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龍圖騰網獲悉百果園技術(新加坡)有限公司申請的專利一種語音合成模型的訓練、語音合成方法及相關裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114187891B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210040692.7，技術領域涉及：G10L13/02；該發明授權一種語音合成模型的訓練、語音合成方法及相關裝置是由黃家鴻;李玉樂;項偉設計研發完成，并于2022-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種語音合成模型的訓練、語音合成方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本發明提供了一種語音合成模型的訓練、語音合成方法及相關裝置，該方法包括：獲取原始頻譜信號、說話者的音色嵌入特征，原始頻譜信號轉換自說話者按照文本信息說話時記錄的原始語音信號，在聲紋網絡中，將原始頻譜信號編碼為聲紋特征，聲紋特征用于驗證說話者的身份，在音色支持網絡中，將原始頻譜信號編碼為音色補充特征，音色補充特征為聲紋特征在音色上缺失的特征，將聲紋特征與音色補充特征融合為音色總量特征，在音色嵌入特征修正音色總量特征的條件下，根據音色總量特征、原始頻譜信號訓練聲學網絡、音色支持網絡。保證特征在音色上的全面性，從而擬合出高質量的頻譜信號，提高擬合的頻譜信號與作為目標的頻譜信號在音色上的相似度。

本發明授權一種語音合成模型的訓練、語音合成方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種語音合成模型的訓練方法，其特征在于，所述語音合成模型包括聲紋網絡、音色支持網絡、聲學網絡，所述方法包括： 獲取原始頻譜信號、說話者的音色嵌入特征，所述原始頻譜信號轉換自所述說話者按照文本信息說話時記錄的原始語音信號； 在所述聲紋網絡中，將所述原始頻譜信號編碼為聲紋特征，所述聲紋特征用于驗證所述說話者的身份； 在所述音色支持網絡中，將所述原始頻譜信號編碼為音色補充特征，所述音色補充特征為所述聲紋特征在音色上缺失的特征； 將所述聲紋特征與所述音色補充特征融合為音色總量特征； 在所述音色嵌入特征修正所述音色總量特征的條件下，根據所述音色總量特征、所述原始頻譜信號訓練所述聲學網絡、所述音色支持網絡； 其中，所述在所述音色嵌入特征修正所述音色總量特征的條件下，根據所述音色總量特征、所述原始頻譜信號訓練所述聲學網絡、所述音色支持網絡，包括： 將部分所述音色嵌入特征與部分所述音色總量特征融合為音色修正特征； 在所述聲學網絡中，擬合內容為所述文本信息、且具備所述音色修正特征的目標頻譜信號； 計算所述原始頻譜信號與所述目標頻譜信號之間差異，獲得第一損失值； 計算部分所述音色嵌入特征與部分所述音色總量特征之間的差異，作為第二損失值； 將所述第一損失值與所述第二損失值融合為第三損失值； 根據所述第三損失值更新所述聲學網絡、所述音色支持網絡； 判斷是否滿足預設的第一訓練條件；若是，則確定所述音色支持網絡完成訓練；若否，則返回執行所述在所述聲紋網絡中，將所述原始頻譜信號編碼為聲紋特征。

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