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龍圖騰網(wǎng)獲悉平安科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利語音轉(zhuǎn)換模型的訓(xùn)練及語音轉(zhuǎn)換方法、裝置和相關(guān)設(shè)備獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114758663B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210517369.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L21/007；該發(fā)明授權(quán)語音轉(zhuǎn)換模型的訓(xùn)練及語音轉(zhuǎn)換方法、裝置和相關(guān)設(shè)備是由張旭龍;王健宗;程寧設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-13向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本語音轉(zhuǎn)換模型的訓(xùn)練及語音轉(zhuǎn)換方法、裝置和相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種語音轉(zhuǎn)換模型的訓(xùn)練方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明提供的語音轉(zhuǎn)換模型包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第四神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本發(fā)明提供的方法包括：計(jì)算樣本語音數(shù)據(jù)向量化后經(jīng)過梯度翻轉(zhuǎn)層后的第一損失；計(jì)算所述樣本語音數(shù)據(jù)向量化后與對(duì)應(yīng)的文本內(nèi)容數(shù)據(jù)向量化后的第二損失；將所述樣本語音數(shù)據(jù)向量化后和所述文本內(nèi)容數(shù)據(jù)向量化后拼接成語音隱向量，將所述語音隱向量轉(zhuǎn)換為目標(biāo)語音數(shù)據(jù)；計(jì)算所述目標(biāo)語音數(shù)據(jù)與樣本語音數(shù)據(jù)的第三損失；根據(jù)所述第一損失、所述第二損失和所述第三損失調(diào)整所述語音轉(zhuǎn)換模型中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；循環(huán)前述步驟，直至所述第一損失最大，且所述第二損失和所述第三損失都最小時(shí)，得到訓(xùn)練完成的語音轉(zhuǎn)換模型。

本發(fā)明授權(quán)語音轉(zhuǎn)換模型的訓(xùn)練及語音轉(zhuǎn)換方法、裝置和相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種語音轉(zhuǎn)換模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述語音轉(zhuǎn)換模型包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第四神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述方法包括： 將說話人的語音數(shù)據(jù)輸入至所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到第一隱向量； 使用梯度翻轉(zhuǎn)層去除所述第一隱向量中所述說話人的音色信息，并計(jì)算翻轉(zhuǎn)前和翻轉(zhuǎn)后的第一損失； 將所述說話人的語音數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的文本內(nèi)容數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到第二隱向量，并計(jì)算所述第一隱向量與所述第二隱向量的第二損失； 將所述說話人的語音數(shù)據(jù)輸入至所述第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到第三隱向量； 將所述第二隱向量和所述第三隱向量輸入至所述第四神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到第四隱向量，并計(jì)算所述第三隱向量和所述第四隱向量的第三損失； 根據(jù)所述第一損失和所述第二損失調(diào)整所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，根據(jù)所述第三損失調(diào)整所述第四神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)； 循環(huán)所述將說話人的語音數(shù)據(jù)輸入至所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)至所述根據(jù)所述第一損失和所述第二損失調(diào)整所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)之間的步驟，直至所述第一損失達(dá)到最大，且所述第二損失和所述第三損失都達(dá)到最小，得到訓(xùn)練完成的語音轉(zhuǎn)換模型。

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