[发明专利]一种基于深度神经网络模型的情感合成方法有效
| 申请号： | 201611201686.6 | 申请日： | 2016-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN106531150B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 王鸣 | 申请（专利权）人： | 云知声(上海)智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L13/02 | 分类号： | G10L13/02;G10L13/08 |
| 代理公司： | 31229 上海唯源专利代理有限公司 | 代理人： | 曾耀先 |
| 地址： | 200233 上海市徐*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的情感合成方法，包括步骤：获取第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据；利用深度神经网络模型建立第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据的情感转换模型；获取第二发音人的中立语音数据，建立第二发音人的中立语音合成模型；利用深度神经网络模型将第二发音人的中立语音合成模型与情感转换模型串联，得到第二发音人的情感语音合成模型。本发明基于一个发音人的情感模型即可获得其他任何人的情感模型，利用一个发音人的中立和情感的转换关系模型即可实现，具有数据量少，构件情感模型速度快，成本低等优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 模型 情感 合成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络模型的情感合成方法，其特征在于，包括步骤：/n获取第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据；/n利用深度神经网络模型建立所述第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据的情感转换模型；/n获取第二发音人的中立语音数据，建立第二发音人的中立语音合成模型；以及/n利用深度神经网络模型将所述第二发音人的中立语音合成模型与所述情感转换模型串联，得到所述第二发音人的情感语音合成模型；/n其中，通过以下方法获取第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据，包括：/n获取第一发音人的中立语音数据和情感语音数据；/n利用所述第一发音人的中立语音数据进行深度神经网络模型训练，得到所述第一发音人的中立语音合成模型；/n利用所述第一发音人的情感语音数据进行深度神经网络模型训练，得到所述第一发音人的情感语音合成模型；/n提供一定数量的语句文本，将所述语句文本分别输入到所述第一发音人的中立语音合成模型和情感语音合成模型，获得对应的所述第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据；/n通过以下方法利用深度神经网络模型建立所述第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据的情感转换模型，包括：/n以第一发音人的中立声学特征数据作为深度神经网络模型的输入数据；/n以第一发音人的情感声学特征数据作为深度神经网络模型的输出数据；/n训练所述深度神经网络模型，得到第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据的情感转换模型；/n进一步地，通过以下方法训练所述深度神经网络模型，得到第一发音人的中立声学特征数据和情感声学特征数据的情感转换模型，包括：/n利用深度神经网络模型中的神经网络构建回归模型，隐层使用S型生长曲线激励函数，输出层使用线性激励函数；/n以随机化网络参数作为初始参数，基于公式1的最小均方差准则进行模型训练；/nL(y,z)＝||y-z||
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