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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种融合声码器和相位估计的语音增强方法和系统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：CN117894333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202410245935.X，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种融合声码器和相位估计的语音增强方法和系统是由江文斌;蔡轩昊;魏婕设计研发完成，并于2024-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合声码器和相位估计的语音增强方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合声码器和相位估计的语音增强方法和系统，至少包括如下步骤：步骤S1：构建、训练声码器增强单元，用于对输入的带噪语音进行处理，输出增强语音信息；步骤S2：构建、训练相位增强单元，用于对输入的带噪语音进行处理，输出增强相位信息；步骤S3：构建后处理模块，用于接收步骤S2获取的增强相位信息和步骤S1获取的增强语音信息并进行融合处理，以得到降噪后的语音信号。本发明采用融合声码器和相位估计的语音增强联合架构，提升了语音增强模型生成模型的质量；另外，采用的相位解码器和抗卷绕相位损失函数解决了相位处理的关键难题，有效提高了语音增强技术在低信噪比场景下的表现。

本发明授权一种融合声码器和相位估计的语音增强方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合声码器和相位估计的语音增强方法，其特征在于，至少包括如下步骤： 步骤S1：构建、训练声码器增强单元，用于对输入的带噪语音进行处理，输出增强语音信息； 步骤S2：构建、训练相位增强单元，用于对输入的带噪语音进行处理，输出增强相位信息； 步骤S3：构建后处理模块，用于接收步骤S2获取的增强相位信息和步骤S1获取的增强语音信息并进行融合处理，以得到降噪后的语音信号； 其中，声码器增强单元至少包括梅尔频谱提取模块、梅尔频谱域降噪模块和神经网络声码器模块，其中，梅尔频谱域降噪模块和神经网络声码器模块采用神经网络实现；步骤S1包括如下步骤： 步骤S11：从训练集获取特征，获得带噪语音和对应干净语音组成的训练集，通过梅尔频谱提取模块，从带噪语音提取出带噪梅尔频谱，从对应干净语音提取对应干净梅尔频谱； 步骤S12：使用步骤S11中提取的梅尔频谱，训练梅尔频谱域降噪模块； 步骤S13：使用步骤S11中获得的干净语音、提取的梅尔频谱，训练神经网络声码器模块，完成声码器增强单元的训练； 步骤S14：使用训练好的声码器增强单元处理带噪语音，得到增强后的合成语音波形； 步骤S2中，相位增强单元至少设置相位降噪模块，相位降噪模块采用神经网络实现；步骤S2还包括如下步骤： 步骤S21：训练相位降噪模块； 步骤S22：使用训练好的相位降噪模块处理带噪语音，得到增强后的相位信息； 其中，相位降噪模块至少包括相位编码器、两级卷积增强变压器和相位解码器；步骤S21包括： 步骤S211：获得大量成对的带噪语音与干净语音的训练集，并对其进行数据预处理； 步骤S212：从预处理后的数据集中提取语音信号的特征，作为步骤S23中模型的输入； 步骤S213：通过监督学习的方法训练相位降噪模块，训练过程中使用抗卷绕损失函数，多次迭代得到所对应最佳模型；步骤S213中，训练过程所采用的损失函数如下式： 1 其中，表示抗卷绕损失函数的值，和分别表示瞬时相位损失、群延迟损失以及瞬时角频率损失，它们分别定义为： 2 3 4 其中，表示干净语音的相位谱，表示训练过程中模型所预测的干净语音相位谱，，是一个抗卷绕函数，和分别代表了沿频率轴和时间轴的微分算子，表示期望，表示L1范数；步骤S22进一步包括： 步骤S221：带噪语音经过短时傅里叶变换后得到对应的带噪相位谱与带噪幅度谱，丢弃带噪幅度谱，仅保留带噪相位谱； 步骤S222：步骤S221中获得的带噪相位谱作为相位编码器的输入，输出以其压缩后的时频域表示； 步骤S223：用一个两级卷积增强变压器对步骤S222得到的时频域表示进行处理； 步骤S224：时频域表示经过步骤S223的处理后作为相位解码器的输入，输出以干净的增强后相位谱。

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