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龙图腾网获悉北京方位智联科技有限公司申请的专利一种用于降噪的改进型ELM语音增强方法和装置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：CN120636439B 。

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：202511101170.3，技术领域涉及：G10L21/0232；该发明授权一种用于降噪的改进型ELM语音增强方法和装置是由刘建兵;冯波;付小伟;商银忠;高峰;朱海波;姜瑞;宋聚坡;刘永辉设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于降噪的改进型ELM语音增强方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于降噪的改进型ELM语音增强方法和装置，属于语音信号处理领域；具体为：首先，获取带噪语音信号与干净语音信号，构建训练样本；同时构建改进型ELM语音增强网络，利用训练样本进行训练，并保存网络权重矩阵；然后，获取新的带噪语音信号，输入训练好的增强网络中输出降噪的增强语音信号；所述装置包括音频采集模块，离线训练模块，在线运行模块与音频播放模块；音频采集模块采集训练所用的语音信号样本，并输入离线训练模块对改进型ELM语音增强网络进行训练，保存网络的权重矩阵；获取新的带噪语音信号输入在线运行模块，直接输出降噪的增强语音信号；并通过音频播放模块进行播放。本发明减小训练开销的同时处理时间延迟更低。

本发明授权一种用于降噪的改进型ELM语音增强方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于降噪的改进型ELM语音增强方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、从开源数据集中获取带噪语音信号与干净语音信号，构建训练样本集合； 步骤二、构建改进型ELM语音增强网络； 所述改进型ELM语音增强网络架构由1个输入层，1个统计先验层，1个隐藏层和1个输出层组成；其中，输入层节点数为，隐藏层节点数为，输出层节点数为； 所述统计先验层初始化为全0的权重矩阵；隐藏采用均值为，方差为的高斯分布生成权重矩阵和偏置向量，并将偏置向量扩展为偏置矩阵； 其中，与分别表示语音信号变换到时-频域后的帧数与频点数； 步骤三、根据训练样本集合对改进型ELM语音增强网络进行训练，并保存网络权重矩阵； 具体训练过程为： 步骤301、将训练样本集合的幅度谱与分别输入到改进型ELM语音增强网络，计算统计先验层的权重矩阵，表示为： ； 其中，，，表示权重矩阵第行，第列的元素；表示干净语音信号的幅度谱第行，第列的元素；表示噪声信号的幅度谱第行，第列的元素； 步骤302、根据权重矩阵计算统计先验层的输出，表示为： ； 表示带噪语音信号幅度谱第行，第列的元素； 步骤303、将统计先验层的输出输入到隐藏层，得到改进型ELM语音增强网络隐藏层输出，表示为： ； 其中，表示sigmoid激活函数，； 步骤304、根据隐藏层的输出与干净语音信号幅度谱，计算输出层的权重矩阵； 表示为： ； 其中，表示求的Moore–Penrose伪逆，； 步骤305、最终，将权重矩阵和，权重矩阵和作为网络权重矩阵并进行保存； 步骤四、获取新的带噪语音信号，输入训练好的改进型ELM语音增强网络进行测试，得到降噪的增强语音信号。

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