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龙图腾网恭喜云知声智能科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的单通道语音降噪方法及装置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：CN114974282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210568276.4，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权基于深度学习的单通道语音降噪方法及装置是由关海欣;梁家恩设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的单通道语音降噪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的单通道语音降噪方法及装置，该语音降噪方法中时序建模采用NetLSTM子网络，NetLSTM子网络结构将LSTM中的矩阵乘积和ConvLSTM中的单层卷积替换为网络；Net网络结构选用多层堆叠CNN，通过多层堆叠CNN抽取语音时序信息并完成特征映射。Net网络结构每一层一维卷积网络均进行特征降维和通道扩展，将特征维度与通道维度相互映射进行特征变换扩展。本发明借鉴U‑Net、ConvLSTM思想，在ConvLSTM基础上使用多层堆叠卷积替代一层卷积网络，同时将特征重新映射，实现全链接网络功能，该网络参数量相比LSTM大幅减少，而性能又保持一致。

本发明授权基于深度学习的单通道语音降噪方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的单通道语音降噪方法，其特征在于，该语音降噪方法中时序建模采用NetLSTM子网络，NetLSTM子网络结构将LSTM中的矩阵乘积和ConvLSTM中的单层卷积替换为Net网络；Net网络结构选用多层堆叠CNN，通过多层堆叠CNN抽取语音时序信息并完成特征映射；Net网络结构每一层一维卷积网络均进行特征降维和通道扩展，将特征维度与通道维度相互映射进行特征变换扩展；NetLSTM子网络结构的公式为： Ht＝ot·tanhct其中，it是t时刻输入门的输出，ft是t时刻遗忘门的输出，ot是t时刻输出门的输出，ct是t时刻状态门输出，Ht是t时刻的网络输出，Xt是指输入特征，Ht-1是t-1时刻的网络输出； 是输入门内部子网络； 是遗忘门内部子网络； 是输出门内部子网络； 是状态门内部子网络。

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