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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利声码器的训练方法、装置、设备和存储介质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：CN114420141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111616202.5，技术领域涉及：G10L19/16；该发明授权声码器的训练方法、装置、设备和存储介质是由陆嘉盛;高正坤;张君腾;孙涛设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本声码器的训练方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种声码器的训练方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及语音合成、深度学习等人工智能领域。声码器的训练方法包括：获取已有数据，所述已有数据包括：已有音频；对所述已有音频进行数据增强处理，以获得扩充音频；基于所述已有音频和所述扩充音频，训练声码器。本公开可以提高声码器的效果。

本发明授权声码器的训练方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种声码器的训练方法，包括： 获取已有数据，所述已有数据包括：已有音频； 对所述已有音频进行数据增强处理，以获得扩充音频； 基于所述已有音频和所述扩充音频，训练声码器； 所述已有数据还包括声学特征样本，所述已有音频和所述扩充音频作为音频样本，所述声码器包括至少一个子模型，所述基于所述已有音频和所述扩充音频，训练声码器，包括： 基于所述声学特征样本和所述音频样本，执行至少一步的模型参数更新过程，以生成所述声码器； 其中，针对所述至少一步的模型参数更新过程，执行： 对所述音频样本进行子带拆分，以获得至少一个真实子带音频； 采用所述至少一个子模型的初始模型参数，对所述声学特征样本进行处理，以输出至少一个预测子带音频； 基于所述至少一个真实子带音频和所述至少一个预测子带音频，构建损失函数； 基于所述损失函数，调整所述至少一个子模型的初始模型参数，以获得所述至少一个子模型的调整后的模型参数； 基于所述至少一个子模型的调整后的模型参数，确定所述至少一个子模型的更新后的模型参数； 所述基于所述至少一个子模型的调整后的模型参数，确定所述至少一个子模型的更新后的模型参数，包括： 若所述至少一步中当前步的步数大于第一预设值，采用所述至少一个子模型对应的稀疏化规则，对所述至少一个子模型的调整后的模型参数进行稀疏化处理，以获得所述至少一个子模型的更新后的模型参数； 所述子模型与所述稀疏化规则一一对应； 所述稀疏化处理包括：在所述当前步的步数大于所述第一预设值，且小于或等于第二预设值，将所述调整后的模型参数中待处理模型参数的参数值与第一预设系数相乘，所述第一预设系数为大于0且小于1的数值，所述第二预设值大于所述第一预设值。

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