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龙图腾网获悉思必驰科技股份有限公司申请的专利自移动设备的音频数据处理方法、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：CN115631750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211249634.1，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权自移动设备的音频数据处理方法、设备及存储介质是由陈明佳设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本自移动设备的音频数据处理方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请属于语音交互技术领域，具体涉及一种自移动设备的音频数据处理方法、设备及存储介质。该方法包括：获取音频采集组件采集的第一音频数据；基于第一音频数据确定第一降噪模型本次降噪使用的模型分支和第二降噪模型本次降噪使用的模型参数；将第一音频数据输入第一降噪模型，以过滤第一音频数据中的机械噪声，得到第一过滤数据；将第一过滤数据输入第二降噪模型，以过滤第一过滤数据中自移动设备外部产生的噪声，得到第二过滤数据；可以解决传统的音频处理方法会导致对音频降噪效果较差的问题；通过将至少两组音频采集组件采集的音频数据依次输入第一降噪模型和第二降噪模型，进行两次降噪处理，因此可以提高音频降噪效果。

本发明授权自移动设备的音频数据处理方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自移动设备的音频数据处理方法，其特征在于，所述自移动设备包括至少两组音频采集组件，所述方法包括： 获取所述至少两组音频采集组件采集的第一音频数据； 基于所述第一音频数据确定所述自移动设备所处的噪声环境； 基于所述噪声环境确定第一降噪模型本次降噪使用的模型分支和第二降噪模型本次降噪使用的模型参数；所述第一降噪模型包括至少两个模型分支，所述第一降噪模型使用训练数据对预设的神经网络模型训练得到，所述训练数据包括样本数据和标注数据，所述样本数据包括目标音频与机械噪声融合的样本音频数据，所述标注数据为所述目标音频；所述第二模型基于波束成形算法构建，所述波束成形算法包括至少一个模型参数； 将所述第一音频数据输入所述第一降噪模型，以过滤所述第一音频数据中的机械噪声，得到第一过滤数据； 将所述第一过滤数据输入所述第二降噪模型，以过滤所述第一过滤数据中所述自移动设备外部产生的噪声，得到第二过滤数据； 确定所述第二过滤数据是否为唤醒音频； 在所述第二过滤数据是唤醒音频的情况下，使用所述第二过滤数据确定所述第一音频数据对应的第一声源位置，以基于与所述第一声源位置相适配的波达方向采集音频数据； 获取所述自移动设备的当前运动状态； 在所述第二过滤数据是唤醒音频、且所述当前运动状态为静置状态的情况下，触发所述使用所述唤醒音频确定所述第一音频数据对应的声源位置的步骤。

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