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龙图腾网恭喜深圳市声菲特科技技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的网络音频增强方法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：CN115394309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210998606.3，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权一种基于深度学习的网络音频增强方法是由黄智设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的网络音频增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的网络音频增强方法，包括以下步骤：步骤一，音频输入；步骤二，语音特征提取；步骤三，特征细化；步骤四，跳跃连接；步骤五，语音信号恢复；步骤六，音频输出；所述步骤二中，h为输出通道数，数量为48；所述步骤三中，SEQUENCE网络基于transformer结构中的encoder部分，负责对ENCODER网络的输出序列进行更细粒度的特征提取，本发明提出一种适用于语音增强的U‑net改良版本，它由一个基于卷积和SEQUENCE网络组成，通过分层生成和优化模型，使其直接输出语音信号的干净版本，同时最小化回归损失函数，模型在数据集Valentinibenchmark上的PESQ达3.02，STOI％为95，在实际投产时，通过客观和主观的度量，可缩短运行的代价，有符合工业要求的性能。

本发明授权一种基于深度学习的网络音频增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的网络音频增强方法，包括以下步骤：步骤一，音频输入；步骤二，语音特征提取；步骤三，特征细化；步骤四，跳跃连接；步骤五，语音信号恢复；步骤六，音频输出；其特征在于：其中在上述步骤一中，输入一个混有噪音的时域音频信号，其中n为音频时域长度；其中在上述步骤二中，语音特征提取包括以下步骤：1）利用ENCODER网络的第一个下采样层对输入音频信号x进行特征提取，得到特征编码向量，其中为下采样后的帧数，等于；2）利用ENCODER网络的第二个下采样层对特征编码向量进行特征提取，得到特征编码向量，其中为下采样后的帧数，等于；3）利用ENCODER网络的第三个下采样层对特征编码向量进行特征提取，得到特征编码向量，其中为下采样后的帧数，等于；4）利用ENCODER网络的第四个下采样层对特征编码向量进行特征提取，得到特征编码向量，其中为下采样后的帧数，等于；5）利用ENCODER网络的第五个下采样层对特征编码向量进行特征提取，得到特征编码向量，其中为下采样后的帧数，等于；所述步骤二中，h为输出通道数，数量为48；其中在上述步骤三中，利用SEQUENCE网络对序列特征进行特征提取，得到；其中在上述步骤四中，基于跳跃连接建立ENCODER网络和DECODER网络之间的连接；其中在上述步骤五中，语音信号恢复包括以下步骤：1）利用DECODER网络联合和，得到，利用DECODER网络的第一个上采样层对进行上采样，得到；2）利用DECODER网络联合和，得到，利用DECODER网络的第二个上采样层对进行上采样，得到；3）利用DECODER网络联合和，得到，利用DECODER网络的第三个上采样层对进行上采样，得到；4）利用DECODER网络联合和，得到，利用DECODER网络的第四个上采样层对进行上采样，得到；5）利用DECODER网络联合和，得到，利用DECODER网络的第五个上采样层对进行上采样，得到；其中在上述步骤六中，信号恢复后的音频即可输出，得到一端高质量的语音音频。

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