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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于神经网络的合成语音方法、系统、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：CN114974202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210374207.X，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权基于神经网络的合成语音方法、系统、设备及存储介质是由郭洋;王健宗;程宁设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的合成语音方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提出一种基于神经网络的语音合成方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取目标文本信息；将目标文本信息输入到语音合成模型中进行处理，得到目标文本信息对应的目标梅尔频谱，语音合成模型为自回归语音合成模型，语音合成模型由训练文本和语音标签进行训练得到，语音合成模型在训练过程中根据训练文本和语音标签之间为线性关系实现目标文本信息和目标语音之间的对齐；基于目标梅尔频谱，生成所述目标语音信息。本发明实施例通过在语音合成模型训练的过程中引入训练文本和语音标签之间为线性关系的先验信息，可以提高自回归语音合成模型的训练效率，改善单字遗漏和重复问题，提高该语音合成方法的鲁棒性。

本发明授权基于神经网络的合成语音方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的语音合成方法，其特征在于，包括： 获取目标文本信息； 将所述目标文本信息输入到语音合成模型中进行处理，得到所述目标文本信息对应的目标梅尔频谱，其中，所述语音合成模型为自回归语音合成模型，所述语音合成模型由训练文本和语音标签进行训练得到，所述语音合成模型在训练过程中根据训练文本和语音标签之间为线性关系实现所述目标文本信息和目标语音之间的对齐； 所述语音合成模型包括编码器和注意力模块，所述语音合成模型在训练过程中根据训练文本和语音标签之间为线性关系实现所述目标文本信息和目标语音之间的对齐，包括： 将所述训练文本输入到所述编码器中，输出所述训练文本对应的编码序列； 将所述训练文本对应的编码序列和预设注意力特征投影到所述注意力模块中，获取所述训练文本对应的注意力权重矩阵，所述预设注意力特征为位置注意力特征或内容注意力特征； 根据所述训练文本对应的注意力权重矩阵和预设损失函数，获取训练误差，若所述训练误差在预设误差阈值之外，则调整所述注意力模块的网络参数，并根据调整参数后的注意力模块重新进行训练，直到重新训练得到的训练误差在所述预设误差阈值之内，并且重新计算得到训练样本对应的注意力权重矩阵中对角线位置上的元素与所述对角线位置之外元素的差值均大于预设差值阈值，最后得到训练后的编码器和训练后的注意力模块，其中，所述预设损失函数根据所述训练文本和所述语音标签的概率质量函数、注意力权重矩阵得到； 其中，所述编码器由Pre‑net预处理网络和CBHG模块构成，CBHG模块依次由一维卷积滤波器组、残差连接、多层高速公路网络和双向门控循环单元GRU网络组成； 基于所述目标梅尔频谱，生成所述目标语音。

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