北京达佳互联信息技术有限公司栗楠获国家专利权
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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利语音离散表征模型的训练方法、语音信号的处理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：CN119785758B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411929990.7，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权语音离散表征模型的训练方法、语音信号的处理方法是由栗楠;王洋;李楠;张晨设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本语音离散表征模型的训练方法、语音信号的处理方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种语音离散表征模型的训练方法、语音信号的处理方法，属于计算机技术领域。该方法通过在训练语音离散表征模型时引入样本语音信号对应的参考语音文本和参考基频信息作为监督信息来进行训练，使得训练得到的语音离散表征模型能够高效准确地提取语音信号的语音离散表征，且该语音离散表征能够充分地反映原始的语音信号中所包含的语义内容和基频信息，不会损失说话人信息和韵律信息等。相较于聚类提取语音离散特征的方案，显著提高了语音离散表征的准确性和有效性，使得语音离散特征能够显著提升下游任务，如语音合成、语音识别等任务的性能。
本发明授权语音离散表征模型的训练方法、语音信号的处理方法在权利要求书中公布了：1.一种语音离散表征模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本语音信号、参考语音文本以及参考基频信息，所述参考语音文本为与所述样本语音信号对应的正确文本内容，所述参考基频信息包括所述样本语音信号实际的基频特征； 将所述样本语音信号输入语音离散表征模型，得到语义连续向量和基频连续向量； 基于所述语义连续向量、所述基频连续向量、所述参考语音文本以及所述参考基频信息，确定第一损失、第二损失、第三损失以及第四损失，所述第一损失用于指示所述语义连续向量与所述参考语音文本之间的连续时序分类损失，所述第二损失用于指示所述基频连续向量与所述参考基频信息之间的均方差损失，所述第三损失用于指示所述语义连续向量与所述样本语音信号在连续空间中的隐层特征之间的均方差损失，所述第四损失用于表示所述参考语音文本的文本特征与所述样本语音信号在连续空间中的语音特征之间的相对熵损失； 基于所述第一损失、所述第二损失、所述第三损失以及所述第四损失，训练所述语音离散表征模型。
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