恭喜上海又为智能科技有限公司陆丛希获国家专利权
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龙图腾网恭喜上海又为智能科技有限公司申请的专利生成语音增强模型的方法和设备以及语音增强方法和设备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:CN114121030B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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:202111623706.X,技术领域涉及:G10L21/0208;该发明授权生成语音增强模型的方法和设备以及语音增强方法和设备是由陆丛希;李林锴;周昊帅;袁宇帆;孙鸿程设计研发完成,并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本生成语音增强模型的方法和设备以及语音增强方法和设备在说明书摘要公布了:本申请公开了一种用于生成语音增强模型的方法,其包括:获取音频训练数据;获取第一模型和第二模型,其中第一模型为深度神经网络模型,第二模型在运行时的资源占用少于第一模型;基于音频训练数据训练第一模型和所述第二模型,其包括:从输入音频获取帧长为M的第一音频;将第一音频输入至第一模型进行处理以获得第一输出结果;从输入音频获取帧长为N的第二音频,第二音频在第一音频之后,并且NM;将第二音频和第一输出结果输入至第二模型进行处理以获得第二输出结果;和基于第二输出结果与输出音频更新第一模型和第二模型的参数以获得训练后的第一模型和训练后的第二模型;以及基于训练后的第一模型和训练后的第二模型生成语音增强模型。
本发明授权生成语音增强模型的方法和设备以及语音增强方法和设备在权利要求书中公布了:1.一种用于生成语音增强模型的方法,其特征在于,所述用于生成语音增强模型的方法包括:获取音频训练数据,所述音频训练数据包括有噪声的输入音频和与所述有噪声的输入音频相对应的无噪声的输出音频;获取第一模型和第二模型,其中所述第一模型为深度神经网络模型,所述第二模型在运行时的资源占用少于所述第一模型;基于所述音频训练数据训练所述第一模型和所述第二模型,其包括:从所述输入音频获取帧长为M的第一音频;将所述第一音频输入至所述第一模型进行处理,以获得第一输出结果;从所述输入音频获取帧长为N的第二音频,所述第二音频在所述第一音频之后,并且NM;将所述第二音频和所述第一输出结果输入至所述第二模型进行处理以获得第二输出结果;和基于所述第二输出结果与所述输出音频更新所述第一模型和所述第二模型的参数以获得训练后的第一模型和训练后的第二模型;以及基于所述训练后的第一模型和所述训练后的第二模型生成语音增强模型。
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