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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种汉语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：CN116343813B 。

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：202310251699.8，技术领域涉及：G10L21/0224；该发明授权一种汉语语音增强方法是由王韬惟设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汉语语音增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汉语语音增强方法，包括：获取带噪语音信号，并将带噪语音信号的时域波形分割为多个语音信号序列；将语音信号序列输入语音增强模型，得到每个音信号序列对应的增强后的语音信号并依次拼接；其中，语音增强模型为：将预设数量的语音序列信号对xnoisy,xclean中的xnoisy输入待训练的时域语音增强模型后，基于比例系数矩阵Kα、xnoisy对应的xclean以及待训练的时域语音增强模型输出的增强语音信号xenhanced计算多分辨率损失函数的损失值，并通过反向传播调整待训练的时域语音增强模型的模型参数后得到的深度学习模型。本发明通过在计算损失值时引入比例系数矩阵Kα，可以基于各频段的重要程度对频段给予不同的关注度，从而提高了语音增强模型的语音增强性能。

本发明授权一种汉语语音增强方法在权利要求书中公布了：1.一种汉语语音增强方法，其特征在于，包括： 获取带噪语音信号，并将所述带噪语音信号的时域波形分割为多个语音信号序列； 将所述语音信号序列输入语音增强模型，得到每个音信号序列对应的增强后的语音信号并依次拼接；其中，所述语音增强模型为：将预设数量的语音序列信号对xnoisy，xclean中的带噪语音xnoisy输入待训练的时域语音增强模型后，基于比例系数矩阵Kα、xnoisy对应的纯净语音xclean以及待训练的时域语音增强模型输出的增强语音信号xenhanced计算多分辨率损失函数的损失值，并通过反向传播调整所述待训练的时域语音增强模型的模型参数后得到的深度学习模型； 其中，所述比例系数矩阵Kα按照如下步骤计算获得： 获取汉语语料库中所有纯净语音数据x并按照P组参数分别进行短时傅里叶变换，得到P个幅度谱|STFTx|； 针对每个幅度谱|STFTx|，计算汉语语音幅度谱均值参数Mf，f为Mf中的元素索引； 分别根据所述汉语语音幅度谱均值参数Mf计算得到P个比例系数矩阵Kα。

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