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龙图腾网获悉鼎富智能科技有限公司申请的专利一种语音合成方法、装置、电子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：CN116343746B 。

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：202310275614.X，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权一种语音合成方法、装置、电子设备及存储介质是由赵言;姚树杰;先永春设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语音合成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种语音合成方法、装置、电子设备及存储介质，其中语音合成方法包括：采用情绪分类模型对情绪样本数据进行处理，获取带有第一情绪标签的情绪特征向量；采用情绪特征向量和带有第二情绪标签的合成模型训练数据，对语音合成模型进行训练；采用训练好的语音合成模型进行语音合成任务。语音合成模型采用情绪分类模型对情绪样本数据进行处理所获得的情绪特征向量进行叠加情绪的语音合成任务，改善了语音合成方法所合成语音的拟人效果。

本发明授权一种语音合成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音合成方法，其特征在于，包括： 采用情绪分类模型对情绪样本数据进行处理，获取带有第一情绪标签的情绪特征向量；其中，所述情绪分类模型包括数据预处理模块、长短期记忆网络LSTM和前馈神经网络，所述数据预处理模块用于提取所述情绪样本数据的40维的第一梅尔频谱，所述LSTM用于根据所述情绪样本数据的第一梅尔频谱获取所述情绪特征向量，所述前馈神经网络用于根据所述情绪特征向量对所述情绪样本数据进行分类，获得所述情绪样本数据的所述第一情绪标签； 采用所述情绪特征向量和带有第二情绪标签的合成模型训练数据，对语音合成模型进行训练； 采用训练好的所述语音合成模型进行语音合成任务； 在所述采用情绪分类模型对情绪样本数据进行处理之前，还包括： 在所述采用情绪分类模型对情绪样本数据进行处理，获取带有第一情绪标签的情绪特征向量之后，还包括： 根据所述第一情绪标签的标签内容，对所述情绪特征向量进行分类，获得针对各类第一情绪标签的情绪特征向量集； 融合各个所述情绪特征向量集中的情绪特征向量，获取各类第一情绪标签所对应的融合情绪特征向量； 所述采用所述情绪特征向量和带有第二情绪标签的合成模型训练数据，对语音合成模型进行训练，包括： 采用所述融合情绪特征向量和带有第二情绪标签的合成模型训练数据，对所述语音合成模型进行训练。

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