恭喜哈尔滨工业大学(深圳)卢光明获国家专利权
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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于细粒度编码的语音分离方法、装置及存储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：CN114155873B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202111630541.9，技术领域涉及：G10L21/0272；该发明授权基于细粒度编码的语音分离方法、装置及存储介质是由卢光明;姚增伟;裴文杰;李亚桐;张伟彬;陈东鹏设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于细粒度编码的语音分离方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于细粒度编码的语音分离方法、装置及存储介质，该方法包括粗分离阶段和细分离阶段，粗分离阶段先在单阶隐域所定义的粗粒度编码空间中初步分离混合语音，细分离阶段利用细粒度编码机制，将已存在的单阶隐域分解为高阶隐域，构建一个细粒度的编码空间，从而对初步分离的结果实现更加细粒度的特征分离。本发明设计了一个逐步细化的语音分离框架，可提供更精细的语音分离。
本发明授权基于细粒度编码的语音分离方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度编码的语音分离方法，其特征在于，方法包括如下步骤：粗分离阶段：以混合语音为输入，使用卷积神经网络学习一个单阶隐域，得到一个粗粒度编码空间，在粗粒度编码空间得到混合语音的编码特征，利用特征分离器对编码特征序列学习时域依赖、估计特征掩码，得到在粗粒度编码空间中的粗分离特征；细分离阶段：以粗分离特征为输入，根据细粒度编码机制沿着已存在隐域的每一个基函数学习同一个新的隐域，已存在隐域和新学习的隐域共同构成一个高阶的隐域，得到一个细粒度编码空间，在细粒度编码空间中，使用共享参数的多分支网络结构，每个分支网络结构并行分离来自粗分离阶段得到的每个粗分离特征，将每个分支网络结构并行分离结果进行合并，得到在细粒度编码空间中的细分离特征，细分离特征解码后即为语音分离结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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