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龙图腾网获悉深圳鼎信通达股份有限公司申请的专利基于深度学习与变分模态分解的语音丢包处理方法及装置、设备及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：CN120472939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510977929.8，技术领域涉及：G10L25/60；该发明授权基于深度学习与变分模态分解的语音丢包处理方法及装置、设备及存储介质是由陈益森设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与变分模态分解的语音丢包处理方法及装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习与变分模态分解的语音丢包处理方法及装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域，包括：提取接收到的语音信号的多维特征；利用时空卷积自动编码器网络对多维特征进行丢包检测，生成丢失帧的估计特征，并基于估计特征重建语音信号，得到插值重建后的语音信号；对插值重建后的语音信号进行变分模态分解，得到有效分量；重构有效分量得到滤波后的语音信号，对滤波后的语音信号进行后处理优化，得到优化后的语音信号，通过融合深度学习的特征学习能力与变分模态分解的自适应信号处理优势，降低带宽消耗，提升丢包场景下的语音通信质量，满足实时、高效、高质量的VoIP通信要求。

本发明授权基于深度学习与变分模态分解的语音丢包处理方法及装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与变分模态分解的语音丢包处理方法，其特征在于，所述方法包括： 提取接收到的语音信号的多维特征； 利用时空卷积自动编码器网络对所述多维特征进行丢包检测，生成丢失帧的估计特征，并基于所述估计特征重建语音信号，得到插值重建后的语音信号； 对所述插值重建后的语音信号进行变分模态分解，得到有效分量； 重构所述有效分量得到滤波后的语音信号，对所述滤波后的语音信号进行后处理优化，得到优化后的语音信号； 所述利用时空卷积自动编码器网络对所述多维特征进行丢包检测，生成丢失帧的估计特征，并基于所述估计特征重建语音信号，得到插值重建后的语音信号的步骤，包括： 构建包含时间注意力模块、多尺度卷积模块和瓶颈层的时空卷积自动编码器网络； 将所述多维特征输入所述时空卷积自动编码器网络,生成丢失帧的估计特征，所述估计特征包括梅尔频率倒谱系数和线性预测倒谱系数； 通过逆变换操作将所述梅尔频率倒谱系数和线性预测倒谱系数转换为时域语音信号，得到插值重建后的语音信号； 所述对所述插值重建后的语音信号进行变分模态分解，得到有效分量的步骤，包括： 将所述插值重建后的语音信号分解为多个本征模态函数； 计算各个所述本征模态函数的中心频率和能量占比； 保留中心频率在预设频率范围内且能量占比大于预设能量占比阈值的本征模态函数作为有效分量。

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