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龍圖騰網獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利一種語音合成方法、結構、終端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：CN114678005B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210374189.5，技術領域涉及：G10L13/08；該發明授權一種語音合成方法、結構、終端及存儲介質是由郭洋;王健宗;程寧設計研發完成，并于2022-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種語音合成方法、結構、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種語音合成方法、結構、終端及存儲介質。所述方法包括：將待合成文本的音素序列輸入預訓練好的語音合成模型，通過所述語音合成模型提取音素序列的局部特征；其中，所述語音合成模型為基于CNN和Transformer的語音合成模型，利用多頭注意力機制獲取音素序列的全局上下文信息，并利用深度可分離卷積獲取音素序列的局部信息，根據所述音素序列的全局上下文信息和局部信息得到音素局部特征；將所述音素局部特征映射為梅爾譜，得到所述待合成文本的語音合成結果。本發明利用Transformer的多頭注意力機制建模不同音素間關系，得到全局上下文信息，并利用深度可分離卷積精細化音素內部的局部特征，提升了局部信息顆粒度，減小了模型參數量、計算量和訓練時間。

本發明授權一種語音合成方法、結構、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種語音合成方法，其特征在于，包括： 將待合成文本的音素序列輸入預訓練好的語音合成模型，通過所述語音合成模型提取音素序列的局部特征；其中，所述語音合成模型為基于CNN和Transformer的語音合成模型，利用多頭注意力機制獲取音素序列的全局上下文信息，并利用深度可分離卷積獲取音素序列的局部信息，根據所述音素序列的全局上下文信息和局部信息得到音素局部特征； 將所述音素局部特征映射為梅爾譜，得到所述待合成文本的語音合成結果； 所述語音合成模型包括第一一維卷積層和多頭注意力層，所述利用多頭注意力機制獲取音素序列的全局上下文信息包括： 利用所述第一一維卷積層對輸入的音素序列進行音素間局部特征計算，得到第一局部特征x1； 基于所述第一局部特征x1，利用所述多頭注意力層計算音素間全局相關性特征x2； 所述語音合成模型還包括深度可分離卷積層，所述利用深度可分離卷積獲取音素序列的局部信息包括： 利用所述深度可分離卷積層對所述全局相關性特征x2沿著時域進行音素內局部特征計算，得到第二局部特征x3。

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