南京大学孙天驰获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利适用于瞬态噪声抑制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：CN115171712B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210626652.0，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权适用于瞬态噪声抑制的语音增强方法是由孙天驰;卢晶;邹海山;陈锴;陶建成;林志斌设计研发完成，并于2022-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本适用于瞬态噪声抑制的语音增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于瞬态噪声抑制的语音增强方法，包括如下步骤：1对干净语音数据集中的语音数据作短时傅里叶变换得到功率谱；2用功率谱训练VAE模型权重；3对待增强的含噪信号作短时傅里叶变换得到时频谱和功率谱；4对功率谱作NMF，计算分解得到的各模态时域指标和频域指标，估计其中属于瞬态噪声的成分并滤除；5将滤除瞬态噪声的功率谱输入到完成训练的VAE模型，结合NMF得到估计的语音功率谱和噪声功率谱；6将估计的语音功率谱和噪声功率谱以及含噪信号的时频谱经过维纳滤波，得到增强语音的时频谱。本发明能够在瞬态噪声存在的场景下对语音进行有效的噪声抑制，同时较完整地保留语音成分。
本发明授权适用于瞬态噪声抑制的语音增强方法在权利要求书中公布了：1.适用于瞬态噪声抑制的语音增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对干净语音数据集中的语音数据作短时傅里叶变换，得到其功率谱； 步骤2，构建变分自编码器VAE模型，该模型由预处理层、编码器和解码器级联而成；使用步骤1获得的功率谱训练变分自编码器VAE模型权重； 步骤3，对待增强的含噪信号作短时傅里叶变换得到其时频谱和功率谱； 步骤4，对步骤3获得的功率谱作非负矩阵分解NMF，计算分解得到的各模态时域指标和频域指标，估计其中属于瞬态噪声的成分并滤除； 步骤5，将步骤4获得的功率谱输入到完成训练的变分自编码器VAE模型与非负矩阵分解NMF组成的VAE-NMF框架，得到估计的语音功率谱和噪声功率谱； 步骤6，将步骤5获得的语音功率谱和噪声功率谱以及步骤3获得的含噪信号时频谱，通过维纳滤波，得到增强语音的时频谱，并作逆短时傅里叶变换得到增强语音的时域信号。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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