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龙图腾网获悉南京未来脑科技有限公司申请的专利一种基于模型学习的听力补偿方法及设备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：CN116208898B 。

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：202211713197.4，技术领域涉及：H04R25/00；该发明授权一种基于模型学习的听力补偿方法及设备是由陈婧;吴玺宏;牛亚东;栗楠设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型学习的听力补偿方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型学习的听力补偿方法及设备，其步骤包括：1利用神经网络对声音信号S进行非线性变化，得到针对目标听力损伤程度人群的补偿声音信号SNC；2利用听力损伤模拟器对所述补偿声音信号SNC进行非线性处理，生成非线性失真信号S′；然后将S′是作为所述神经网络的输入，SNC为S′对应的标签数据，得到训练数据S′,SNC训练所述神经网络；3利用步骤2训练的神经网络更新步骤1中的神经网络；4重复步骤1～3直至达到设定的终止条件；5对于给定的一段声音信号，利用训练所得神经网络进行非线性变化，产生用于播放给目标听力损伤程度人群的补偿声音。本发明能够更有效的针对听力损伤进行补偿。

本发明授权一种基于模型学习的听力补偿方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于模型学习的听力补偿方法，其步骤包括： 1利用神经网络对声音信号S进行非线性变化，得到针对目标听力损伤程度人群的补偿声音信号SNC； 2利用听力损伤模拟器对所述补偿声音信号SNC进行非线性处理，生成非线性失真信号S′；然后将S′作为所述神经网络的输入，SNC为S′对应的标签数据，得到训练数据S′,SNC训练所述神经网络；其中，所述听力损伤模拟器首先根据声音信号的功率谱P与听觉滤波器的幅频响应W，计算得到兴奋水平E＝WP；然后计算给定刺激在受损耳感知的特性响度NHI′，并依次计算在正常耳中达到相同特性响度所需的兴奋水平ESIM；然后计算得到听力损伤模拟器所使用的衰减因子D＝ESIME；然后对声音信号进行短时傅里叶变换，得到每一帧信号的功率谱与相位谱，然后将信号的功率谱与所述衰减因子相乘得到处理后的功率谱，最后将处理之后的功率谱与原始相位谱通过短时逆傅里叶变换，得到处理后的信号； 3利用步骤2训练的神经网络更新步骤1中的神经网络； 4重复步骤1～3直至达到设定的终止条件； 5对于给定的一段声音信号，利用步骤4训练结束后所得的神经网络进行非线性变化，产生用于播放给目标听力损伤程度人群的补偿声音。

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