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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模型训练方法和装置、语音合成方法、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：CN115995225B 。

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：202211101808.X，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权模型训练方法和装置、语音合成方法、设备及存储介质是由张旭龙;王健宗设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法和装置、语音合成方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种模型训练方法和装置、语音合成方法、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取样本语音特征数据和样本音素数据；将样本语音特征数据输入预设的原始特征生成模型进行特征扩充得到初步语音特征数据；对样本语音特征数据和初步语音特征数据进行损失计算得到特征损失值；根据特征损失值对原始特征生成模型进行参数调整得到目标特征生成模型；将样本语音特征数据输入至目标特征生成模型进行特征扩充得到目标语音特征数据；根据目标语音特征数据更新原始样本数据得到目标样本数据；根据目标样本数据对预设的原始语音合成模型进行训练得到目标语音合成模型。本申请实施例能够得到合成效果更优的语音合成模型。

本发明授权模型训练方法和装置、语音合成方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始样本数据；其中，所述原始样本数据包括：样本语音特征数据和样本音素数据； 将所述样本语音特征数据输入预设的原始特征生成模型进行特征扩充处理，得到初步语音特征数据； 对所述样本语音特征数据和所述初步语音特征数据进行损失计算，得到特征损失值； 根据所述特征损失值对所述原始特征生成模型进行参数调整，直至所述特征损失值最小，得到目标特征生成模型； 将所述样本语音特征数据输入至所述目标特征生成模型进行特征扩充处理，得到目标语音特征数据； 根据所述样本语音特征数据、所述目标语音特征数据和所述样本音素数据构建目标样本数据； 根据所述目标样本数据对预设的原始语音合成模型进行模型训练，得到目标语音合成模型； 所述原始特征生成模型包括：第一编码器、第一解码器和网络层；所述将所述样本语音特征数据输入预设的原始特征生成模型进行特征扩充处理，得到初步语音特征数据，包括： 将所述样本语音特征数据输入所述第一编码器进行编码处理，得到初步特征向量； 通过所述网络层将所述初步特征向量以预设码书进行转化处理，得到嵌入候选特征向量； 通过所述网络层将预设的说话对象信息嵌入至所述嵌入候选特征向量，得到解码候选特征向量； 通过所述第一解码器对所述解码候选特征向量进行解码处理，得到所述初步语音特征数据。

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