恭喜達闥機器人股份有限公司李銳獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜達闥機器人股份有限公司申請的專利語音克隆方法、裝置、訓練方法、電子設備及存儲介質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：CN114333847B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202111676414.2，技術領域涉及：G10L17/02；該發明授權語音克隆方法、裝置、訓練方法、電子設備及存儲介質是由李銳設計研發完成，并于2021-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。
本語音克隆方法、裝置、訓練方法、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及語音克隆領域，公開了一種語音克隆方法、裝置、訓練方法、電子設備及存儲介質。本發明中，語音克隆方法，包括：使用第一神經網絡模型對待克隆語音的特征進行解耦合、得到所述待克隆語音的說話人特征，所述說話人特征為所述待克隆語音中與文本內容無關的特征，所述第一神經網絡模型為多層神經網絡模型；對待合成文本進行編碼、得到所述待合成文本的文本內容特征；使用第二神經網絡模型對所述待克隆語音的說話人特征和所述待合成文本的文本內容特征進行耦合，生成克隆語音。與現有技術相比，本發明實施方式所提供的語音克隆方法、裝置及語音克隆裝置的模型訓練方法具有語音克隆模仿能力較強、訓練數據量依賴性更低的優點。
本發明授權語音克隆方法、裝置、訓練方法、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種語音克隆方法，其特征在于，包括：使用第一神經網絡模型對待克隆語音的特征進行解耦合、得到所述待克隆語音的說話人特征，所述說話人特征為所述待克隆語音中與文本內容無關的特征，所述第一神經網絡模型為多層神經網絡模型；對待合成文本進行編碼、得到所述待合成文本的文本內容特征；使用第二神經網絡模型對所述待克隆語音的說話人特征和所述待合成文本的文本內容特征進行耦合，生成克隆語音；其中，所述第二神經網絡模型為與所述第一神經網絡模型的模型結構相同，運算方向相反的逆向模型。
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達闥機器人股份有限公司，其通訊地址為：200245 上海市閔行區中青路207號8幢；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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