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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成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：CN114882863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210500464.3，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成方法是由李武军;周佳依设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成方法，利用基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成网络中说话人编码器模块从参考语音频谱中提取说话人嵌入，说话人编码器模块结构简单且参数量小，提取的说话人嵌入融合了多层次信息，因此可与多说话人中文语音合成网络中的其他模块一起优化，在简化训练流程的同时能够提取更适用于语音合成任务的说话人嵌入。其次将多说话人中文语音合成网络中文本编码器模块的输出作为键和值，说话人编码器模块的输出作为查询，输入到编码器的放缩点积注意力机制中生成条件文本表示作为解码器的输入，使说话人嵌入能够有效控制合成语音中的风格，提高合成语音的自然度和相似度。

本发明授权基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成方法，其特征在于，多说话人中文语音合成包括如下步骤： 步骤1，对输入的待合成中文文本进行预处理，将所述待合成中文文本的所有句子根据标点符号划分成多个子句，再将所述子句转换成子句拼音序列； 步骤2，对待合成的目标说话人语音进行预处理，将所述目标说话人语音转换为目标语音梅尔频谱，并从中截取出一段连续的频谱段作为合成参考语音频谱； 步骤3，训练一个基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成系统，将所述子句拼音序列和合成参考语音频谱作为输入，得到所述子句合成输出的子句波形语音； 步骤4，根据原始所述子句的顺序将所有所述子句波形语音拼接起来得到最终生成的合成语音输出； 定义基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成网络，表示为， etext＝Encodertextx, espk＝Encoderspkyref, econd＝Attentioncondetext,espk, eattn＝Attentiondececond， edec＝Decoderrnneattn, 其中，Encodertext表示编码器中的文本编码器模块，Encoderspk表示编码器中的说话人编码器模块，Attentioncond表示编码器中的放缩点积注意力机制，Attentiondec表示解码器中的位置敏感注意力机制，Decoderrnn表示解码器中的循环神经网络，Postnet表示解码器中的后处理网络；x表示输入的子句拼音序列，yref表示截取的参考语音频谱，etext表示编码器中文本编码器模块Encodertext提取出的文本内容表示，espk表示编码器中说话人编码器模块Encoderspk提取出的说话人嵌入，econd表示使用编码器中放缩点积注意力机制Attentioncond融合文本内容表示和说话人嵌入后得到的条件文本表示，eattn表示使用解码器中位置敏感注意力机制Attentiondec获得的输出，edec表示解码器中循环神经网络Decoderrnn输出的中间特征，为经过解码器中后处理网络Postnet输出的频谱。

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