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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明公开了一种基于VITS神经样条流改进的音素时长预测方法，通过改进VITS模型中的随机时长预测器，引入基于神经样条流的方法，有效提升了音素时长预测的准确性，通过对输入数据分布的细致分析和块区间的划分，模型能够在各个块区间内进行更有效的耦合变换，这使得模型在实际语音合成应用中能够以更高的精确度预测音素的时长。此外，本发明通过对模型进行冻结训练，可以加速训练过程并专注于优化时长预测模块的性能，这种方法不仅提高了训练效率，还确保了模型在预测音素时长时的准确性，采用误差均值和方差作为评估指标进一步验证了模型的预测准确性，并通过调整超参数B优化了变换区间边界值，实现了模型性能的最优化。
主权项：1.一种基于VITS神经样条流改进的音素时长预测方法，包括如下步骤：1统计并分析神经样条流的输入数据分布；2将输入数据的变换区间划分为多个块区间，确定每个块区间的边界，为每个块区间分配子块数量；3通过对VITS模型冻结训练的方式，加速神经样条流的训练过程，从而利用神经样条流来预测音素时长，并由模型生成音频；4通过时长预测误差分析来评估神经样条流的预测性能；5综合评测模型生成音频的质量以及模型算法的时间复杂度和空间复杂度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种基于VITS神经样条流改进的音素时长预测方法
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