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申请/专利权人：广州市百果园网络科技有限公司
摘要：本发明公开了一种模型训练以及音色转换方法、装置、设备及介质。由于通过该音色提取网络可以获取到输入的样本音频数据的第一音色特征，从而准确地获取到输入的样本音频数据的音色信息，有利于后续根据该音色特征获取合成音频数据，提高合成音频数据的音色的准确性，通过该去除音色网络，基于该第一音色特征，可以获取到该样本音频数据的第一语义特征，实现了准确地获取到样本音频数据中与发音人音色无关，且与发音内容有关的特征，从而有利于后续根据该第一语义特征获取合成音频数据，保证合成音频数据的发音内容的准确性。获取到训练完成的音色转换模型后，通过该音色转换模型进行音色转换，可以提高音色转换的转换效果以及可靠性。
主权项：1.一种音色转换模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本集；其中，所述样本集中包含有不同发音人的样本音频数据，每个所述样本音频数据分别对应有目标音频数据，所述目标音频数据与所述样本音频数据的语义信息相同；对于任一所述样本音频数据，通过原始音色转换模型中的音色提取网络，获取所述样本音频数据的第一音色特征；通过所述原始音色转换模型中的去除音色网络，基于所述第一音色特征以及所述样本音频数据对应的线性频谱，获取第一语义特征；其中，所述第一语义特征为所述样本音频数据中与发音人音色无关，且与语义信息有关的特征；通过所述原始音色转换模型中的声码器，基于所述第一语义特征以及所述样本音频数据对应的目标音频数据的第二音色特征，获取合成音频数据；基于每个所述样本音频数据分别对应的目标音频数据以及合成音频数据，对所述原始音色转换模型进行训练，以获取训练完成的音色转换模型；其中，所述通过所述原始音色转换模型中的去除音色网络，基于所述第一音色特征以及所述样本音频数据对应的线性频谱，获取第一语义特征，包括：通过所述去除音色网络中的后验编码器，基于所述第一音色特征以及所述样本音频数据对应的线性频谱，获取所述样本音频数据中语义信息的隐向量；通过所述去除音色网络中的增强子网络，基于所述隐向量，获取所述第一语义特征。
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