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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种基于神经网络的端到端信道质量评估方法及系统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：CN115565523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211169334.2，技术领域涉及：G10L15/01；该发明授权一种基于神经网络的端到端信道质量评估方法及系统是由张鹏远;党风;颜永红设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的端到端信道质量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的端到端信道质量评估方法，包括：采集远场带噪语音；根据远场带噪语音所处的声学环境将语音质量评估系统调整为第一质量评估方式；语音质量评估系统支持包含第一质量评估方式在内的多种质量评估方式；将远场带噪语音输入到调整后的语音质量评估系统，采用映射函数推理远场带噪语音在第一质量评估方式下的语句级质量分数，作为远场带噪语音在第一质量评估方式下的质量评估结果；语音质量评估系统由神经网络技术训练得到。本发明采用非侵入式的方法预测出用于语音质量评估的分数，可以动态的建模不同的质量评估方式，同时无需收集对应的参考语音，提高评估效率，可以在多种评估环境下快速部署语音质量评估系统。

本发明授权一种基于神经网络的端到端信道质量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的端到端信道质量评估方法，其特征在于，包括： 采集远场带噪语音； 根据所述远场带噪语音所处的声学环境将语音质量评估系统调整为第一质量评估方式；所述语音质量评估系统支持包含第一质量评估方式在内的多种质量评估方式； 将所述远场带噪语音输入到调整后的所述语音质量评估系统，语音质量评估系统采用映射函数推理所述远场带噪语音在第一质量评估方式下的语句级质量分数；将所述语句级质量分数作为所述远场带噪语音在第一质量评估方式下的质量评估结果；所述语音质量评估系统包括质量评估主干网络；所述质量评估主干网络，用于对所述远场带噪语音的频谱信号进行质量评估； 所述质量评估主干网络包括卷积网络编码器、对偶循环神经网络、分数预测网络；所述卷积网络编码器根据所述远场带噪语音的频谱信号输出高维表示；所述对偶循环神经网络包括时域循环神经网络和频域循环神经网络，分别用于沿所述高维表示的时间轴和频率轴建模；所述分数预测网络包括全连接层和全局均值层，所述全连接层用于根据所述对偶循环神经网络输出的高维表示输出帧级质量分数，所述全局均值层用于根据所述帧级质量分数输出语句级语音质量；所述语句级语音质量为所述远场带噪语音在所述第一质量评估方式下的质量评估结果；所述语音质量评估系统由神经网络技术训练得到； 所述语音质量评估系统的神经网络参数根据整体损失函数的评价结果调整；所述整体损失函数包括帧级质量分数、语句级质量分数和远场带噪语音在所述第一质量评估方式下的质量评估标签。

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