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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于两阶段深度复数网络的多通道噪声抑制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：CN119649838B 。

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：202411805209.5，技术领域涉及：G10L21/0232；该发明授权一种基于两阶段深度复数网络的多通道噪声抑制方法是由罗丽燕;樊小青;王玫;刘争红;宋浠瑜;张愈朗设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两阶段深度复数网络的多通道噪声抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于两阶段深度复数网络的多通道噪声抑制方法，包括构建深度复数门控卷积注意网络，对复数频谱进行相关性建模；利用两阶段深度复数网络对多通道带噪信号进行增强；在波束形成阶段，对多通道复频谱进行幅度和相位增强，得到粗降噪的单通道复频谱；在后置滤波阶段对粗降噪的单通道复频谱进行细化处理，进一步抑制噪声。本发明方法通过两阶段增强策略将噪声抑制任务分为波束形成和后置滤波两个阶段，有效地避免了噪声残留和目标声信号失真的问题，此外，通过在两阶段网络中均采用复数的网络结构对复数频谱进行建模，同时增强了信号的幅度和相位信息，减少了相位失真，提升了信号的质量和自然度。

本发明授权一种基于两阶段深度复数网络的多通道噪声抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段深度复数网络的多通道噪声抑制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用短时傅里叶变换将麦克风阵列接收到的多通道带噪信号变换到时频域，并进行频谱压缩，得到压缩的多通道带噪复频谱，并选择其中的一个通道作为参考通道； S2：构建深度复数门控卷积注意网络，所述的深度复数门控卷积注意网络包括若干个复数编码器模块、若干个复数解码器模块、复数Conformer模块和若干个编解码注意力模块；若干复数编码器模块、复数Conformer模块、若干复数解码器模块依次顺序连接，每个复数编码器模块与对应的复数解码器模块之间通过编解码注意力模块进行跳跃连接； S3：利用深度复数门控卷积注意网络构建包含波束形成阶段和后置滤波阶段的两阶段深度复数网络； 所述波束形成阶段包括依次连接的深度复数门控卷积注意网络、复数掩码生成器和最小方差无失真响应波束形成器，其中，所述深度复数门控卷积注意网络用于对多通道带噪复频谱进行建模；所述复数掩码生成器用于生成一组复理想比率掩码，从而求得最小方差无失真响应波束形成器的权重系数；所述最小方差无失真响应波束形成器利用权重系数，用于对多通道带噪复频谱实现噪声抑制，得到粗降噪的单通道复频谱； S4：将压缩的多通道带噪复频谱作为输入，经过由深度复数门控卷积注意网络、复数掩码生成器和最小方差无失真响应波束形成器构成的波束形成阶段，得到粗降噪的单通道复频谱； S5：将粗降噪的单通道复频谱和参考通道的带噪复频谱作为输入，经过由深度复数门控卷积注意网络和复数掩码生成器构成的后置滤波阶段，获得最终增强的复频谱； S6：将增强的复频谱通过频谱解压缩和短时傅里叶逆变换后得到时域上增强的目标信号。

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