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龙图腾网获悉平安科技(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：CN114758663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210517369.4，技术领域涉及：G10L21/007；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：本发明公开了一种语音转换模型的训练方法，应用于人工智能领域。本发明提供的语音转换模型包括第一神经网络、第三神经网络和第四神经网络，本发明提供的方法包括：计算样本语音数据向量化后经过梯度翻转层后的第一损失；计算所述样本语音数据向量化后与对应的文本内容数据向量化后的第二损失；将所述样本语音数据向量化后和所述文本内容数据向量化后拼接成语音隐向量，将所述语音隐向量转换为目标语音数据；计算所述目标语音数据与样本语音数据的第三损失；根据所述第一损失、所述第二损失和所述第三损失调整所述语音转换模型中神经网络的参数；循环前述步骤，直至所述第一损失最大，且所述第二损失和所述第三损失都最小时，得到训练完成的语音转换模型。

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：1.一种语音转换模型的训练方法，其特征在于，所述语音转换模型包括第一神经网络、第三神经网络和第四神经网络，所述方法包括： 将说话人的语音数据输入至所述第一神经网络，得到第一隐向量； 使用梯度翻转层去除所述第一隐向量中所述说话人的音色信息，并计算翻转前和翻转后的第一损失； 将所述说话人的语音数据对应的文本内容数据输入至预设的第二神经网络，得到第二隐向量，并计算所述第一隐向量与所述第二隐向量的第二损失； 将所述说话人的语音数据输入至所述第三神经网络，得到第三隐向量； 将所述第二隐向量和所述第三隐向量输入至所述第四神经网络，得到第四隐向量，并计算所述第三隐向量和所述第四隐向量的第三损失； 根据所述第一损失和所述第二损失调整所述第一神经网络的参数，根据所述第三损失调整所述第四神经网络的参数； 循环所述将说话人的语音数据输入至所述第一神经网络至所述根据所述第一损失和所述第二损失调整所述第一神经网络的参数之间的步骤，直至所述第一损失达到最大，且所述第二损失和所述第三损失都达到最小，得到训练完成的语音转换模型。

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