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龙图腾网恭喜达闼科技(北京)有限公司申请的专利语音合成模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质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：CN114512112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210095968.1，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权语音合成模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质是由徐建明设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音合成模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及自然语言处理技术领域，公开了一种语音合成模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，该模型包括生成器和判别器，训练方法包括：获取若干标注有文本信息的第一音频数据生成训练样本集；将所述文本信息输入至所述生成器中，获取所述生成器输出的第二音频数据；将所述第一音频数据和所述第二音频数据输入至所述判别器中，获取所述判别器输出的判别结果，所述判别结果用于表征所述第一音频数据和所述第二音频数据之间的相似程度；根据所述判别结果和预设的损失函数，对所述语音合成模型进行迭代训练，不含中间转换环节，消除了累积误差，提升了模型的语音合成效果，只需少量训练样本即可训练模型至收敛，降低了训练成本。

本发明授权语音合成模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音合成模型的训练方法，其特征在于，所述模型包括生成器和判别器，所述训练方法包括： 获取若干标注有文本信息的第一音频数据生成训练样本集；其中，所述文本信息用于表征所述第一音频数据的内容； 将所述文本信息输入至所述生成器中，获取所述生成器输出的第二音频数据； 将所述第一音频数据和所述第二音频数据输入至所述判别器中，获取所述判别器输出的判别结果；其中，所述判别结果用于表征所述第一音频数据和所述第二音频数据之间的相似程度； 根据所述判别结果和预设的损失函数，对所述语音合成模型进行迭代训练； 其中，所述训练样本集中包括K个训练样本，所述K为大于1的整数，所述根据所述判别结果和预设的损失函数，对所述语音合成模型进行迭代训练，包括：固定所述判别器，从所述训练样本集中选取N个训练样本，根据所述N个训练样本的判别结果和预设的损失函数，对所述生成器进行N次训练；其中，所述N为大于0且小于K的整数；获取所述训练样本集中剩余的K-N个训练样本，根据所述剩余的K-N个训练样本的判别结果和所述损失函数，对所述生成器和所述判别器进行交替训练。

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