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龙图腾网获悉西北师范大学申请的专利一种面向低资源条件下的多风格个性化藏语语音合成模型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：CN116092471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211129389.0，技术领域涉及：G10L13/027；该发明授权一种面向低资源条件下的多风格个性化藏语语音合成模型是由张维昭;杨鸿武;李锦珑;甘振业设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向低资源条件下的多风格个性化藏语语音合成模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向低资源条件下的多风格个性化藏语语音合成模型，包括说话人风格编码器以及依次相连的字音转换模块、文本编码器、方差适配器、梅尔谱解码器和HifiGAN声码器；采用“预训练+元学习”的模型算法训练该合成模型；将深度学习模型可学习的模型参数θ分为与韵律相关的参数θ p、与说话人相关的参数θ s和其他剩余参数构成，即 θ p和θ s包括说话人风格编码器的可学习模型参数，包括文本编码器、梅尔谱解码器和方差适配器的可学习模型参数。该合成模型可应用于智能化双语教学产品，也可应用于藏语口语对话、多媒体信息处理以及其他人机交互等领域。

本发明授权一种面向低资源条件下的多风格个性化藏语语音合成模型在权利要求书中公布了：1.一种面向低资源条件下的多风格个性化藏语语音合成模型，其特征在于，包括说话人风格编码器以及依次相连的字音转换模块、文本编码器、方差适配器、梅尔谱解码器和HifiGAN声码器； 说话人风格编码器包括说话人向量仿射层以及依次相连接的韵律向量提取器、梯度翻转层和说话人分类器，韵律向量提取器还与韵律向量仿射层相连；韵律向量提取器由依次设置的全连接层A、一维卷积层A、多头注意力机制层A、全连接层B和时间信息池化层构成；时间信息池化层分别与梯度翻转层和韵律向量仿射层相连； 文本编码器由依次设置的多头注意力机制层B、说话人风格自适应归一化层A、一维卷积层B和说话人风格自适应归一化层B组成；多头注意力机制层B与字音转换模块相连接；说话人风格自适应归一化层B与方差适配器相连； 梅尔谱解码器由依次设置的多头注意力机制层C、说话人风格自适应归一化层C、一维卷积层C、说话人风格自适应归一化层D和全连接层C构成； 全连接层C与HifiGAN声码器相连接；多头注意力机制层C与方差适配器相连接； 说话人风格编码器分别与文本编码器和梅尔谱解码器相连； 该合成模型采用“预训练+元学习”的模型算法进行训练；将深度学习模型可学习的模型参数θ分为与韵律相关的参数θ p、与说话人相关的参数θ s和其他剩余参数构成，即；θ p和θ s包括说话人风格编码器的可学习模型参数，包括文本编码器、梅尔谱解码器和方差适配器的可学习模型参数。

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