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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利音色特征提取方法、装置、计算机设备及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：CN113870875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202111130551.6，技术领域涉及：G10L21/013；该发明授权音色特征提取方法、装置、计算机设备及存储介质是由张旭龙;王健宗设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本音色特征提取方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，具体公开了一种音色特征提取方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取至少两个说话人的语音数据，并将语音数据输入预设的双向循环神经网络，以将语音数据转换成连续向量，并将连续向量量化成语音文本内容离散向量，计算连续向量与语音文本内容离散向量的差值，再根据差值计算预设的目标优化函数的损失值；当损失值未满足预设要求时，根据损失值调整双向循环神经网络的参数，并使用新的语音数据对已调整参数的双向循环神经网络进行训练；当损失值满足预设要求时，将差值确定为与说话人标签信息关联的说话人音色特征信息。本发明能够获得可更好地表征说话人的音色特征信息，从而能够很好地提升语音转换的效果。

本发明授权音色特征提取方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种音色特征提取方法，其特征在于，包括： 获取至少两个说话人的语音数据；其中，至少一个说话人的语音数据至少包括两条语音，所述语音数据与说话人标签信息关联； 将所述语音数据输入预设的双向循环神经网络，以将所述语音数据转换成连续向量，并将所述连续向量量化成语音文本内容离散向量，计算所述连续向量与所述语音文本内容离散向量的差值； 根据所述差值计算预设的目标优化函数的损失值； 当所述损失值未满足预设要求时，根据所述损失值调整所述双向循环神经网络的参数，并使用新的语音数据对已调整参数的双向循环神经网络进行训练； 当所述损失值满足预设要求时，将所述差值确定为与所述说话人标签信息关联的说话人音色特征信息； 所述语音数据包括第一语音、第二语音和第三语音；所述第一语音、第二语音与第一说话人标签信息关联，所述第三语音与第二说话人标签信息关联； 所述将所述语音数据转换成连续向量，并将所述连续向量量化成语音文本内容离散向量，计算所述连续向量与所述语音文本内容离散向量的差值，包括： 将所述第一语音转换成第一连续向量，并将所述第一连续向量量化成第一语音文本内容离散向量，计算所述第一连续向量与所述第一语音文本内容离散向量的第一差值； 将所述第二语音转换成第二连续向量，并将所述第二连续向量量化成第二语音文本内容离散向量，计算所述第二连续向量与所述第二语音文本内容离散向量的第二差值； 将所述第三语音转换成第三连续向量，并将所述第三连续向量量化成第三语音文本内容离散向量，计算所述第三连续向量与所述第三语音文本内容离散向量的第三差值； 所述根据所述差值计算预设的目标优化函数的损失值，包括： 根据所述第一差值、第二差值和第三差值计算预设的目标优化函数的损失值，其中，所述预设的目标优化函数为： ； 其中，为损失值； 表示第一说话人； 表示第二说话人； 表示第一语音经预设的双向循环神经网络处理后得到的第一差值； 表示第二语音经预设的双向循环神经网络处理后得到的第二差值； 表示第三语音经预设的双向循环神经网络处理后得到的第三差值。

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