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龙图腾网恭喜苏州金钥匙自动化设备有限公司申请的专利一种音频降噪模型的智能训练方法及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：CN118212931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410299901.9，技术领域涉及：G10L21/0216；该发明授权一种音频降噪模型的智能训练方法及系统是由郑晓辉;牟欣语设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种音频降噪模型的智能训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种音频降噪模型的智能训练方法及系统，涉及音频降噪的技术领域，定损模块根据模型训练音频数据和真实标签音频数据的频谱状态，分析每一帧的频谱失真因子Psyzn，有助于更精准地衡量模型在不同频谱状态下的性能，模型训练模块采用循环神经网络技术，更好地捕捉音频信号的时序信息，提高了降噪模型对复杂音频场景的适应性。该系统充分考虑了在训练数据处理中可能出现的欠拟合和过拟合状态。在处理训练数据的多样性时，系统不仅仅关注噪音的多样性，还考虑了音频信号在不同说话人、环境和发音方式中的变化，这有助于提高模型对不同语音特征的学习能力，使其更全面地适应真实世界的音频降噪挑战。

本发明授权一种音频降噪模型的智能训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种音频降噪模型的智能训练系统，其特征在于：包括数据采集模块、预处理模块、定损模块、模型训练模块以及训练评估模块；所述数据采集模块用于预先收集包含噪音音频数据和真实标签音频数据，并将其分割成n组的帧，以分别获取n组模型训练音频数据帧和真实标签音频数据帧中的频谱状态，并采集模型训练前后的相关预设超参数数据信息和相关多样化数据信息；所述预处理模块用于利用数据增强技术，选择性添加随机噪音，并将不同噪音叠加到真实标签的音频数据中，生成完整训练集；并在模型训练前对包含噪音音频数据中输入层的采样率和位深度，与目标输出层中的采样率和位深度相同；所述定损模块用于根据n组模型训练音频数据帧和真实标签音频数据帧中的频谱状态，分析获取每一帧中相应的频谱失真因子Psyzn，并利用统计学求均值，获取总频谱失真系数Psxs；所述模型训练模块用于利用循环神经网络技术，建立音频降噪模型，将所述相关预设超参数数据信息和所述相关多样化数据信息进行特征提取，以获取迭代次数Ddcs、每层神经元数量Sjsz、噪音强度变化频率Qdpl、音色差异值Ysyz以及音调差异值Ydyz，并通过将所述迭代次数Ddcs与所述每层神经元数量Sjsz相关联，获取预设影响因子Yyyz，并将所述预设影响因子Yyyz与所述音色差异值Ysyz相关联，获取训练丰富程度系数Xfxs，经无量纲处理后，综合评估训练获取综合评估指数Zpzs；所述训练评估模块用于预先设置评估阈值V，并将所述评估阈值V与所述综合评估指数Zpzs进行对比分析，以评估当前模型训练的拟合状态。

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