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          中國科學(xué)院聲學(xué)研究所王麗獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院聲學(xué)研究所申請的專利一種端到端語音合成方法和裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115985289B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202211582420.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G10L13/08;該發(fā)明授權(quán)一種端到端語音合成方法和裝置是由王麗;尚增強(qiáng);張鵬遠(yuǎn)設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-12-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種端到端語音合成方法和裝置在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及一種端到端語音合成方法,所述方法具體包括:構(gòu)建包括HAE、HCE、HAD的層級條件變分自編碼器模型;以最大化證據(jù)下界為訓(xùn)練目標(biāo),訓(xùn)練所述模型;合成語音波形。還涉及了裝置,包括HAE、HCE、HAD、訓(xùn)練模塊;其中,HAE包括:幀級、音素級、子詞級、詞級、句子級五級語音編碼器,第一仿射模塊;HCE包括:語言學(xué)表征提取模塊、子詞級、詞級、句子級三級文本編碼器;HAD包括:句子級、詞級、子詞級、音素級、幀級五級解碼器,第二仿射模塊。本發(fā)明的方法和裝置,提升了合成語音的整體質(zhì)量、自然性,以及韻律表現(xiàn)力。

          本發(fā)明授權(quán)一種端到端語音合成方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種端到端語音合成方法,其特征在于,包括: 構(gòu)建包括HAE、HCE、HAD的層級條件變分自編碼器模型; 以最大化證據(jù)下界為訓(xùn)練目標(biāo),訓(xùn)練所述模型,包括: HCE從文本樣本中提取音素級語言學(xué)表征和字符級語言學(xué)表征,并依據(jù)提取的語言學(xué)表征逐級下采樣獲得子詞級、詞級、句子級語言學(xué)表征,并將音素級、子詞級、詞級語言學(xué)表征輸入給HAE、HAD作為獲取各自下一級表征的監(jiān)督信息; HAE從文本樣本對應(yīng)的線性譜中提取幀級表征,然后自幀級表征起對各級表征逐級下采樣獲得音素級、子詞級、詞級和句子級表征,利用仿射變換從各級表征獲得相應(yīng)的各級隱變量;其中,下采樣獲得子詞級表征時采用了音素時長; HAD將句子級語言學(xué)表征和HAE輸入的句子級隱變量的特征組合上采樣獲得詞級表征,然后自詞級起逐級對各級表征和HAE輸入的與該級表征相應(yīng)級隱變量的特征組合上采樣獲得子詞、音素和幀級表征,利用仿射變換從句子級語言學(xué)表征和上采樣獲得的各級表征獲得相應(yīng)的各級隱變量;依據(jù)幀級表征的和HAE輸入的幀級隱變量的特征組合重建語音波形;其中,上采樣獲得音素級表征時重建音素時長; 合成語音波形,包括: HCE從待合成文本中提取音素級語言學(xué)表征和字符級語言學(xué)表征,并依據(jù)提取的語言學(xué)表征逐級下采樣獲得子詞級、詞級和句子級語言學(xué)表征,并將音素級、子詞級、詞級語言學(xué)表征輸入給HAD作為獲取各自下一級表征的監(jiān)督信息; HAD利用仿射變換從句子級語言學(xué)表征獲得句子級隱變量;將句子級隱變量和句子級語言學(xué)表征的特征組合上采樣獲得詞級表征,然后自詞級起逐級對各級表征和與該級表征相應(yīng)級隱變量的特征組合上采樣獲得子詞、音素和幀級表征;利用仿射變換從各級表征獲得相應(yīng)的各級隱變量;依據(jù)幀級隱變量和幀級表征的特征組合合成語音波形;其中,上采樣獲得音素級表征時重建音素時長。

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