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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于层级时序重要性的自适应语音语义通信方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：CN121619609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610151435.9，技术领域涉及：H04W28/04；该发明授权一种基于层级时序重要性的自适应语音语义通信方法是由黄川;洪宇恒设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层级时序重要性的自适应语音语义通信方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于层级时序重要性的自适应语音语义通信方法，属于语音分析领域，包括：发送端根据语音特征的层级和时序属性，对离散特征矩阵进行优先级划分，在特征矩阵封装与选择环节，根据重要性评分对特征进行筛选；通过信道自适应调度模块与无线通信进行交互，引入信道反馈机制，通过感知当前的信道状态信息，动态调整传输功率与资源分配策略；接收端在完成信号解调后，将获取到的稀疏特征流输入到语音修复模块，利用深度预训练的语音先验知识，对接收到的特征进行全局重构。本发明结合基于离散码本的层级化语音特征提取技术和生成式语义修复技术，以最大限度降低恶劣信道环境下的语音字错率并提升接收端的语义可懂度。

本发明授权一种基于层级时序重要性的自适应语音语义通信方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层级时序重要性的自适应语音语义通信方法，其特征在于：所述通信方法包括： 步骤一、发送端根据语音特征的层级和时序属性，对离散特征矩阵进行优先级划分，在特征矩阵封装与选择环节，根据重要性评分对特征进行筛选； 步骤二、筛选后的特征包进入物理层，通过信道自适应调度模块与无线通信进行交互，引入信道反馈机制，通过感知当前的信道状态信息，动态调整传输功率与资源分配策略； 步骤三、接收端在完成信号解调后，将获取到的稀疏特征流输入到语音修复模块，利用深度预训练的语音先验知识，对接收到的特征进行全局重构； 所述步骤一中的对离散特征矩阵进行优先级划分包括：层级维度重要性评估和时序维度重要性评估的双维度重要性评估，以及优先级映射与丢弃策略； 所述层级维度重要性评估包括：利用语义评估模块对离散码本提取的离散特征矩阵中的8个量化层进行分析，度量每一层对原始语音语义还原的贡献度；根据贡献度评分，识别出承载核心语义信息的第0层作为语义基座，将第0层划分为第一优先级区域，确保其在传输过程中具备最高的保护等级，作为后续语音重构的基础； 所述时序维度重要性评估包括：在时域维度上，引入关键时序帧采样机制，通过设定固定的采样步长K，对时序上的特征列进行筛选，得到关键时序帧；将满足采样条件的特征列定义为时序骨架，在除第0层以外的特征层中，将关键时序帧划分为第二优先级区域； 所述优先级映射与丢弃策略包括：将层级维度重要性评估和时序维度重要性评估的评估结果映射至统一的重要性权重图，重要性权重图包括核心保护区和弹性细节区； 核心保护区由第一优先级区域与第二优先级区域组成，在资源调度时，优先保障核心保护区多层级离散特征的完整传输； 弹性细节区包括第三优先级区域，在无线信道环境恶劣或带宽受限时，根据自适应规则主动弃置该区域的多层级离散特征，由此产生的声学细节空缺，在接收端由语音修复模块结合语义基座与时序骨架进行生成式补全，从而实现高质量通信。

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