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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于非均匀图子带划分的语音图自适应谱减法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：CN114220445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111362013.X，技术领域涉及：G10L21/0208；该发明授权基于非均匀图子带划分的语音图自适应谱减法是由杨震;郭振超;葛子瑞设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非均匀图子带划分的语音图自适应谱减法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非均匀图子带划分的语音图自适应谱减法，在原有图谱减法的基础上，根据语音的图频率域特性对图频率进行非均匀图频率域划分，形成所谓的图子带信号，使得不同图频率范围下的图子带宽度不同。然后，根据图子带上的语音分布，对语音信号进行子带信噪比估计，以此为依据进行图子带筛选，对不同的图子带采取自适应的谱减策略，以提高算法的语音增强性能。本发明的噪声性能较图谱减法以及子带谱减法均有明显的提升。

本发明授权基于非均匀图子带划分的语音图自适应谱减法在权利要求书中公布了：1.基于非均匀图子带划分的语音图自适应谱减法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：根据语音信号样点之间的关联性，使用一种基于遗忘因子的遗忘图拓扑结构来描述含噪语音信号，根据遗忘图拓扑结构得到语音图邻接矩阵，并进一步得到图傅里叶变换基矩阵以及对应图频率域的图频率； 步骤二：根据步骤一得到的图频率，进行非均匀图子带的划分； 步骤三：将含噪语音信号映射至图顶点域，得到相应的语音图信号；根据步骤一得到的图傅里叶变换基矩阵，得到含噪语音信号的图频谱； 步骤四：将含噪语音信号的前五帧作为寂静帧，将寂静帧的平均图能量谱作为估计噪声图能量谱；根据含噪语音信号的图能量谱和估计噪声图能量谱，求得含噪语音信号的估计信噪比； 步骤五：根据步骤二得到的图子带划分结果，求得每个图子带的能量值，并将总能量按照能量值大小降序进行排列，将前Buse个图子带标记为有用图子带，剩余图子带标记为无用图子带，有用图子带的个数由步骤四得到的估计信噪比得到； 步骤六：根据步骤五得到的图子带标记结果，对有用图子带和无用图子带采取不同的谱减策略：对于有用图子带，直接将含噪语音信号的能量谱与噪声语音信号的能量谱相减，得到降噪后的语音图频谱；对于无用图子带，则在噪声语音信号的能量谱前乘以一个惩罚系数，再用含噪语音信号的能量谱与之相减，得到降噪后的语音图频谱； 步骤七：将降噪后的语音图频谱通过图傅里叶反变换得到新的语音图信号，最终映射至时域，得到降噪后的语音信号； 步骤一中对于一个N阶语音图邻接矩阵A的第i行第j列元素满足： 其中λ∈0，1为遗忘因子，Ψ为遗忘门限； 根据图信号处理的理论，对语音图邻接矩阵A进行对角化分解： A＝VΛVT2 其中V＝[v0，…，vN-1]为特征向量矩阵，vt为第t个特征向量，Λ＝diag[λ0，λ1，…，λN-1]为特征值矩阵λt为第t个特征值，t＝1，2，…，N-1，N为帧长；由此得到语音信号的图傅里叶变换基矩阵以及图频率域的图频率； 非均匀图子带划分算法的具体步骤为： Step1.对图频率进行归一化后，筛选出最大的图频率λmax和最小的图频率λmin，并令c＝1； Step2.对λmax和λmin取平均，得到中间图频率λmid，将λmid至λmax设为第c子带； Step3.判断λmin至λmid之间的图频率数是否为1，若不为1则进入Step4，否则进入Step5； Step4.令λmax＝λmid，c＝c+1，返回Step2； Step5.将该图频率设为第c+1个子带，结束算法。

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