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龍圖騰網獲悉杭州摸象大數據科技有限公司申請的專利語音合成參數自適應調節方法、裝置、計算機設備及存儲介質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：CN115512685B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210918649.6，技術領域涉及：G10L13/08；該發明授權語音合成參數自適應調節方法、裝置、計算機設備及存儲介質是由高鵬;康維鵬;袁蘭;吳飛;周偉華;高峰;潘晶設計研發完成，并于2022-08-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本語音合成參數自適應調節方法、裝置、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了語音合成參數自適應調節方法、裝置、計算機設備及存儲介質。所述方法包括：整理營銷話術知識；獲取外呼對話的客戶信息以及對話信息，并根據所述客戶信息以及對話信息生成外呼語音合成初始參數；獲取實際對話內容；根據所述實際對話內容分析對話場景中的調整意圖；根據所述調整意圖以及所述外呼語音合成初始參數生成實時語音合成參數；根據所述實時語音合成參數生成實時外呼語音。通過實施本發明實施例的方法可實現根據實際對話場景調整語音合成參數，提高最終電話營銷轉化率。

本發明授權語音合成參數自適應調節方法、裝置、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.語音合成參數自適應調節方法，其特征在于，包括： 整理營銷話術知識； 獲取外呼對話的客戶信息以及對話信息，并根據所述客戶信息以及對話信息生成外呼語音合成初始參數； 獲取實際對話內容； 根據所述實際對話內容分析對話場景中的調整意圖； 根據所述調整意圖以及所述外呼語音合成初始參數生成實時語音合成參數； 根據所述實時語音合成參數生成實時外呼語音； 所述根據所述實際對話內容分析對話場景中的調整意圖，包括： 分析所述實際對話內容內的顯性語音調整意圖； 分析所述實際對話內容內的隱性語音調整意圖； 整合所述顯性語音調整意圖以及所述隱性語音調整意圖，以形成對話場景中的調整意圖； 所述分析所述實際對話內容內的顯性語音調整意圖，包括： 對所述實際對話內容采用TextCNN進行短文本分類，以得到顯性語音調整意圖； 所述對所述實際對話內容采用TextCNN進行短文本分類，以得到顯性語音調整意圖，包括： 對所述實際對話內容對應的話術文本進行分詞，以得到詞語； 將所述詞語進行向量化表征，以得到詞語向量； 對詞語向量用N個卷積核進行卷積特征映射，以得到語義卷積特征信息； 對語義卷積特征信息進行最大池化，得到池化數值； 將所述池化數值經過全連接的softmax層進行長度壓縮，以得到類別的概率； 根據類別概率確定顯性語音調整意圖； 所述分析所述實際對話內容內的隱性語音調整意圖，包括： 對所述實際對話內容采用CNN模型進行分類，以得到隱性語音調整意圖； 所述對所述實際對話內容采用CNN模型進行分類，以得到隱性語音調整意圖，包括： 對所述實際對話內容的上下文長度在設定范圍內的話術文本進行分詞，以得到若干個文本分詞； 依次對若干個所述文本分詞進行向量化表征，以得到若干個詞向量； 依次對若干個所述詞向量進行卷積特征映射，得到若干個語義卷積特征信息； 對若干個所述語義卷積特征信息按照兩兩結合的方式，計算若干個語義卷積特征信息之間的向量差值以及向量差值比例，并對向量差值比例再次進行卷積化特征抽取，以得到向量之間的相似性卷積特征以及銜接性卷積特征； 對所述相似性卷積特征以及銜接性卷積特征進行最大池化，并經過全連接的softmax層進行長度壓縮，以得到類別的概率； 根據類別概率確定隱性語音調整意圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州摸象大數據科技有限公司，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區倉前街道海智中心6號樓1單元201-1；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。