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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京大學(xué);江蘇圖客機(jī)器人有限公司申請的專利一種基于生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量聲碼器模型獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115035904B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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?zhí)?專利號為：202210391848.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L19/16；該發(fā)明授權(quán)一種基于生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量聲碼器模型是由陳力軍;劉佳;蔣松儒;陳星宇;鄢偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量聲碼器模型在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量聲碼器模型，該模型首先使用一個(gè)生成器模塊進(jìn)行從音頻的Mel譜到波形形式的轉(zhuǎn)換，其由含多視野融合塊的Unet式沙漏形結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建；使用一個(gè)聲學(xué)特征提取器和多個(gè)鑒別器模塊對生成的波形進(jìn)行多重角度的優(yōu)化；其中聲學(xué)特征提取器使用傳統(tǒng)信號處理方法構(gòu)建，鑒別器模塊由多尺度鑒別器、多周期鑒別器、多相位鑒別器三部分組成，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建。本發(fā)明大幅降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)難度，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源開銷；利用了相位信息和時(shí)域上的自相似特征來對生成波形進(jìn)行優(yōu)化，獲得更高音質(zhì)的波形；使用了局部化訓(xùn)練策略，可以更自然流暢地合成任意長度的長音頻序列。

本發(fā)明授權(quán)一種基于生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量聲碼器模型在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量聲碼器模型，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，構(gòu)建基于生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量聲碼器模型，該模型包括：生成器、聲學(xué)特征提取器、多尺度判別器、多周期判別器和多相位判別器；步驟2，從數(shù)據(jù)集獲取脈沖編碼調(diào)制PCM編碼的音頻數(shù)據(jù)，得到真實(shí)波形；步驟3，對步驟2中所得真實(shí)波形進(jìn)行預(yù)處理，訓(xùn)練集與驗(yàn)證集劃分，訓(xùn)練集的切片化，得到Mel譜和粗糙波形；步驟4，將步驟3中所得的Mel譜和粗糙波形送入生成器得到生成波形；步驟5，將步驟2中的真實(shí)波形與其對應(yīng)的步驟4中的生成波形送入聲學(xué)特征提取器及三個(gè)判別器，即多尺度判別器、多周期判別器和多相位判別器，得到聲學(xué)特征、三個(gè)判別器的評分以及三個(gè)判別器的特征圖，再代入判別器損失函數(shù)計(jì)算得到三個(gè)判別器損失值，優(yōu)化判別器參數(shù)；步驟6，將步驟5所述的聲學(xué)特征、判別器的評分和特征圖代入生成器損失函數(shù)計(jì)算得到生成器損失，優(yōu)化生成器參數(shù)；重復(fù)步驟5和6的訓(xùn)練過程，直到聲碼器模型收斂；步驟7，使用步驟3中所得驗(yàn)證集數(shù)據(jù)對進(jìn)行模型性能評估，完成基于生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量聲碼器模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。

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