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龙图腾网恭喜北京有竹居网络技术有限公司申请的专利语音合成方法、装置、介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115240635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210872082.3，技术领域涉及：G10L13/04；该发明授权语音合成方法、装置、介质及电子设备是由汤本来;李忠豪;马泽君设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音合成方法、装置、介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种语音合成方法、装置、介质及电子设备，包括：获取待合成文本对应的文本特征；将文本特征输入预先训练得到的语音合成模型，以得到根据待合成文本所合成得到的目标语音；其中，语音合成模型通过将文本特征直接转换为目标语音对应的语音波形点来合成目标语音。这样，根据文本合成语音时无需进行任何中间特征的预测，从而不仅缩小了语音合成模型的大小，使其更加便于部署在各种终端中离线使用，而且由于没有中间特征，能够减少在模型中间层的信息损失，减少了合成的目标语音与文本特征之间的信息差，从而也能在一定程度上提高模型的语音合成效果，进一步提高了用户对于离线语音合成的使用体验。

本发明授权语音合成方法、装置、介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种语音合成方法，其特征在于，所述方法包括：获取待合成文本对应的文本特征；将所述文本特征输入预先训练得到的语音合成模型，以得到根据所述待合成文本所合成得到的目标语音；其中，所述语音合成模型通过将所述文本特征直接转换为所述目标语音对应的语音波形点来合成所述目标语音；在获取所述待合成文本对应的文本特征之前，所述方法还包括；根据声学模型和声码器联合建模以得到所述语音合成模型，所述声学模型为根据文本特征生成声学特征的模型，所述声码器为根据声学特征生成语音波形点的模块；其中，所述根据声学模型和声码器联合建模以得到所述语音合成模型还包括：根据声学模型和声码器联合建模以得到初始神经网络模型，并确定训练模型，其中，所述训练模型与所述初始神经网络模型中的部分网络结构构成完整的声学模型；获取训练样本，所述训练样本包括与训练文本对应的文本特征、与所述训练文本对应的声学特征、与所述训练文本对应的语音波形点；通过多任务训练的方式对所述初始神经网络模型进行训练，所述多任务训练包括第一任务和第二任务，所述第一任务包括：将与所述训练文本对应的文本特征作为所述初始神经网络模型的输入，将与所述训练文本对应的语音波形点作为所述初始神经网络模型的期望输出；所述第二任务包括：获取所述初始神经网络模型的中间层特征作为所述训练模型的输入，将与所述训练文本对应的声学特征作为所述训练模型的输出；根据训练后的所述初始神经网络模型确定所述语音合成模型。

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