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龍圖騰網恭喜內蒙古工業大學申請的專利基于ghost和iLPCnet的蒙古語語音合成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114822487B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210252979.6，技術領域涉及：G10L13/02；該發明授權基于ghost和iLPCnet的蒙古語語音合成方法是由仁慶道爾吉;張文靜;薩和雅;代欽;錫林格日勒設計研發完成，并于2022-03-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于ghost和iLPCnet的蒙古語語音合成方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于ghost和iLPCnet的蒙古語語音合成方法，基于Bang預訓練模型，對齊蒙古語音素信息序列；基于ghost的聲學模型，根據音素序列生成聲學特征；以iLPCnet模型為聲碼器，進行聲學特征到語音波形的轉換。本發明使用Encoder?Decoder模型將蒙古語文本轉化成音素，其次使用基于ghost的聲學模型將音素直接生成mel頻譜，iLPCnet聲碼器直接將mel頻譜轉化為語音波形，可以無縫地集成到端到端的TTS系統降低了對參數的需求，提高了語音合成的速度，適合于小語種的語音合成。

本發明授權基于ghost和iLPCnet的蒙古語語音合成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于ghost和iLPCnet的蒙古語語音合成方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1，提取蒙古文的文本特征，并將文本特征編碼轉換為音素序列，所述音素序列輸入至Bang預訓練模型；所述Bang預訓練模型由多層堆疊的Transformer編碼器和多層堆疊的Transformer解碼器組成；所述Transformer編碼器使用自注意力機制，所述Transformer解碼器使用跨流可見多流自注意力機制；所述跨流可見多流自注意力機制，在第一個預測流中，每個輸入的蒙古語音素信息均是有依賴關系的，每個音素均以自回歸進行預測；在剩余預測流中，第一個音素以非自回歸進行預測，其他音素則以介于自回歸和非自回歸之間的方式進行預測；目標序列長度|Y|=n，則Bang預訓練模型設置n個預測流，此時每個音素的前i個信息被掩碼替換的情形，均能夠在同一個時間步中被并行預測；步驟2，利用Bang預訓練模型訓練蒙古文音素信息，將音素信息對齊；步驟3，基于加輕量級ghost模塊的deepvoice3聲學模型，通過音素信息生成聲學特征；步驟4，以融入蒙古語語音特征的iLPCnet模型為聲碼器，將聲學特征轉換為語音波形，進而實現蒙古語語音合成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人內蒙古工業大學，其通訊地址為：010080 內蒙古自治區呼和浩特市土默特左旗內蒙古工業大學金川校區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。