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申请/专利权人：携程计算机技术(上海)有限公司
摘要：本发明涉及语音处理技术领域，提供一种基于韵律的语音合成方法、模型训练方法及相关设备。所述基于韵律的语音合成方法包括：对待合成文本进行预处理，获得分词文本；根据所述分词文本，通过一韵律模型获得包含韵律信息的韵律文本；将所述韵律文本转换成包含韵律特征的向量；根据所述包含韵律特征的向量，通过一声学模型获得梅尔谱特征；以及根据所述梅尔谱特征，合成目标音频。本发明根据文本的韵律特征进行语音合成，生成发音自然的音频数据，避免断句错误，使合成的音频数据播放起来更加自然真实，提升用户体验。
主权项：1.一种基于韵律的语音合成方法，其特征在于，包括：对待合成文本进行预处理，获得分词文本；根据所述分词文本，通过一韵律模型获得包含韵律信息的韵律文本；其中，所述韵律模型包括依次相连的嵌入层、多层双向长短期记忆网络和全连接层；通过所述韵律模型获得包含韵律信息的韵律文本，包括：将所述分词文本输入所述韵律模型，依次经所述嵌入层、多层所述双向长短期记忆网络及所述全连接层处理后，生成包含韵律信息的韵律文本，所述韵律信息用于标识所述韵律文本中每个韵律短语的停顿时间；将所述韵律文本转换成包含韵律特征的向量，包括：将所述韵律文本转换成包含音节、声调和所述韵律信息的拼音序列，将所述拼音序列转换成数字序列，将所述数字序列转换成包含韵律特征的向量，所述韵律特征对应所述韵律信息；根据所述包含韵律特征的向量，通过一声学模型获得梅尔谱特征，所述声学模型包括编码器和解码器，所述编码器包括依次相连的多层卷积神经网络和多层双向长短期记忆网络，所述解码器包括依次相连的多层双向长短期记忆网络和线性层，且所述编码器的最后层双向长短期记忆网络与所述解码器的第一层双向长短期记忆网络相连；以及根据所述梅尔谱特征，合成目标音频。
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百度查询： 携程计算机技术(上海)有限公司 基于韵律的语音合成方法、模型训练方法及相关设备
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