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龙图腾网恭喜内蒙古工业大学申请的专利基于ghost和iLPCnet的蒙古语语音合成方法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：CN114822487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210252979.6，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权基于ghost和iLPCnet的蒙古语语音合成方法是由仁庆道尔吉;张文静;萨和雅;代钦;锡林格日勒设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ghost和iLPCnet的蒙古语语音合成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于ghost和iLPCnet的蒙古语语音合成方法，基于Bang预训练模型，对齐蒙古语音素信息序列；基于ghost的声学模型，根据音素序列生成声学特征；以iLPCnet模型为声码器，进行声学特征到语音波形的转换。本发明使用Encoder‑Decoder模型将蒙古语文本转化成音素，其次使用基于ghost的声学模型将音素直接生成mel频谱，iLPCnet声码器直接将mel频谱转化为语音波形，可以无缝地集成到端到端的TTS系统降低了对参数的需求，提高了语音合成的速度，适合于小语种的语音合成。

本发明授权基于ghost和iLPCnet的蒙古语语音合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ghost和iLPCnet的蒙古语语音合成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，提取蒙古文的文本特征，并将文本特征编码转换为音素序列，所述音素序列输入至Bang预训练模型；所述Bang预训练模型由多层堆叠的Transformer编码器和多层堆叠的Transformer解码器组成；所述Transformer编码器使用自注意力机制，所述Transformer解码器使用跨流可见多流自注意力机制；所述跨流可见多流自注意力机制，在第一个预测流中，每个输入的蒙古语音素信息均是有依赖关系的，每个音素均以自回归进行预测；在剩余预测流中，第一个音素以非自回归进行预测，其他音素则以介于自回归和非自回归之间的方式进行预测；目标序列长度|Y|=n，则Bang预训练模型设置n个预测流，此时每个音素的前i个信息被掩码替换的情形，均能够在同一个时间步中被并行预测；步骤2，利用Bang预训练模型训练蒙古文音素信息，将音素信息对齐；步骤3，基于加轻量级ghost模块的deepvoice3声学模型，通过音素信息生成声学特征；步骤4，以融入蒙古语语音特征的iLPCnet模型为声码器，将声学特征转换为语音波形，进而实现蒙古语语音合成。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古工业大学，其通讯地址为：010080 内蒙古自治区呼和浩特市土默特左旗内蒙古工业大学金川校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。