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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单调性约束函数进行序列语音合成的方法及装置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：CN115019768B 。

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：202210704666.X，技术领域涉及：G10L13/04；该发明授权基于单调性约束函数进行序列语音合成的方法及装置是由郭洋;王健宗;程宁设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单调性约束函数进行序列语音合成的方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例属于人工智能领域，应用于序列语音合成领域中，涉及一种基于单调性约束函数进行序列语音合成的方法，包括获取待合成序列文本；基于编码器获取编码序列；通过解码器获取特征序列；通过具有单调性约束的注意力机制，获取各特征值对应的注意力权重值；将各特征值与其对应的注意力权重值进行加权平均，获取上下文向量；通过各特征值和其对应的上下文向量，实现序列语音合成。本申请还提供一种基于单调性约束函数进行序列语音合成的装置、计算机设备及存储介质。本申请相较于传统序列语音合成方法，训练合成过程简单，在保证注意力机制的单调性情况下提升了对齐速度、减少了对齐问题，也提高了合成稳定性。

本发明授权基于单调性约束函数进行序列语音合成的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于单调性约束函数进行序列语音合成的方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取待进行语音合成的序列文本； 基于预设编码器对所述序列文本进行编码，获取其映射在隐状态下的编码序列； 通过预设解码器对所述编码序列进行特征值提取，获取特征序列； 将所述特征序列传入具有单调性约束函数的注意力机制，获取所述特征序列中各特征值对应的注意力权重值，其中，在执行所述将所述特征序列传入具有单调性约束函数的注意力机制之前，所述方法还包括： 预先在所述预设解码器内设置两层前馈神经网络MLP； 通过其中一层前馈神经网络MLP，获取所述特征序列中两个相邻特征值间的变量值； 通过另一层前馈神经网络MLP，获取所述特征序列中包括当前特征值在内的之前所有特征值的标准差； 基于softplus函数对所述变量值和所述标准差分别进行正值化处理； 所述将所述特征序列传入具有单调性约束的注意力机制，获取所述特征序列中各特征值对应的注意力权重值，具体包括： 将经正值化处理后的所述变量值和所述标准差作为参数，依次传入预设第一算法公式和预设第二算法公式，其中，所述第一算法公式和第二算法公式，具体为： 第一算法公式为：，第二算法公式为：，式中，，为所述特征序列中当前特征值的下标值，的初始值为1，即为的初始值，，为所述序列文本中当前元素的下标值，的初始值为1，为所述标准差，为所述变量值； 将所述第一算法公式和第二算法公式的运算结果作为相对参数,分别传入sigmoid函数，并进行差值运算，获取差值运算结果作为所述注意力权重值； 将所述特征序列中各特征值与其对应的注意力权重值进行加权平均，获取上下文向量； 将所述特征序列中当前特征值和所述当前特征值对应的上下文向量作为序列语音合成参数，合成当前特征值对应的序列语音片段，将当前特征值对应的序列语音片段与前一个特征值获取到的序列语音合成结果进行拼接，获取当前特征值对应的序列语音合成结果，完成当前特征值处的序列语音合成。

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