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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于CBAM和动态卷积分解的歌唱语音转换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：CN115881088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211423682.8，技术领域涉及：G10L13/033；该发明授权基于CBAM和动态卷积分解的歌唱语音转换方法是由李燕萍;高崧皓设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CBAM和动态卷积分解的歌唱语音转换方法在说明书摘要公布了：本发明属于语音转换技术领域，具体地说，是一种基于CBAM和动态卷积分解的歌唱语音转换方法，包括训练阶段和转换阶段，模型网络包括生成器、鉴别器和风格编码器。首先在生成器中引入动态卷积分解，通过动态通道融合来代替通道组的动态关注，解决生成器中动态卷积会导致卷积权重的数量增加K倍的问题，减轻了联合优化的难度，并且使得模型在不牺牲精度的情况下，需要的参数更少，提高算法的运行性能。进一步在生成器的编码网络和解码网络引入CBAM注意力模块，在通道和空间施加注意力，提升对频谱中细节信息的关注与捕获，显著改善转换歌唱语音的质量。

本发明授权基于CBAM和动态卷积分解的歌唱语音转换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CBAM和动态卷积分解的歌唱语音转换方法，其特征在于，包括训练阶段和转换阶段： 所述训练阶段包括以下步骤： 步骤1.1、获取训练语料，训练语料由多名歌手的歌唱语音组成； 步骤1.2、使用WORLD语音分析合成模型提取出源歌唱语音频谱特征xs、基频特征f0s和非周期性特征； 步骤1.3、通过风格编码器S提取目标歌唱语音风格特征st，生成器G包括编码网络和解码网络，通过编码网络生成源歌唱语音内容特征xc，然后通过解码网络将源歌唱语音内容特征xc和目标歌唱语音风格特征st进行重构，恢复出歌唱语音； 步骤1.4、不断调整转换网络的超参数，使得损失函数最小化，直至理想的迭代次数，从而得到训练好的转换网络； 步骤1.5、构建从源歌唱语音基频特征f0s到目标歌唱语音基频特征f0t的基频转换函数； 所述转换阶段包括以下步骤： 步骤2.1、使用WORLD语音分析合成模型提取出待转换语料中源歌唱语音的频谱特征xs′、基频特征f0s′和非周期性特征； 步骤2.2、通过风格编码器S提取目标歌唱语音风格特征st′，将上述源歌唱语音的频谱特征xs′和目标歌唱语音风格特征st′输入到步骤1.4中训练好的转换网络中，重构出目标歌唱语音频谱特征xst′； 步骤2.3、通过步骤1.5中的基频转换函数，将步骤2.1提取出的源歌唱语音的基频特征f0s′转换为目标歌唱语音基频特征f0t′； 步骤2.4、使用WORLD语音分析合成模型将步骤2.1中提取的非周期性特征、步骤2.2中得到的重构目标歌唱语音频谱特征xst′和步骤2.3中得到的目标歌唱语音基频特征f0t′进行合成，得到转换后的歌唱语音； 所述步骤1.4中，所述的转换网络由生成器G、鉴别器D、风格编码器S组成，所述的生成器G由编码网络和解码网络构成，将生成器中的动态卷积的核进行分解，通过动态通道融合来代替对通道组的动态关注，降低潜在空间的维数，并且在编码网络的后四层和解码网络的前四层网络中引入CBAM注意力模块。

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