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龙图腾网获悉大象声科(深圳)科技有限公司申请的专利基于深度神经网络的主动降噪方法、系统、终端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：CN121096308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511622708.5，技术领域涉及：G10K11/178；该发明授权基于深度神经网络的主动降噪方法、系统、终端及介质是由赵飞;闫永杰设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的主动降噪方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明所提供的基于深度神经网络的主动降噪方法、系统、终端及介质，属于主动降噪技术领域，所述方法包括：通过参考麦克风实时采集噪音信号；得到当前时刻的主通道估计信号；将当前时刻的噪音信号和主通道估计信号经预处理后输入已训练的深度神经网络中，经处理得到神经滤波参数，基于所述神经滤波参数和预处理后的噪音信号，生成消除信号；通过扬声器播放所述消除信号，以生成用于抵消主通道噪音信号的反向噪音信号，所述主通道噪音信号由所述噪音信号在主通道传播产生。本发明将主通道估计信号和噪音信号同时输入深度神经网络进行预测，可有效感知主通道传递函数，进而生成与主通道的噪声信息高度匹配的消除信号。

本发明授权基于深度神经网络的主动降噪方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的主动降噪方法，其特征在于，所述方法包括： 通过参考麦克风实时采集噪音信号； 获取由误差麦克风记录的最近一次的误差信号，基于最近一次的误差信号和上一时刻的历史反向噪音信号，得到当前时刻的主通道估计信号； 将当前时刻的噪音信号和主通道估计信号经预处理后输入已训练的深度神经网络中，经处理得到神经滤波参数，基于所述神经滤波参数和预处理后的噪音信号，生成消除信号，所述深度神经网络包括第一卷积块、四个依次连接的状态空间块和第二卷积块； 通过扬声器播放所述消除信号，以生成用于抵消主通道噪音信号的反向噪音信号，所述主通道噪音信号由所述噪音信号在主通道传播产生； 基于最近一次的误差信号和上一时刻的历史反向噪音信号，得到当前时刻的主通道估计信号，包括： 将最近一次的误差信号减去上一时刻的历史反向噪音信号，得到当前时刻的主通道估计信号； 将当前时刻的噪音信号和主通道估计信号经预处理后输入已训练的深度神经网络中，经处理得到神经滤波参数，包括： 将当前时刻的噪音信号和主通道估计信号进行短时傅里叶变换，得到当前时刻的噪音信号时频域表示和主通道估计信号时频域表示； 将当前时刻的噪音信号时频域表示和主通道估计信号时频域表示输入第一卷积块，经所述第一卷积块处理，得到第一融合时频特征； 将所述第一融合时频特征输入四个依次连接的状态空间块，经过每个所述状态空间块的依次处理后，得到第二融合时频特征； 将所述第二融合时频特征输入所述第二卷积块，经所述第二卷积块对所述第二融合时频特征进行降维处理，得到神经滤波参数。

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