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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语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备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：CN114882896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202210517345.9，技术领域涉及：G10L21/013；该发明授权语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备是由张旭龙;王健宗;程宁设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语音转换模型的训练方法，应用于人工智能领域。本发明提供的语音转换模型包括编码器、实例化归一层、声纹提取器和解码器，本发明提供的方法包括：抽取原说话人的语音样本输入所述编码器，得到第一语音编码数据；所述实例化归一层去除所述第一语音编码数据中原说话人的语音属性，得到第一语音隐向量；获取所述目标说话人的第一声纹向量；所述解码器合成所述第一语音隐向量和所述第一声纹向量，得到重构语音数据；计算所述重构语音数据与所述原说话人的语音样本的第一损失；判断所述第一损失是否达到最大，若否，则优化所述实例化归一层的参数，循环前述步骤，直至所述第一损失达到最大，得到训练完成的语音转换模型。

本发明授权语音转换模型的训练及语音转换方法、装置和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种语音转换模型的训练方法，其特征在于，所述语音转换模型包括编码器、实例化归一层、声纹提取器和解码器，所述方法包括： 抽取原说话人的语音样本，将抽取的所述语音样本输入至所述编码器，得到第一语音编码数据； 通过所述实例化归一层去除所述第一语音编码数据中原说话人的语音属性，得到第一语音隐向量； 通过所述声纹提取器从目标说话人的语音中获取包含所述目标说话人的声纹信息的第一声纹向量； 通过所述解码器合成所述第一语音隐向量和所述第一声纹向量，得到重构语音数据； 通过预设第一损失函数计算所述重构语音数据与所述原说话人的语音样本的损失，得到第一损失； 计算所述重构语音数据与所述目标说话人的语音的第二损失； 判断所述第二损失是否达到最小且所述第一损失是否达到最大，若否，则根据所述第一损失和所述第二损失优化所述实例化归一层的参数，循环所述抽取原说话人的语音样本至所述判断所述第二损失是否达到最小且所述第一损失是否达到最大之间的步骤，直至所述第一损失达到最大且所述第二损失达到最小，得到训练完成的语音转换模型； 其中，所述实例化归一层包含预设第一层数的卷积神经网络，所述通过所述实例化归一层去除所述第一语音编码数据中原说话人的语音属性，得到第一语音隐向量包括：计算所述第一语音编码数据中每个通道的均值和方差；将所述第一语音编码数据包含的每个通道的数据、所述每个通道的均值和所述每个通道的方差作为一组语音通道数据依次输入至所述预设第一层数的卷积神经网络，得到第一语音隐向量； 其中，所述实例化归一层还包含分类器，所述通过所述解码器合成所述第一语音隐向量和所述第一声纹向量之前还包括：将所述第一语音隐向量输入至所述分类器进行分类，得到分类结果，所述分类结果包含所述第一语音隐向量仍然包含原说话人的语音属性的第一概率；判断所述第一概率是否在预设概率范围内，若否，根据所述第一概率优化所述实例化归一层的参数；循环所述通过所述实例化归一层去除所述第一语音编码数据中原说话人的语音属性至所述判断所述第一概率是否在预设概率范围内之间的步骤，直至所述第一概率在预设概率范围内。

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