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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用于音频降噪的后训练量化方法、装置和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：CN116259328B 。

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：202310164982.7，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权用于音频降噪的后训练量化方法、装置和存储介质是由郭星辰设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于音频降噪的后训练量化方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于音频降噪的后训练量化方法、装置和存储介质，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取训练后的浮点网络的网络权重数据，训练后的浮点网络用于对音频数据进行降噪；对网络权重数据进行量化；将音频数据集输入至训练后的浮点网络；获取浮点网络对音频数据集降噪过程中的各个激活层的网络激活值；对网络激活值进行量化；根据量化后的网络权重数据和量化后的网络激活值，确定量化后的浮点网络，量化后的浮点网络用于对音频数据进行降噪。解决了现有技术中由于浮点网络量化所需的时间消耗较大进而导致音频数据降噪效率低的问题。

本发明授权用于音频降噪的后训练量化方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于音频降噪的后训练量化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练后的浮点网络的网络权重数据，所述训练后的浮点网络用于对音频数据进行降噪； 对所述网络权重数据进行量化；所述网络权重数据包括i组，i为大于1的整数，所述对所述网络权重数据进行量化，包括：获取预设零点值；对于每组网络权重数据，根据所述分组的网络权重数据获取缩放系数；根据所述预设零点值和每个分组所对应的缩放系数对所述分组的各个网络权重数据进行量化； 将音频数据集输入至训练后的所述浮点网络； 获取所述浮点网络对所述音频数据集降噪过程中的各个激活层的网络激活值； 对所述网络激活值进行量化；所述网络激活值包括j组，j为大于1的整数，所述对所述网络激活值进行量化，包括：对于每组网络激活值，根据所述分组的网络激活值获取所述分组所对应的缩放系数和零点值；根据每个分组所对应的缩放系数和零点值对所述分组的网络激活值进行量化； 根据量化后的所述网络权重数据和量化后的所述网络激活值，确定量化后的所述浮点网络，量化后的所述浮点网络用于对音频数据进行降噪。

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