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龙图腾网恭喜宁波蛙声科技有限公司申请的专利一种跨域特征融合的语音增强方法、装置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：CN119360874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411919437.5，技术领域涉及：G10L21/0224；该发明授权一种跨域特征融合的语音增强方法、装置及系统是由辛鑫;谢志诚设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨域特征融合的语音增强方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及语音增强技术领域，具体涉及一种跨域特征融合的语音增强方法、装置及系统，该方法包括：提取待增强的语音信号，记为全语音信号，将全语音信号进行分帧；确定全语音信号的时域受扰指数；获取全语音信号的频域信号，检测频域信号中的各峰值，确定各峰值的突变系数；获取全语音信号的时频干扰度；将全语音信号转换至高维相空间，得到高维去噪信号；通过所述时频干扰度确定去噪算法中的阈值，利用去噪算法得到全语音信号的低维去噪信号，结合所述高维去噪信号，得到增强后的融合语音信号。从而提高了语音信号的增强效果。

本发明授权一种跨域特征融合的语音增强方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨域特征融合的语音增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：提取待增强的语音信号，记为全语音信号，将全语音信号进行分帧；将各帧语音信号的包络的动态范围，以及各帧语音信号中高频分量与低频分量的差异组成二维数据点，分析所有帧语音信号的所述二维数据点的分布，确定全语音信号的时域受扰指数；获取全语音信号的频域信号，检测频域信号中的各峰值，对所有峰值进行曲线拟合，分析各峰值与拟合曲线的距离关系，以及各峰值的局部邻域内幅值的变化范围和波动程度，确定各峰值的突变系数；基于全语音信号的基频确定全语音信号的各信号周期，将含有第二共振峰的信号周期记为检测周期，基于所述突变系数筛选出所有峰值中的突变峰值；基于各检测周期内能量的分布，以及所有检测周期内声音的清晰程度，结合所述时域受扰指数与所有突变峰值的所述突变系数，获取全语音信号的时频干扰度；将全语音信号转换至高维相空间，并分解后得到各分量，分析各分量与剩余分量的差异程度，以及各分量的贡献率，得到各分量的噪声置信度；利用所述噪声置信度对所有分量进行去噪、降维后，得到高维去噪信号；通过所述时频干扰度确定去噪算法中的阈值，利用去噪算法得到全语音信号的低维去噪信号，结合所述高维去噪信号，得到增强后的融合语音信号；所述时域受扰指数的确定包括：对全语音信号的所有所述二维数据点进行聚类，计算各聚类簇内所有所述二维数据点的模的平均值，将平均值最大的聚类簇记为检测簇，计算检测簇的所述平均值与剩余所有聚类簇的所述平均值的差异的均值，记为检测簇的离群指数；计算所有聚类簇中的元素个数与检测簇中的元素个数的比值，记为第二比值；计算聚类簇的个数、检测簇的离群指数、检测簇内所有所述二维数据点的模的均值的融合结果；所述时域受扰指数与所述融合结果成正相关，与所述第二比值成负相关；所述突变系数的确定包括：计算各峰值与所述拟合曲线之间的最短距离，计算各峰值的局部邻域内幅值的变化范围和波动程度的乘积，记为各峰值的局部波动指数；计算各峰值的局部波动指数与所述最短距离的乘积，记为第一乘积；所述突变系数为各峰值的所述第一乘积的归一化值与各峰值对应频率的归一化值的和值；所述时频干扰度的确定包括：将各检测周期中第二共振峰的中心频率与带宽的比值，记为各检测周期的声纹纯净指数，将所有检测周期的声纹纯净指数的均值，记为整体声纹纯净度；将所有检测周期内语音信号在所有时刻的短时能量的均值，记为能量稳定指数；计算所有突变峰值的突变系数的均值，记为频谱平均突变度；计算所述能量稳定指数与所述整体声纹纯净度的累加和，计算所述时域受扰指数与所述频谱平均突变度的乘积，记为第二乘积；所述时频干扰度与所述第二乘积成正相关，与所述累加和成负相关；所述噪声置信度的确定包括：计算各分量与剩余所有分量的度量距离的均值，记为各分量的波形差异指数，所述噪声置信度为各分量的波形差异指数与贡献率的比值；所述通过所述时频干扰度确定去噪算法中的阈值，计算方式为： 式中，thr为去噪算法中的阈值，K为全语音信号的时频干扰度，n为全语音信号的长度，lg为以10为底数的对数函数。

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