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申请/专利权人：腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司
摘要：本申请实施例公开了谐音歌词模型的训练方法、谐音歌词的生成方法及装置，用于歌词处理技术领域，该方法包括：基于第一音素序列与第二音素序列，确定歌曲样本对应于第一发音词典与第二发音词典之间的初始音素映射关系；将多个歌曲样本对应的初始音素映射关系进行互相校验，得到目标音素映射关系，将目标音素映射关系作为谐音歌词模型。通过确定发音词典之间的音素映射关系，将发音词典之间的音素映射关系作为谐音歌词模型，能够使用谐音歌词模型将第一发音词典对应的歌曲歌词转换为第二发音词典对应的谐音歌词，能够使得第一发音词典对应的歌曲歌词能更全面地转换为第二发音词典对应的谐音歌词。
主权项：1.一种谐音歌词模型的训练方法，其特征在于，包括：获取多个歌曲样本对应的歌词文本，并提取每一所述歌曲样本的目标干声音频；对于每一所述歌曲样本，基于第一发音词典将所述歌词文本转换为第一音素状态序列，基于第二发音词典将所述歌词文本转换为第二音素状态序列；其中，音素状态序列中包括多个与所述目标干声音频的音频帧对应的音素状态，所述第一发音词典与所述第二发音词典采用不同的音素转换规则；确定所述第一音素状态序列中相邻两帧音素状态之间的第一状态转移概率，以及所述第二音素状态序列中相邻两帧音素状态之间的第二状态转移概率；确定所述目标干声音频中每帧音频分配到所述第一音素状态序列中每一音素状态的第一分配概率，以及所述目标干声音频中每帧音频分配到所述第二音素状态序列中每一音素状态的第二分配概率；基于所述第一状态转移概率以及所述第一分配概率，得到所述歌词文本对应的第一音素序列；基于所述第二状态转移概率以及所述第二分配概率，得到所述歌词文本对应的第二音素序列；基于所述第一音素序列与所述第二音素序列，确定所述歌曲样本对应于所述第一发音词典与所述第二发音词典之间的初始音素映射关系；将多个所述歌曲样本对应的初始音素映射关系进行互相校验，得到目标音素映射关系，将所述目标音素映射关系作为谐音歌词模型。
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权利要求：
百度查询： 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 谐音歌词模型的训练方法、谐音歌词的生成方法及装置
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