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龙图腾网恭喜北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利回声的消除方法、装置、电子设备及计算机可读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：CN115083431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210701124.7，技术领域涉及：G10L21/0224；该发明授权回声的消除方法、装置、电子设备及计算机可读介质是由李楠;张晨设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本回声的消除方法、装置、电子设备及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种回声的消除方法、装置、电子设备及计算机可读介质，属于信号处理技术领域。该方法包括：获取原始音频信号以及滤波器进行回声消除所需的参考信号；将所述原始音频信号以及所述参考信号输入所述滤波器进行线性回声滤波处理，得到残差信号；基于目标模型对所述残差信号进行干扰信号消除以及有效信号增强，得到目标音频信号，其中，所述干扰信号包括非线性回声信号和噪声信号。本公开通过使用信号处理方法消除原始音频信号中的线性回声信号，然后使用深度学习模型消除剩余残差信号中的非线性回声信号和噪声信号，可以在较低的模型复杂度下提升回声的消除效果，保证较高的音频质量。

本发明授权回声的消除方法、装置、电子设备及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种回声的消除方法，其特征在于，包括：获取原始音频信号以及滤波器进行回声消除所需的参考信号；将所述原始音频信号以及所述参考信号输入所述滤波器进行线性回声滤波处理，得到残差信号；基于目标模型对所述残差信号进行干扰信号消除以及有效信号增强，得到目标音频信号，其中，所述干扰信号包括非线性回声信号和噪声信号；其中，所述目标模型的训练方法包括：获取多组训练数据，其中每组所述训练数据中包含原始音频训练数据、与所述原始音频训练数据相对应的参考训练数据，以及所述原始音频训练数据中的残差训练数据；将各组所述训练数据中的所述残差训练数据和所述参考训练数据作为第一训练数据；根据所述第一训练数据得到对应的频域特征训练数据，并将所述频域特征训练数据输入初始神经网络模型中，得到音频样本时频掩码和干扰样本时频掩码；根据所述残差训练数据的样本频谱和所述音频样本时频掩码得到增强后的目标音频信号的样本频谱，根据所述残差训练数据的样本频谱和所述干扰样本时频掩码得到干扰信号的样本频谱；根据所述增强后的目标音频信号的样本频谱和所述干扰信号的样本频谱确定频谱距离损失，并根据增强后的目标音频信号的信噪比参数和所述干扰信号的信噪比参数确定信噪比损失；根据所述频谱距离损失和所述信噪比损失得到整体损失，并根据所述整体损失对所述初始神经网络模型中的神经网络参数进行迭代，得到训练后的第一神经网络模型；将各组所述训练数据中的所述原始音频训练数据和所述参考训练数据作为第二训练数据，并按照预设数据比例根据所述第一训练数据和所述第二训练数据得到混合训练数据；根据所述混合训练数据对所述第一神经网络模型进行训练，得到目标模型。

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