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龙图腾网获悉北京搜狗科技发展有限公司申请的专利一种语音转换方法及相关设备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：CN114067806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202111362172.X，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权一种语音转换方法及相关设备是由刘皓冬;李栋梁;刘恺设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语音转换方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能中的语音处理，在需要将任一源语音转换为具有指定的目标发声对象的目标音色和源语音内容的目标语音的场景下，对源语音进行语音识别，得到语音识别结果后，可以将该语音识别结果和目标发声对象的目标对象标识输入预训练的语音转换模型，由于该语音转换模型是将声学模型和声码器同步联合训练得到的，使得训练声码器的声学特征就是与其同步开始训练的声学模型输出的预测声学特征，从而保证了由此训练得到的声码器的语音合成效果，提高了声码器输出的目标语音的精准度。根据需要，本申请还可能涉及区块链技术，预训练得到的语音转换模型及其训练过程产生的相关数据可以存储于区块链的节点。

本发明授权一种语音转换方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种语音转换方法，其特征在于，包括： 获取任一发声对象的源语音以及目标发声对象的目标对象标识； 对所述源语音进行语音识别，得到语音识别结果； 将所述语音识别结果和所述目标对象标识输入语音转换模型，输出具有与所述目标对象标识对应的目标音色特征和所述源语音的内容的目标语音； 其中，所述语音转换模型包括同步训练得到的声学模型和声码器，且用于训练所述声码器的输入信息包括所述声学模型的输出信息；所述语音转换模型的训练方法包括： 获取训练对象产生的训练语音的训练语音识别结果；其中，所述训练对象包括至少一个发声对象，所述发声对象配置有相应的对象标识；所述训练语音来自训练数据集中相应发声对象产生的语音； 将所述训练语音识别结果以及所述对象标识输入声学模型，得到所述训练对象的预测声学特征，记录所述对象标识对应的所述发声对象的音色特征； 将所述预测声学特征输入声码器，得到所述训练对象的预测语音； 获取所述预测声学特征与所述训练对象的参考声学特征之间的第一误差，以及所述预测语音与所述训练语音之间的第二误差； 在反向传播过程中，依据所述第一误差对所述声学模型的第一参数进行更新，依据所述第二误差对所述声码器的第二参数进行更新，对具有更新后的所述声学模型和所述声码器进行训练，得到语音转换模型。

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