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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利特征解耦模型的训练、语音解耦、语音合成的方法及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：CN114882864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210517566.6，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权特征解耦模型的训练、语音解耦、语音合成的方法及设备是由孙奥兰;王健宗;程宁设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征解耦模型的训练、语音解耦、语音合成的方法及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术，提出了一种特征解耦模型的训练、语音解耦、语音合成的方法及设备，该方法包括：将样本音频的第一频谱特征输入至预训练的语音特征解耦模型的节奏编码器进行编码得到节奏编码；利用模型的内容编码器对第一频谱特征进行编码得到内容编码；利用模型的音高编码器对音高轮廓特征进行编码得到音高编码；通过模型的解码器对输入至解码器中的节奏编码、内容编码、音高编码、用户身份特征进行解码得到第二频谱特征；根据计算得到的重构损失函数和正交损失函数得到整体损失函数；根据整体损失函数计算梯度迭代更新模型参数，直至达到收敛条件，得到已训练的语音特征解耦模型。本申请可以优化语音特征解耦达到充分解耦的目的。

本发明授权特征解耦模型的训练、语音解耦、语音合成的方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种语音特征解耦模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本音频的第一频谱特征和经标准化后得到的音高轮廓特征；将所述第一频谱特征输入至预训练的语音特征解耦模型所包含的节奏编码器进行第一编码，得到节奏编码；利用所述预训练的语音特征解耦模型所包含的内容编码器对所述第一频谱特征进行第二编码，得到内容编码；利用所述预训练的语音特征解耦模型所包含的音高编码器对所述音高轮廓特征进行第三编码，得到音高编码；通过所述预训练的语音特征解耦模型所包含的解码器对输入至所述解码器中的所述节奏编码、内容编码、音高编码、用户身份特征进行解码，得到第二频谱特征；根据所述第一频谱特征和第二频谱特征计算重构损失函数；根据音频成分对之间的相关性计算正交损失函数，其中，每组所述音频成分对包括两个不同的音频成分，所述音频成分包括节奏编码、音高编码和内容编码，或，所述音频成分包括节奏编码、音高编码、音色编码和内容编码；根据所述重构损失函数和正交损失函数得到所述预训练的语音特征解耦模型的整体损失函数；根据所述整体损失函数计算梯度，根据所述梯度迭代更新所述预训练的语音特征解耦模型的模型参数，直至达到收敛条件，得到已训练的语音特征解耦模型。

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