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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于基频差异补偿的StyleGAN情感语音转换方法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：CN114299917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210004168.4，技术领域涉及：G10L13/04；该发明授权基于基频差异补偿的StyleGAN情感语音转换方法是由李燕萍;于杰设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于基频差异补偿的StyleGAN情感语音转换方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于基频差异补偿的StyleGANStyleGenerativeAdversarialNetwork情感语音转换方法，首先提出了将风格编码器提取的多种情感风格特征作为标签信息，采用自适应实例归一化将情感风格特征与内容特征相融合，使生成器不仅能够充分学习目标情感的风格特征，而且可以实现不在训练集内的情感之间的转换，即完成开集情形下的任意情感之间的转换；进一步，在传统对数高斯归一化基频转换的基础上，提出了基频差异补偿，从而增强不同情感之间的幅度差异，解决了传统对数高斯归一化基频转换后基频仅呈现整体上升，而均值和均方差无法准确描述不同情感的基频包络幅度差异的问题，有效提升转换后语音的情感饱和度，实现开集情形下高质量的情感语音转换。

本发明授权基于基频差异补偿的StyleGAN情感语音转换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于基频差异补偿的StyleGAN情感语音转换方法，其特征在于，包括训练阶段和转换阶段，所述训练阶段包括以下步骤： 步骤1、获取训练语料，训练语料由一个说话人的多种情感的语料组成，所述情感包括源情感和目标情感； 步骤2、从训练语料中提取不同情感语音的频谱特征作为声学特征向量； 步骤3、将所获得的声学特征向量输入到StyleGAN-EVC网络中进行训练，不断优化其目标函数，直至设置的迭代次数，从而得到训练好的StyleGAN-EVC网络；所述StyleGAN-EVC网络包括生成器G、鉴别器D和风格编码器S； 其中，所述生成器G分为编码器和解码器，编码器用于生成内容特征，解码器用于将获得的内容特征和风格编码器S提取的风格特征进行重构，生成重构语音； 步骤4、构建从源情感到目标情感的基频转换函数，在传统对数高斯归一化基频转换的基础上，引入基频差异补偿向量，构建最终的基频转换函数； 所述转换阶段包含以下步骤： 步骤5、选取一个说话人的不同的情感语音作为待转换语料，分别提取待转换语音的源情感梅尔频谱特征xs和目标情感梅尔频谱特征xt、对应的对数基频特征和及对应的非周期特征APs和APt作为声学特征向量； 步骤6、将所述源情感频谱特征xs和目标情感频谱特征xt输入步骤3训练好的StyleGAN-EVC网络之中，重构出转换情感频谱特征xst； 步骤7、通过步骤4得到的基频转换函数，将步骤5中提取的源情感对数基频特征转换为目标情感的基频特征 步骤9、将步骤6中生成的转换情感频谱特征xst、步骤7中得到的转换情感的基频特征步骤5中提取的源情感的非周期特征APs通过WORLD声码器，合成得到转换后的情感语音。

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