[发明专利]语音合成模型的训练方法、语音合成方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910420168.0 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110264991A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;贾雪丽 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L13/02 | 分类号： | G10L13/02;G10L13/033;G10L13/08;G10L25/30 |
| 代理公司： | 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 | 代理人： | 何姣 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及语音语义领域，具体使用了注意力机制和神经网络实现语音合成，并公开了一种语音合成模型的训练方法、语音合成方法、装置、设备及存储介质，所述训练方法包括：获取数据集，所述数据集包括训练文本数据和与所述训练文本数据对应的训练语音数据；根据所述训练文本数据，生成训练文本向量；基于第一编码器，对所述训练语音数据进行编码，以得到训练嵌入向量；基于注意力机制，对所述训练嵌入向量进行标记，以得到训练风格向量；根据所述训练文本向量、所述训练语音数据和所述训练风格向量，对预设的神经网络模型进行模型训练，以得到语音合成模型。 | ||
| 搜索关键词： | 向量 训练文本数据 语音合成模型 训练语音 语音合成 训练文本向量 注意力机制 存储介质 嵌入 神经网络模型 神经网络实现 语义 获取数据 模型训练 编码器 数据集 预设 风格 语音 申请 | ||
【主权项】：
1.一种语音合成模型的训练方法，其特征在于，包括：获取数据集，所述数据集包括训练文本数据和与所述训练文本数据对应的训练语音数据；根据所述训练文本数据，生成训练文本向量；基于第一编码器，对所述训练语音数据进行编码，以得到训练嵌入向量；基于注意力机制，对所述训练嵌入向量进行标记，以得到训练风格向量；根据所述训练文本向量、所述训练语音数据和所述训练风格向量，对预设的神经网络模型进行模型训练，以得到语音合成模型。
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