[发明专利]一种韵律层级标注的方法、模型训练的方法及装置有效
| 申请号： | 201910751371.6 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN110444191B | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 吴志勇;杜耀;康世胤;苏丹;俞栋 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳研究生院;腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L13/02 | 分类号： | G10L13/02;G10L13/08;G10L13/10 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518055 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种韵律层级标注的方法，该方法应用于人工智能领域，具体可应用于语音合成领域，该方法包括：获取待标注文本数据以及音频数据，其中，待标注文本数据与音频数据之间具有对应关系；根据待标注文本数据提取每个词语的待标注文本特征集合；根据音频数据提取每个词语的声学特征集合；根据每个词语的词语标识、每个词语的待标注文本特征集合以及每个词语的声学特征集合，通过韵律层级标注模型获取韵律层级结构。本申请还公开了一种模型训练的方法、韵律层级标注装置和模型训练装置。本申请联合文本特征以及声学特征建立韵律层级标注模型，可以为韵律层级的标注提供更加丰富的特征，提高韵律层级标注的准确性，提升语音合成的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 韵律 层级 标注 方法 模型 训练 装置 | ||
【主权项】：
1.一种韵律层级标注的方法，其特征在于，包括：获取待标注文本数据以及音频数据，其中，所述待标注文本数据与所述音频数据之间具有对应关系，所述待标注文本数据包括至少一个词语，每个词语对应于一个词语标识；根据所述待标注文本数据提取每个词语的待标注文本特征集合，其中，所述待标注文本特征集合包括词性、词长以及词后标点类型，所述音频数据为语音数据；根据所述音频数据提取所述每个词语的声学特征集合，其中，所述声学特征集合包括词尾音节时长、词后停顿时长、词尾音节声学统计特征以及词间声学特征变化值；根据所述每个词语的词语标识、所述每个词语的待标注文本特征集合以及所述每个词语的声学特征集合，通过韵律层级标注模型获取韵律层级结构，其中，所述韵律层级结构包括韵律词、韵律短语以及语调短语的至少一种，或，所述韵律层级结构包括韵律词和韵律短语的至少一种。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学深圳研究生院;腾讯科技（深圳）有限公司，未经清华大学深圳研究生院;腾讯科技（深圳）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910751371.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
