断所述函数值是否小于预设损失阈值；其中，训练过程中阶段性切换损失函数； 若是，确定所述神经网络模型收敛，得到语音降噪网络； 其中，所述训练过程中阶段性切换损失函数，包括：在训练过程中依次选用MAE损失、MSE损失和差值四次方损失。
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恒玄科技(上海)股份有限公司，其通讯地址为：201306 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区临港新片区环湖西二路800号904室；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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