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龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310595157.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L13/02；該發(fā)明授權(quán)語音數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由朱鵬程;張雍茂;畢夢(mèng)霄;郭帥;張晴;薛鶴洋;胡志鵬;呂唐杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本語音數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開提供了一種語音數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，方法包括：獲取目標(biāo)說話人的人聲標(biāo)簽和文本數(shù)據(jù)；將人聲標(biāo)簽輸入預(yù)先訓(xùn)練完成的音色生成模型，生成目標(biāo)說話人的目標(biāo)人聲表征向量，其中，音色生成模型根據(jù)對(duì)多維先驗(yàn)概率分布進(jìn)行采樣的采樣結(jié)果與人聲標(biāo)簽生成目標(biāo)人聲表征向量；將目標(biāo)人聲表征向量和文本數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完成的語音合成模型，生成目標(biāo)說話人的語音數(shù)據(jù)。該方式中，通過音色生成模型可以分類生成不同類型的人聲和音色的目標(biāo)人聲表征向量；通過語音合成模型可以生成目標(biāo)說話人的語音數(shù)據(jù)，從而控制目標(biāo)說話人的語音數(shù)據(jù)的音色特點(diǎn)，提高說話人音色生成的可控性。

本發(fā)明授權(quán)語音數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種語音數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述方法包括：獲取目標(biāo)說話人的人聲標(biāo)簽和文本數(shù)據(jù)；將所述人聲標(biāo)簽輸入預(yù)先訓(xùn)練完成的音色生成模型，生成所述目標(biāo)說話人的目標(biāo)人聲表征向量，其中，所述音色生成模型包括非線性可逆變換流模型，所述流模型為多層堆疊結(jié)構(gòu)，所述流模型的每一層均包括歸一化層、可逆卷積層和仿射耦合變換層；所述音色生成模型根據(jù)所述人聲標(biāo)簽，以及學(xué)習(xí)到的變換規(guī)則的逆變換，對(duì)多維先驗(yàn)概率分布進(jìn)行采樣的采樣結(jié)果通過逆變換得到所述目標(biāo)人聲表征向量；將所述目標(biāo)人聲表征向量和所述文本數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完成的語音合成模型，生成所述目標(biāo)說話人的語音數(shù)據(jù)。

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