[发明专利]基于端到端深度学习语音复刻模型的嵌入向量处理方法在审
| 申请号： | 202310528041.7 | 申请日： | 2023-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN116884427A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 朱明;王卓越;刘浩哲;张笑源 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L21/007;G10L25/60;G10L25/30 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 胡佳蕾 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于端到端深度学习语音复刻模型的嵌入向量处理方法，属于基于深度学习端到端的语音处理技术领域。其中方法的实现包括：语音复刻编码器模型从话者的语音样本中提取话者嵌入向量，计算标准语音与话者语音的基频和相似度量值，选取最优的标准语音，以固定步长计算话者语音与标准语音的不同权值比，得到最优权值比，完成声音美颜的处理。以固定步长选取阈值，得到最优置零阈值后，将嵌入向量所有维度中低于置零阈值的维置零，完成小向量阈值置零处理。本发明利用嵌入向量这一工具，进行声音美颜和小向量阈值置零处理，可以显著提高生成语音的音频质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 端到端 深度 学习 语音 模型 嵌入 向量 处理 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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