[发明专利]语音合成模型生成方法和装置有效

专利信息
申请号: 201710898536.3 申请日: 2017-09-28
公开(公告)号: CN107464554B 公开(公告)日: 2020-08-25
发明(设计)人: 康永国 申请(专利权)人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
主分类号: G10L13/04 分类号: G10L13/04;G10L25/30
代理公司: 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 代理人: 王达佐;马晓亚
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 语音 合成 模型 生成 方法 装置
【说明书】:

本申请公开了语音合成模型生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取多个类型的训练样本,其中,一个类型的训练样本包括:所述类型的文本、所述类型对应的播报员以所述类型对应的语音的风格阅读所述文本的所述风格的语音;利用多个类型的训练样本和每一个类型的训练样本中的语音的风格的标注信息,对语音合成模型对应的神经网络进行训练,得到语音合成模型,所述语音合成模型用于合成每一个类型对应的播报员的多个风格的语音。实现了仅利用多个播报员的各自的不同的单一风格的语音对语音合成模型对应神经网络进行训练,得到可以合成每一个播报员的多个不同风格的语音的语音合成模型,降低训练开销。

技术领域

本申请涉及计算机领域,具体涉及语音领域,尤其涉及语音合成模型生成方法和装置。

背景技术

语音合成模型通过对语音合成模型对应神经网络进行训练生成。为了向用户提供多个播报员的多个不同风格的合成的语音,需要针对每一个播报员,分别利用一个播报员的多个不同风格的语音用于训练,分别生成用于合成一个播报员的单一风格的语音合成模型,训练开销大。

发明信息

本申请提供了一种语音合成模型生成方法和装置,用于解决上述背景技术部分存在的技术问题。

第一方面,本申请提供了语音合成模型生成方法,该方法包括:获取多个类型的训练样本,其中,一个类型的训练样本包括:所述类型的文本、所述类型对应的播报员以所述类型对应的语音的风格阅读所述文本的所述风格的语音;利用多个类型的训练样本和每一个类型的训练样本中的语音的风格的标注信息,对语音合成模型对应的神经网络进行训练,得到语音合成模型,所述语音合成模型用于合成每一个类型对应的播报员的多个风格的语音。

第二方面,本申请提供了语音合成模型生成装置,该装置包括:获取单元,配置用于获取多个类型的训练样本,其中,一个类型的训练样本包括:所述类型的文本、所述类型对应的播报员以所述类型对应的语音的风格阅读所述文本的所述风格的语音;训练单元,配置用于利用多个类型的训练样本和每一个类型的训练样本中的语音的风格的标注信息,对语音合成模型对应的神经网络进行训练,得到语音合成模型,所述语音合成模型用于合成每一个类型对应的播报员的多个风格的语音。

本申请提供的语音合成模型生成方法和装置,通过获取多个类型的训练样本,其中,一个类型的训练样本包括:所述类型的文本、所述类型对应的播报员以所述类型对应的语音的风格阅读所述文本的所述风格的语音;利用多个类型的训练样本和每一个类型的训练样本中的语音的风格的标注信息,对语音合成模型对应的神经网络进行训练,得到语音合成模型,所述语音合成模型用于合成每一个类型对应的播报员的多个风格的语音。实现了仅利用多个播报员的各自的不同的单一风格的语音对语音合成模型对应神经网络进行训练,得到可以合成每一个播报员的多个不同风格的语音的语音合成模型,降低训练开销。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:

图1示出了根据本申请的语音合成模型生成方法的一个实施例的流程图;

图2示出了根据本申请的语音合成模型生成装置的一个实施例的结构示意图;

图3示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

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说明:

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