[發明專利]聲學特征的確定方法、裝置、計算機設備及存儲介質在審
| 申請號： | 201911358968.0 | 申請日： | 2019-12-25 |
| 公開（公告）號： | CN111048109A | 公開（公告）日： | 2020-04-21 |
| 發明（設計）人： | 孫洪文;肖純智 | 申請（專利權）人： | 廣州酷狗計算機科技有限公司 |
| 主分類號： | G10L25/18 | 分類號： | G10L25/18;G10L25/03;G10L21/013;G10L21/007 |
| 代理公司： | 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 | 代理人： | 郭新禹 |
| 地址： | 510660 廣東省廣州*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 聲學 特征 確定 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種聲學特征的確定方法，其特征在于，所述方法包括：
提取第一語音數據的音素信息和基頻信息，所述第一語音數據為第一音色的語音數據；
基于所述基頻信息，獲取所述第一語音數據的第一基頻分布信息；
基于所述基頻信息、所述第一語音數據的第一基頻分布信息以及第二語音數據的第二基頻分布信息，將所述基頻信息映射至所述第二語音數據的第二基頻分布信息所在域，得到所述第一語音數據的目標基頻分布信息，所述第二語音數據為第二音色的語音數據；
將所述音素信息與所述第一語音數據的目標基頻分布信息輸入目標聲學模型，輸出所述第二音色的聲學特征。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基頻信息，獲取所述第一語音數據的第一基頻分布信息，包括：
對所述基頻信息進行均值方差歸一化處理，得到所述第一語音數據的第一基頻分布信息。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述基頻信息進行均值方差歸一化處理，得到所述第一語音數據的第一基頻分布信息，包括：
基于所述基頻信息，確定所述第一語音數據在對數域的基頻分布均值和基頻分布方差，將所述基頻分布均值和所述基頻分布方差作為所述第一語音數據的第一基頻分布信息。
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述基頻信息、所述第一語音數據的第一基頻分布信息以及第二語音數據的第二基頻分布信息，將所述基頻信息映射至所述第二語音數據的第二基頻分布信息所在域，得到所述第一語音數據的目標基頻分布信息之前，所述方法還包括：
獲取所述第二音色的第二語音數據；
基于所述第二音色的第二語音數據，確定所述第二語音數據的基頻信息；
對所述第二語音數據的基頻信息，進行均值方差歸一化處理，得到所述第二語音數據的第二基頻分布信息。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基頻信息、所述第一語音數據的第一基頻分布信息以及第二語音數據的第二基頻分布信息，將所述基頻信息映射至所述第二語音數據的第二基頻分布信息所在域，得到所述第一語音數據的目標基頻分布信息，包括：
基于所述基頻信息、所述第一語音數據的第一基頻分布信息與所述第二語音數據的第二基頻分布信息，利用下述公式計算所述第一語音數據的目標基頻分布信息：
式中：log_f0為所述第一語音數據的目標基頻分布信息，f0s為所述基頻信息，μs為所述第一語音數據的基頻分布均值，σs為所述第一語音數據的基頻分布方差，μr為所述第二語音數據的基頻分布均值，σr為所述第二語音數據的基頻分布方差。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述音素信息與所述第一語音數據的目標基頻分布信息輸入目標聲學模型之前，所述方法還包括：
提取樣本原語音數據中的音素信息和基頻信息，以及樣本目標語音數據的樣本聲學特征，所述樣本原語音數據和所述樣本目標語音數據具有相同的語音內容；
基于所述樣本原語音數據中的音素信息、所述基頻信息和所述樣本目標語音數據的樣本聲學特征進行模型訓練，得到所述目標聲學模型。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述樣本原語音數據中的音素信息、所述基頻信息和所述樣本目標語音數據的聲學特征進行模型訓練，得到所述目標聲學模型，包括：
在一次迭代過程中，將所述樣本原語音數據中的音素信息與所述基頻信息，輸入初始模型，得到本次迭代過程的聲學特征訓練結果；
基于所述本次迭代過程的聲學特征訓練結果與所述樣本聲學特征，對模型參數進行調整，直到訓練滿足目標條件，則將滿足目標條件的迭代過程所對應的模型獲取為所述目標聲學模型。
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