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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利语音合成模型的训练方法、装置、设备及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：CN115294962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210919946.2，技术领域涉及：G10L13/08；该发明授权语音合成模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由林诗伦;蒙力;苏文超设计研发完成，并于2022-08-01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、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语音合成模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。方法包括：通过文本编码器得到样本隐藏文本表征；基于样本隐藏文本表征和样本声学特征，通过第一解码器得到第一发音时长和第一预测声学特征；基于样本隐藏文本特征，通过时长预测器得到第二发音时长；基于对第一发音时长进行上采样处理得到的样本隐藏文本扩展表征，通过第二解码器得到第二预测声学特征；基于第一发音时长、第二发音时长、样本声学特征、第一预测声学特征和第二预测声学特征，训练文本编码器、时长预测器、第一解码器和第二解码器；基于训练好的文本编码器、时长预测器和第二解码器构建语音合成模型。本方案有助于提升语音合成模型的训练效果。

本发明授权语音合成模型的训练方法、装置、设备及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，所述方法包括： 通过文本编码器对样本文本进行编码，得到样本隐藏文本表征； 基于所述样本隐藏文本表征以及所述样本文本对应的样本声学特征，通过第一解码器的注意力机制确定所述样本隐藏文本表征与所述样本声学特征之间的对齐矩阵以及注意力权重； 基于所述对齐矩阵，确定所述样本隐藏文本表征对应的第一发音时长； 基于所述注意力权重、所述样本隐藏文本表征以及所述样本声学特征，通过所述第一解码器的子解码器进行解码，得到第一预测声学特征； 基于所述样本隐藏文本表征，通过时长预测器进行时长预测，得到第二发音时长； 基于所述第一发音时长对所述样本隐藏文本表征进行上采样处理，得到样本隐藏文本扩展表征； 通过第二解码器对所述样本隐藏文本扩展表征进行解码，得到第二预测声学特征； 将所述第一发音时长作为所述第二发音时长的监督，以及将所述样本声学特征作为所述第一预测声学特征和所述第二预测声学特征的监督，采用端到端方式训练所述文本编码器、所述时长预测器、所述第一解码器以及所述第二解码器； 基于训练得到的所述文本编码器、所述时长预测器以及所述第二解码器构建语音合成模型。

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