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申请/专利权人：北京小米移动软件有限公司;北京小米松果电子有限公司
摘要：本公开提出一种声音合成模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：将样本歌唱文本、样本语音文本、样本歌唱音频和样本语音音频输入至初始神经网络模型中确定目标损失信息，根据目标损失信息训练初始神经网络模型得到目标声音合成模型；其中，目标损失信息包括以下至少一项：描述初始神经网络模型重构损失的第一损失信息、在初始神经网络模型处理样本歌唱文本和样本语音文本过程中描述所得文本编码结果分布差异的第二损失信息和描述所得声音合成结果分布差异的第三损失信息，由此，能够有效提升所得目标损失信息对初始训练模型的训练效果，实现语音合成与歌唱合成联合训练，较大程度地降低训练过程所消耗的计算资源和内存资源。
主权项：1.一种声音合成模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本歌唱文本和与所述样本歌唱文本对应的样本歌唱音频；获取样本语音文本和与所述样本语音文本对应的样本语音音频；在对初始神经网络模型进行迭代训练过程中，将所述样本歌唱文本、所述样本语音文本、所述样本歌唱音频以及所述样本语音音频输入至所述初始神经网络模型中，并确定所述初始神经网络模型的目标损失信息；以及根据所述目标损失信息训练所述初始神经网络模型，以得到目标声音合成模型；其中，所述目标损失信息包括以下至少一项：第一损失信息，用于描述所述初始神经网络模型的重构损失；第二损失信息，用于描述所述初始神经网络模型分别对所述样本歌唱文本和所述样本语音文本进行编码所得结果之间的分布差异；第三损失信息，用于描述所述初始神经网络模型分别对所述样本歌唱文本和所述样本语音文本进行声音合成所得结果之间的分布差异。
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百度查询： 北京小米移动软件有限公司 北京小米松果电子有限公司 声音合成模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质
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