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申请/专利权人：广州趣研网络科技有限公司
摘要：本申请提出了一种音色匹配模型训练方法及音色自动匹配方法，音色匹配模型的训练主要分为两个阶段，分别是音色识别和配器生成，音色识别模型训练完成后能够识别音频的音色组合，从而补齐训练样本的音色标签，减少前期对数据打标签的工作量，而后利用补齐音色标签的音频样本训练以决策树为算法架构的音色匹配模型，使得模型学习尽可能多的配器方案，训练好的音色匹配模型能够根据用户输入的特征变量例如情绪、歌词等，生成对应的配器方案。
主权项：1.一种音色匹配模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一音频训练集和第二音频训练集，所述第一音频训练集包括单音色音频库和多音色音频库，所述单音色音频库中的每个样本只包括一种音色，所述多音色音频库中的每个样本包括至少两种音色，所述第二音频训练集为未携带音色标签的音频库；把所述第一音频训练集输入分类网络进行音色识别训练，把训练完成的所述分类网络确定为音色识别模型；利用所述音色识别模型识别所述第二音频训练集中各样本的音色组合方案，根据识别得到的音色组合方案补充所述第二音频训练集中各样本的音色标签并更新所述第二音频训练集；把更新后的所述第二音频训练集作为决策树的输入进行音色搭配训练，训练过程中更新后的所述第二音频训练集中各样本的除音色标签以外的标签作为决策树的特征变量，音色标签作为决策树的目标变量，把训练好的决策树作为音色匹配模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州趣研网络科技有限公司 一种音色匹配模型训练方法及音色自动匹配方法
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