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龙图腾网获悉上海鱼尔网络科技有限公司申请的专利语音合成模型的训练方法、装置、设备、存储介质和产品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：CN114464163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210146068.5，技术领域涉及：G10L13/10；该发明授权语音合成模型的训练方法、装置、设备、存储介质和产品是由郑振鹏设计研发完成，并于2022-02-17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、存储介质和产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种语音合成模型的训练方法、装置、设备、存储介质和产品。所述方法包括：获取第一训练数据；对所述第一训练数据进行训练得到基础模型，所述基础模型包括音色学习模块，所述音色学习模块在所述第一训练数据训练的过程中区分不同音色的差异，并得到所述不同音色对应的模型参数；获取第二训练数据；根据所述第二训练数据对训练完成的基础模型进行迁移学习得到目标模型，其中，所述迁移学习仅对所述音色学习模块的模型参数进行修改。采用本方法能够提供一种能够不需要对全部参数进行更新的语音合成模型的训练方法。

本发明授权语音合成模型的训练方法、装置、设备、存储介质和产品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： 获取第一训练数据； 对所述第一训练数据进行预处理； 对预处理后的第一训练数据进行编码得到对应的特征编码向量，且通过所述音色学习模块对所述特征编码向量进行处理得到音色特征； 根据所述特征编码向量以及所述音色特征进行解码得到对应的目标频谱； 根据所述第一训练数据、所述音色特征和所述目标频谱生成目标函数； 根据所述目标函数进行迭代训练得到基础模型，所述基础模型包括音色学习模块，所述音色学习模块在所述第一训练数据训练的过程中区分不同音色的差异，并得到所述不同音色对应的模型参数； 获取第二训练数据； 根据所述第二训练数据对训练完成的基础模型进行迁移学习得到目标模型，其中，所述迁移学习仅对所述音色学习模块的模型参数进行修改； 所述通过所述音色学习模块对所述特征编码向量进行处理得到音色特征，包括： 获取每一语义编码层对预处理后的第一训练数据进行编码得到对应的特征编码向量； 根据每一所述特征编码向量生成第一音色基函数，并生成每一所述特征编码向量对应的第一音色调整系数； 根据每一所述第一音色基函数和所述第一音色调整系数生成第一音色特征。

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