[发明专利]语音合成模型训练方法、语音合成方法及装置有效

专利信息
申请号: 201910723498.7 申请日: 2019-08-07
公开(公告)号: CN110288972B 公开(公告)日: 2021-08-13
发明(设计)人: 智鹏鹏;杨嵩;杨非;刘子韬 申请(专利权)人: 北京新唐思创教育科技有限公司
主分类号: G10L13/02 分类号: G10L13/02;G10L25/03;G10L25/30
代理公司: 上海知锦知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31327 代理人: 李丽
地址: 100039 北京市石景山区*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明实施例提供了一种语音合成模型训练方法、语音合成方法及装置,语音合成模型训练方法包括:获取对应于编码训练的汉字语句的第一字向量序列;利用编码模块对第一字向量序列进行编码,得到第一语言学编码特征;利用语言学特征解码模块对第一语言学编码特征进行语言学特征解码,获取语言学解码特征;根据语言学解码特征与参照语言学解码特征之间的语言学特征损失,调整语音合成模型的编码模块的模型参数,直至语言学特征损失满足语言学特征损失阈值,得到语音合成模型的训练后的编码模块。本发明实施例所提供的语音合成模型训练方法、语音合成方法及相关装置,可以降低语音合成的复杂性,同时提高编码器的训练准确度,进而保证合成的语音的效果。
搜索关键词: 语音 合成 模型 训练 方法 装置
【主权项】:
1.一种语音合成模型训练方法,其特征在于,包括:获取对应于编码训练的汉字语句的第一字向量序列,所述第一字向量序列用于对所述语音合成模型的编码模块进行训练;利用所述编码模块对所述第一字向量序列进行编码,得到第一语言学编码特征;利用语言学特征解码模块对所述第一语言学编码特征进行语言学特征解码,获取语言学解码特征;根据所述语言学解码特征与参照语言学解码特征之间的语言学特征损失,调整所述语音合成模型的编码模块的模型参数,直至所述语言学特征损失满足语言学特征损失阈值,得到所述语音合成模型的训练后的编码模块,其中,所述参照语言学解码特征与所述编码训练的汉字语句相对应。
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