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龙图腾网获悉深圳市龙芯威半导体科技有限公司申请的专利多维度的RNN的语音降噪方法、装置、设备及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：CN115762540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211326639.X，技术领域涉及：G10L21/007；该发明授权多维度的RNN的语音降噪方法、装置、设备及介质是由韦伟才设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多维度的RNN的语音降噪方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及语音降噪技术领域，公开了一种多维度的RNN的语音降噪，其通过获取指定预置占存阈值的原始语音数据，去除原始语音数据中存在有杂音的段落，得到去杂语音数据，基于预置降噪算法，将去杂语音数据进行降噪处理，得到降噪数据，基于预置RNN算法，循环训练基于预置降噪算法，将去杂语音数据进行降噪处理的步骤，得到趋真降噪数据，在后续进行同类语音数据进行降噪时，可减少大量处理步骤，大大提高了整体降噪过程的效率与效果，提升方法应用效果。

本发明授权多维度的RNN的语音降噪方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多维度的RNN的语音降噪方法，其特征在于，包括： S101：获取指定预置占存阈值的原始语音数据； S102：去除所述原始语音数据中存在有杂音的段落，得到去杂语音数据； S103：基于预置降噪算法，将所述去杂语音数据进行降噪处理，得到降噪数据； S104：基于预置RNN算法，对步骤S103进行循环训练，得到趋真降噪数据； 其中，所述S102包括： 对所述语音数据进行MFCC特征提取，得到特征数据； 基于稀疏编码算法，对所述特征数据进行计算，得到稀疏系数； 将所述稀疏系数作为特征并输入至预置的GMM分类器进行分类处理，得到分类特征，根据所述分类特征，对所述语音数据进行分类，得到去杂语音数据； 其中，所述S103包括： 获取所述去杂语音数据的时频谱，并对所述时频谱进行滤波处理，得到时域信号； 将所述时域信号依次进行加窗分帧处理以及短时傅里叶交换，得到时频信号； 基于预置掩蔽估计算法，对所述时频信号进行计算，得到降噪实数谱； 将所述降噪实数谱进行零均值单位方差归一化处理，得到处理数据，将所述处理数据输入至预置三层BLSTM网络进行训练，得到恢复频谱； 根据所述恢复频谱，重新构建新的语音时域，得到降噪数据。

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