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龙图腾网恭喜江南大学;江苏磐智数云科技有限公司申请的专利一种歌声转换方法及歌声转换系统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：CN119181370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411689547.7，技术领域涉及：G10L21/013；该发明授权一种歌声转换方法及歌声转换系统是由王宁;周云飞;顾文超;周浩杰;吴秦;程龙;陈翔宇设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种歌声转换方法及歌声转换系统在说明书摘要公布了：本发明涉及音频处理技术领域，尤其是指一种歌声转换方法及歌声转换系统，所述方法包括：对获取的原始音频数据进行人声分离，得到干净人声数据；对所述干净人声数据进行切片处理，去除静默声音，得到人声切片数据；将所述人声切片数据作为训练数据集，构建歌声转换模型，以最小化损失函数的值为目标，通过所述训练数据集对所述歌声转换模型进行训练，得到训练后的歌声转换模型；将待转换的音频数据输入到所述训练后的歌声转换模型中，得到最终的目标歌声。本发明综合了精细的音频预处理、创新的模型架构与特征提取方法、以及灵活的损失函数设计，实现了高效且高质量的歌声转换。

本发明授权一种歌声转换方法及歌声转换系统在权利要求书中公布了：1.一种歌声转换方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对获取的原始音频数据进行人声分离，得到干净人声数据； S2：对所述干净人声数据进行切片处理，去除静默声音，得到人声切片数据； S3：将所述人声切片数据作为训练数据集，构建歌声转换模型，以最小化损失函数的值为目标，通过所述训练数据集对所述歌声转换模型进行训练，得到训练后的歌声转换模型；其中，所述损失函数包括梅尔特征损失、音高损失和KL散度损失； S4：将待转换的音频数据输入到所述训练后的歌声转换模型中，得到最终的目标歌声，包括： S41：分别对所述待转换的音频数据进行特征提取，得到嵌入语义特征、音高特征和梅尔谱图特征； S42：对所述嵌入语义特征和所述音高特征进行处理，提取出发声人的音频文本；对所述梅尔谱图特征进行处理，得到发声人的音色特征； S43：将所述音色特征和所述音频文本进行音频合成，得到最终的目标歌声； 其中，在S42中，提取出发声人的音频文本的步骤如下： S421：构建音频内容提取模型，对所述音频内容提取模型进行迭代训练，得到训练好的音频内容提取模型，包括： 所述音频内容提取模型包括BERT模型和Adapter模块，冻结BERT模型中的多头注意力层和前馈神经网络层的参数，仅迭代更新所述Adapter模块的参数； S422：使用所述训练好的音频内容提取模型对所述嵌入语义特征和所述音高特征进行处理，通过BERT模型和Adapter模块进行特征提取，得到发声人的音频文本； 得到发声人的音色特征的步骤如下： S423：构建音色特征提取模型，所述音色特征提取模型包括堆叠的因果卷积层、残差连接层和门控激活模块； S424：在每个时间节点，通过所述因果卷积层和所述门控激活模块获取所述梅尔谱图特征中的时序依赖特征，基于当前的梅尔谱图特征以及之前时间节点的时序依赖特征，计算下一个采样点的概率分布值，并采样得到下一个采样点； S425：循环执行步骤S424，不断生成新的采样点，直到得到语音特征序列； S426：基于所述语音特征序列，提取出发声人的音色特征。

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