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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种基于伽马通频率倒谱系数的多对一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：CN114283822B 。

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：202111596691.2，技术领域涉及：G10L19/16；该发明授权一种基于伽马通频率倒谱系数的多对一语音转换方法是由郭子佳;陈宁设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于伽马通频率倒谱系数的多对一语音转换方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于伽马通频率倒谱系数的多对一语音转换方法，包括以下步骤，提取待转换语音样本的伽马通频率倒谱系数特征，输入至训练好的语音内容提取模型中，得到待转换语音样本的语义后验概率图，输入至训练好的CBHG模型中，得到待转换语音样本的伽马通倒谱系数；将待转换语音样本的伽马通倒谱系数输入至训练好的神经声码器中，得到转换后语音。与现有技术相比，本发明具有语音转换清晰度更高的优点。

本发明授权一种基于伽马通频率倒谱系数的多对一语音转换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于伽马通频率倒谱系数的多对一语音转换方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、提取待转换语音样本的伽马通频率倒谱系数特征，将伽马通频率倒谱系数特征输入至训练好的语音内容提取模型中，得到待转换语音样本的语义后验概率图，将语义后验概率图输入至训练好的CBHG模型中，得到待转换后语音样本的伽马通倒谱系数； S2、将待转换语音样本的伽马通倒谱系数输入至训练好的神经声码器中，得到转换后语音； 所述语音内容提取模型的训练过程如下： A1、从中文TTS语料库中获取第一训练样本集，并对第一训练样本集进行标注； A2、提取第一训练样本集中样本的伽马通频率倒谱系数特征，输入至语音内容提取模型进行训练； 所述CBHG模型的训练过程如下： B1、得到训练好的语音内容提取模型后，从目标说话人语料库中获取第二训练样本集，提取第二训练样本集中样本的伽马通频率倒谱系数特征，并输入至语音内容提取模型中，得到第二训练样本集中样本的语义后验概率图； B2、提取第二训练样本集中样本的伽马通倒谱系数，将第二训练样本集的语义后验概率图作为CBHG模型的输入，将第二训练样本集中样本的伽马通倒谱系数作为CBHG模型的目标输出，训练CBHG模型； 所述神经声码器的训练过程如下： 将第二训练样本集中样本的伽马通倒谱系数作为神经声码器的输入，将第二训练样本集样本的原始语音作为神经声码器的目标输出，对神经声码器进行训练； 所述伽马通频率倒谱系数特征的提取方法包括： C1、对语音信号进行预加重和分帧； C2、对分帧后的信号进行短时傅里叶变换； C3、将经过短时傅里叶变换的信号的幅度谱输入至伽马通滤波器组，得到滤波信号； C4、提取滤波信号的三次方根为伽马通倒谱系数； C5、对伽马通倒谱系数进行离散余弦变换，得到伽马通频率倒谱系数特征。

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