买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于生成对抗网络的人声增强降噪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：CN119360872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411563899.8，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种基于生成对抗网络的人声增强降噪方法是由程凡;李兴伍;张津瑞设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的人声增强降噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的人声增强降噪方法，是基于搭建生成器和判别器的生成对抗网络实现人声增强降噪，其中，生成器包括多重卷积模块和BiLSTM模块，用于提取噪声特征并生成增强声音；判别器通过区分真实和生成的声音来引导生成器学习；并构建包括对抗损失和内容损失的损失函数后，通过梯度下降法交替训练生成器和判别器，最终调整网络参数，使生成器输出的增强声音与真实声音误差最小化，以实现噪声环境下的声音降噪处理。本发明能实现噪声下声音的降噪处理，并能提升在噪声环境下的声音质量。

本发明授权一种基于生成对抗网络的人声增强降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的人声增强降噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取预处理后的干净音频文件集和背景噪声文件集，其中，表示第i个干净音频信号，表示叠加在上的背景噪声；并通过计算对应的噪声音频，得到干净音频文件集对应的噪声音频文件集，n表示音频信号的总数； 步骤2、搭建生成对抗网络，包括：生成器G和判别器D： 步骤2.1、构建生成器G是由多重卷积模块和BiLSTM模块串联构成，并对进行处理，得到第i个降噪音频数据； 步骤2.2、判别器D是由L层膨胀卷积模块、一个全局平均池化层GAP和一个全连接层FC组成，并对进行处理，得到第i个干净声音判别结果； 步骤2.3、将输入判别器D中进行处理，得到第i个降噪声音数据的判别结果； 步骤3：设计损失函数： 步骤3.1：利用式3构建所述生成器G的损失函数：  3式3中，表示对抗损失，并由式4得到，表示内容损失，并由式5得到；是内容损失的权重；  4式4中，表示判别器D对的输出概率，表示sigmoid激活函数；  5式5中，表示L1范式；步骤3.2：利用式7构建判别器D的损失函数：  6式6中，表示真实样本损失，并由式7得到，表示生成样本损失，并由式8得到：  7 8步骤4：利用梯度下降法对所述生成对抗网络中的生成器G和判别器D进行交替训练，并计算所述损失函数和损失函数，以不断调整网络参数，直至所述生成器G的输出增强声音特征与对应的纯净声音特征之间的误差不再减小为止，从而得到最优生成器模型，用于实现噪声环境下声音的降噪处理。

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安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。