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龙图腾网获悉江西亚瑞科技有限责任公司申请的专利基于动态噪声感知的通话语音实时降噪方法及系统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：CN120690222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510687920.3，技术领域涉及：G10L21/0232；该发明授权基于动态噪声感知的通话语音实时降噪方法及系统是由王子斌;吴斌;张海滨;宁木轩;张明志设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态噪声感知的通话语音实时降噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动态噪声感知的通话语音实时降噪方法及系统，对带噪音的原始语音信号进行采集；对带噪音的数字语音信号进行分帧、加窗预处理；提取噪声的频谱特征，根据噪声频谱特征，将噪声分为稳态噪声、非稳态噪声和突发噪声；通过模型剪枝、量化构建轻量级神经网络结构；则对稳态噪声、非稳态噪声和突发噪声的类型进行参数和策略调整实现优化降；对降噪后的语音信号进行去窗、重叠相加的后处理，输出降噪后的语音信号；本发明通过动态噪声感知和自适应降噪策略，有效去除复杂噪声环境中的背景噪声，显著提升语音质量；满足实时性要求：通过轻量化模型设计，在低延迟条件下实现实时降噪处理，满足语音通信和语音控制的实时性需求。

本发明授权基于动态噪声感知的通话语音实时降噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态噪声感知的轻量化通话语音实时降噪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对带噪音的原始语音信号进行采集，并通过模数转换器将模拟语音信号转换为数字语音信号； 步骤2、对带噪音的数字语音信号进行分帧、加窗预处理；得到待处理数字语音信号； 步骤3、对待处理数字语音信号进行分析，提取噪声的频谱特征，根据噪声频谱特征，将噪声分为稳态噪声、非稳态噪声和突发噪声； 步骤4、通过模型剪枝、量化构建轻量级神经网络结构；并通过大量带噪语音和纯净语音对模型进行训练，得到轻量级RNN模型； 步骤5、利用轻量级RNN模型对稳态噪声、非稳态噪声和突发噪声的类型进行参数和策略调整实现优化降噪； 步骤6、对降噪后的语音信号进行去窗、重叠相加的后处理，输出降噪后的语音信号； 所述的构建轻量级神经网络结构的方法是，对现有的RNN结构进行改进，改进方法步骤如下： 步骤1、进行基础结构轻量化，对隐藏层维度进行压缩，采用双向结构，将单向隐藏层维度缩减至32-64维； 引入参数共享机制，在时间步间共享权重矩阵，并将遗忘门与输入门耦合为； 步骤2、建立轻量单元，移除传统LSTM中的输出门，引入跨步跳跃连接； 步骤3、进行门控合并，将输入门与遗忘门合并为互补关系； 步骤4、进行结构化剪枝，对LSTM的4个门控矩阵实施块状剪枝，并基于梯度幅值的敏感度分析，移除30%-50%参数； 步骤5、对隐藏状态使用动态定点量化；从而得到轻量级神经网； 所述的对隐藏层维度进行压缩的方法是，具有以下表达式， ， 其中为输入维度，表示为隐藏层维度，其中压缩至原设计的14，FLOPs表示的是浮点运算次数。

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