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龙图腾网获悉深圳唯创知音电子有限公司申请的专利基于振动传感器的语音降噪方法、装置、设备及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：CN120148539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510622207.0，技术领域涉及：G10L21/0224；该发明授权基于振动传感器的语音降噪方法、装置、设备及介质是由李国军;李义平;陈明;张加虎设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于振动传感器的语音降噪方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种基于振动传感器的语音降噪方法、装置、设备及介质，其中方法包括：同步采集混合信号和振动传感器的参考信号，生成线性回声估计，并计算初始残差，提取所述初始残差与所述传感器参考信号的时频特征，以得到非线性回声估计；根据双讲状态决策函数和所述非线性回声估计对所述初始残差进行调整，得到目标残差；通过后置卡尔曼滤波降噪模块对所述目标残差进行处理，输出纯净近端语音。本发明的有益效果：有效地减少了语音信号中的噪声，提高了语音识别的精度与清晰度，结合自适应滤波和深度学习的优势，对各种环境特性有良好的适应性，提高了对动态环境变化的响应能力及鲁棒性。

本发明授权基于振动传感器的语音降噪方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于振动传感器的语音降噪方法，其特征在于，所述方法应用于振动传感器电路上，所述振动传感器电路包括振动传感器，所述振动传感器与振动物体接触连接，所述方法包括： 通过麦克风采集混合信号，并同步采集振动传感器的参考信号； 基于所述参考信号和所述混合信号通过自适应滤波器生成线性回声估计，并计算初始残差； 提取所述初始残差与所述传感器参考信号的时频特征，并输入预训练的深度学习补偿网络中，以得到非线性回声估计； 根据双讲状态决策函数和所述非线性回声估计对所述初始残差进行调整，得到目标残差； 通过后置卡尔曼滤波降噪模块对所述目标残差进行处理，输出纯净近端语音； 所述根据双讲状态决策函数和所述非线性回声估计对所述初始残差进行调整，得到目标残差的步骤，包括： 计算所述参考信号和所述初始残差的短时能量，分别得到参考信号短时能量以及初始残差短时能量； 计算所述初始残差短时能量与所述参考信号短时能量的比值，并判断比值是否大于预设的阈值； 若所述比值大于所述阈值，则记为双讲状态，则根据公式调整残差输出；其中，为目标残差，为初始残差，为非线性回声估计； 若所述比值小于等于所述阈值，则记为非双讲状态，则根据公式调整残差输出。

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