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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模型训练方法和装置、语音合成方法、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：CN115273803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210906287.9，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权模型训练方法和装置、语音合成方法、设备和存储介质是由郭洋;王健宗设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法和装置、语音合成方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供模型训练方法和装置、语音合成方法、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。模型训练方法通过获取训练数据集，获取用于训练注意力单元中单调对齐损失函数和用于训练语音合成模型中的预设损失函数，基于预设损失函数，结合语音输出向量和对应的语音标签对语音合成模型进行训练，对语音合成模型的模型参数进行调整，直至损失函数的值满足预设条件时，得到训练好的语音合成模型，在训练过程中，基于单调对齐损失函数对注意力权重序列进行单调性训练。为注意力对齐设定单调对齐损失函数，确保注意力权重序列的单调性，有助于实现模型快速收敛，同时能够提高模型训练准确性，提升合成语言自然度和鲁棒性。

本发明授权模型训练方法和装置、语音合成方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，用于训练语音合成模型，所述语音合成模型包括编码单元、注意力单元和解码单元，其特征在于，包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括文本序列样本以及所述文本序列样本的语音标签； 通过所述编码单元对所述文本序列样本进行特征提取，得到隐特征向量； 通过所述注意力单元针对语音输出向量中每一帧的语音对所述隐特征向量进行注意力选取，得到所述语音输出向量中每一帧的语音的注意力权重序列； 通过所述解码单元对所述隐特征向量和所述注意力权重序列进行解码处理，得到语音输出向量； 通过预设损失函数对所述语音输出向量和所述语音标签进行训练，对所述语音合成模型的模型参数进行调整，并根据当前帧的语音的注意力权重序列计算当前帧的语音的注意力权重；根据下一帧的语音的注意力权重序列计算下一帧的语音的注意力权重；计算所述当前帧的语音的注意力权重和所述下一帧的语音的注意力权重之间的差值，得到注意力权重差值；将所述差值输入预设的激活函数进行计算，得到激活值；累加所述语音输出向量所有帧的语音的所述激活值得到单调对齐损失函数的函数值；根据所述函数值调节所述注意力权重序列，直至所述单调对齐损失函数的值满足预设条件，以及所述预设损失函数的值收敛，得到训练好的语音合成模型。

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