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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基于实时训练的语音重构方法、装置、计算机设备及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：CN116543748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310640597.5，技术领域涉及：G10L13/047；该发明授权基于实时训练的语音重构方法、装置、计算机设备及介质是由张旭龙;王健宗;程宁;唐怀朕设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实时训练的语音重构方法、装置、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于实时训练的语音重构方法、装置、计算机设备及介质。该方法将训练语音切分为第一语音片段和第二语音片段后，分别输入特征编码器，得到第一语音特征和第二语音特征，将训练语音输入滤波编码器，得到滤波特征，将第一语音特征和第二语音特征的均值与滤波特征输入解码器中，得到重构语音，根据第一语音特征、第二语音特征、重构语音和训练语音，对语音重构模型进行训练，基于训练好的语音重构模型对待处理语音进行重构，提高了特征解码的准确率，进而提高了语音重构的准确率，能够提高金融服务平台下机器客服语音的仿真性，进而提高用户在金融服务平台中的用户体验。

本发明授权基于实时训练的语音重构方法、装置、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于实时训练的语音重构方法，其特征在于，所述语音重构方法包括： 对获取的符合待重构条件的训练语音进行切分，得到第一语音片段和第二语音片段，将所述第一语音片段和所述第二语音片段分别输入特征编码器进行特征提取，得到第一语音特征和第二语音特征，所述特征编码器用于提取所述训练语音对应说话人的音色信息； 将所述训练语音输入滤波编码器进行特征提取，得到滤波特征，计算所述第一语音特征和所述第二语音特征的均值，将计算结果和所述滤波特征输入解码器中，得到重构语音，所述滤波编码器用于提取所述训练语音的语义信息； 根据所述第一语音特征、所述第二语音特征和预设的度量损失函数，计算得到度量损失，根据所述重构语音、所述训练语音和预设的重构损失函数，计算得到重构损失； 根据所述度量损失和所述重构损失，对所述特征编码器、所述滤波编码器和所述解码器组成的语音重构模型进行训练，得到训练好的语音重构模型，基于所述训练好的语音重构模型对待处理语音进行重构； 所述基于所述训练好的语音重构模型对待处理语音进行重构包括： 获取符合所述待重构条件的所述待处理语音及其对应的待重构文本； 将所述待处理语音输入所述训练好的语音重构模型进行语音重构，得到转换语音，所述转换语音的文本信息与所述待重构文本一致。

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