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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于细粒度韵律建模的低资源老挝语语音合成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：CN115910023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211408064.6，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权基于细粒度韵律建模的低资源老挝语语音合成方法是由余正涛;姜林;王琳钦设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于细粒度韵律建模的低资源老挝语语音合成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于细粒度韵律建模的低资源老挝语语音合成方法，属于自然语言处理领域。针对老挝语语音资源极度稀缺，传统基于Tacotron2的神经网络语音合成方法在极低资源语料条件下模型难于训练充分，致使出现模型注意力机制崩坏，合成音频缺乏流畅度和自然度的问题，本发明提出了一种细粒度韵律建模的低资源老挝语语音合成方法，主要包括对老挝语语音合成数据预处理、基于细粒度韵律建模的老挝语语音合成两个部分构成。本发明所提的方法是提取老挝语音频中的音调特征及老挝语字符粒度预训练语言模型，通过交叉注意力机制融合不同层次的粒度特征，帮助模型更好的学习到文本‑梅尔谱图的注意力机制对齐关系，提高模型的韵律表现。

本发明授权基于细粒度韵律建模的低资源老挝语语音合成方法在权利要求书中公布了：1.基于细粒度韵律建模的低资源老挝语语音合成方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下： Step1、对老挝语语音合成数据进行预处理，包括将老挝语文本数据进行数据清洗，编码转换，长度比过滤，分词； Step2、采用融合外部语言知识的方法，在自回归模型文本编码器中融合不同粒度的语言知识，Tacotron2编码器端融入文本粒度的XLM-roberta预训练语言模型和音素粒度的韵律特征f0模型，Tacotron2编码器Encodertacotron2输出的隐状态与初始文本通过XLM-roberta预训练语言模型EncoderXLM-roberta转化为文本粒度的隐状态特征通过交叉注意力机制Cross_attention进行融合，Tacotron2编码器Encodertacotron2输出的隐状态与音素粒度的音频韵律特征f0通过交叉注意力机制Cross_attention进行融合，将两个交叉注意力机制的输出拼接，作为模型编码器的输出；使用tacotron2解码器，对编码器的输出隐状态进行预测，转化隐状态为梅尔频谱图特征，最后通过hifigan模型生成原始波形。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区景明南路727号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。