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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)申請的專利一種基于內(nèi)容相關(guān)的幀級說話人聲紋建模的語音匿名化方法獲國家發(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：CN119851670B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202510039325.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L17/02；該發(fā)明授權(quán)一種基于內(nèi)容相關(guān)的幀級說話人聲紋建模的語音匿名化方法是由顧文舉;郭武設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于內(nèi)容相關(guān)的幀級說話人聲紋建模的語音匿名化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于內(nèi)容相關(guān)的幀級說話人聲紋建模的語音匿名化方法，使用自動語音識別聲學(xué)模型從源語音和參考語音中提取瓶頸特征作為語義內(nèi)容的表征；引入注意力模塊對齊參考語音和源語音之間的內(nèi)容向量；從參考語音中提取梅爾頻譜圖，通過說話人聲紋編碼器，得到幀級偽說話人聲紋表征，然后作為鍵值輸入到所引入的注意力模塊，通過注意力機(jī)制實現(xiàn)參考語音中的聲紋嵌入的加權(quán)和；將從源語音中提取的語義內(nèi)容向量和基頻值，以及目標(biāo)語音中的幀級偽說話人聲紋表征，一起輸入到語音生成的解碼器中，生成匿名語音。該方法能使匿名化語音更徹底地去除說話人的個人身份信息，提升偽說話人語音的獨特性，提升合成語音的質(zhì)量與可理解性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于內(nèi)容相關(guān)的幀級說話人聲紋建模的語音匿名化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于內(nèi)容相關(guān)的幀級說話人聲紋建模的語音匿名化方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟1、使用自動語音識別聲學(xué)模型從源語音和參考語音中提取瓶頸特征作為語義內(nèi)容的表征； 步驟2、引入注意力模塊對齊參考語音和源語音之間的內(nèi)容向量，提供上下文依賴的注意力權(quán)重； 步驟3、從參考語音中提取梅爾頻譜圖，通過說話人聲紋編碼器，得到幀級偽說話人聲紋表征，然后作為鍵值輸入到所引入的注意力模塊，通過注意力機(jī)制實現(xiàn)參考語音中的聲紋嵌入的加權(quán)和，將其作為目標(biāo)語音中的幀級偽說話人聲紋表征； 步驟4、將從源語音中提取的語義內(nèi)容向量和基頻值，以及目標(biāo)語音中的幀級偽說話人聲紋表征，一起輸入到語音生成的解碼器中，生成匿名語音。

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