恭喜平安科技(深圳)有限公司张旭龙获国家专利权
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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114882897B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210517643.8,技术领域涉及:G10L21/013;该发明授权语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备是由张旭龙;王健宗;程宁设计研发完成,并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备在说明书摘要公布了:本申请涉及人工智能技术,提出一种语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备,该方法包括:将第一音色域语音数据和第二音色域语音数据输入至循环生成对抗网络以对循环生成对抗网络进行训练,获取循环生成对抗网络中判别器的判别结果;若需要对循环生成对抗网络中的生成器进行优化且根据判别结果确定进行梯度反转,则对根据生成器对应的损失函数计算得到的梯度进行反转,根据反转后的梯度对生成器的模型参数进行更新;若根据判别结果确定不进行梯度反转,则对根据生成器对应的损失函数计算梯度,根据梯度对生成器的模型参数进行更新,迭代训练直至模型收敛。通过本申请得到更加健壮的语音转换模型,同时增强了语音转换的准确性。
本发明授权语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备在权利要求书中公布了:1.一种基于循环对抗生成网络的语音转换模型的训练方法,其特征在于,所述语音转换模型的训练方法包括: 获取第一音色域语音数据集和第二音色域语音数据集作为训练样本; 将从所述第一音色域语音数据集中选取的第一音色域语音数据和从所述第二音色域语音数据集选取的第二音色域语音数据输入至构建的循环生成对抗网络以对所述循环生成对抗网络进行循环对抗训练,获取所述循环生成对抗网络中的判别器的判别结果;所述循环生成对抗网络包括第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器;所述将从所述第一音色域语音数据集中选取的第一音色域语音数据和从所述第二音色域语音数据集选取的第二音色域语音数据输入至构建的循环生成对抗网络以对所述循环生成对抗网络进行循环对抗训练,获取所述循环生成对抗网络中的判别器的判别结果,包括,通过所述第一生成器将第一音色域语音数据生成为仿第二音色域的第一生成语音数据,通过所述第二生成器对所述第一生成语音数据进行重构,得到仿第一音色域的第二生成语音数据;通过所述第二生成器将第二音色域语音数据生成为仿第一音色域的第三生成语音数据,通过所述第一生成器对所述第三生成语音数据进行重构,得到仿第二音色域的第四生成语音数据;通过所述第二判别器判断所述第一生成语音数据是否为所述第二音色域语音数据,得到第一判别结果;通过所述第一判别器判断所述第三生成语音数据是否为所述第一音色域语音数据,得到第二判别结果; 若需要对所述循环生成对抗网络中的生成器进行优化,则根据所述判别结果确定是否进行梯度反转; 若根据所述判别结果确定进行梯度反转,则计算所述生成器对应的第一损失函数,对根据所述第一损失函数计算得到的第一梯度进行反转, 根据反转后的第一梯度对所述生成器的模型参数进行更新; 若根据所述判别结果确定不进行梯度反转,则计算所述生成器对应的第一损失函数,根据所述第一损失函数计算第一梯度,根据所述第一梯度对所述生成器的模型参数进行更新; 若所述循环生成对抗网络未收敛,则重新执行上述将从所述第一音色域语音数据集中选取的第一音色域语音数据和从所述第二音色域语音数据集选取的第二音色域语音数据输入至构建的循环生成对抗网络以对所述循环生成对抗网络进行循环对抗训练的步骤,直至所述循环生成对抗网络收敛。
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