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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114170999A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202111570375.8(22)申请日2021.12.21(71)申请人科大讯飞股份有限公司地址230088安徽省合肥市高新开发区望江西路666号(72)发明人包顺江源胡亚军刘利娟(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人程琛(51)Int.Cl.G10L13/08(2013.01)G10L19/16(2013.01)G10H7/00(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图2页(54)发明名称语音转换方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本发明提供一种语音转换方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:确定源发音人语音的发音人无关特征;基于样本语音的发音人无关特征和声学特征,对所述源发音人语音的发音人无关特征进行声学转换,得到目标声学特征,所述样本语音中的部分为类人声音频;基于所述目标声学特征进行语音合成,得到目标发音人的目标语音。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质,通过在样本语音中添加类人声音频,使得样本语音能够覆盖人声各声部的音域,由此能够学习到更广音域下语音的发音人无关特征和声学特征,因此能够克服跨音域转换时的音域匹配问题,保证语音转换尤其是跨音频转换的转换效果。CN114170999ACN114170999A权利要求书1/2页1.一种语音转换方法,其特征在于,包括:确定源发音人语音的发音人无关特征;基于样本语音的发音人无关特征和声学特征,对所述源发音人语音的发音人无关特征进行声学转换,得到目标声学特征,所述样本语音中的部分为类人声音频;基于所述目标声学特征进行语音合成,得到目标发音人的目标语音。2.根据权利要求1所述的语音转换方法,其特征在于,所述类人声音频基于如下步骤确定:确定类人声源;获取所述类人声源在人声全音域的单轨单音数据,作为所述类人声音频。3.根据权利要求1所述的语音转换方法,其特征在于,所述发音人无关特征包括表现力特征,所述表现力特征基于对应语音中多个频段的频率响应幅度确定。4.根据权利要求3所述的语音转换方法,其特征在于,所述表现力特征包括多个频段的频率响应特征,所述频率响应特征基于对应频段的幅度谱确定。5.根据权利要求1所述的语音转换方法,其特征在于,所述基于所述目标声学特征进行语音合成,得到目标发音人的目标语音,包括:基于声码器,对所述目标声学特征进行语音合成,得到目标发音人的目标语音,所述声码器包括高频建模部分。6.根据权利要求1至5中任一项所述的语音转换方法,其特征在于,所述基于样本语音的发音人无关特征和声学特征,对所述源发音人语音的发音人无关特征进行声学转换,得到目标声学特征,包括:基于转换模型,对所述源发音人语音的发音人无关特征进行声学转换,得到目标声学特征;所述转换模型基于如下步骤训练得到:基于所述样本语音的发音人标识、发音人无关特征和声学特征,训练多人转换模型;在所述多人转换模型的基础上,应用目标发音人语音的发音人无关特征和声学特征进行训练,得到所述转换模型。7.根据权利要求6所述的语音转换方法,其特征在于,所述在所述多人转换模型的基础上,应用目标发音人语音的发音人无关特征和声学特征进行训练,得到所述转换模型,包括:去除所述多人转换模型中用于编码发音人标识的部分,得到初始模型;在所述多人转换模型的基础上,应用目标发音人语音的发音人无关特征和声学特征进行训练,得到所述转换模型。8.一种语音转换装置,其特征在于,包括:特征确定单元,用于确定源发音人语音的发音人无关特征;声学转换单元,用于基于样本语音的发音人无关特征和声学特征,对所述源发音人语音的发音人无关特征进行声学转换,得到目标声学特征,所述样本语音中的部分为类人声音频;语音合成单元,用于基于所述目标声学特征进行语音合成,得到目标发音人的目标语音。2CN114170999A权利要求书2/2页9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述语音转换方法的步骤。10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述语音转换方法的步骤。3CN114170999A说明书1/10页语音转换方法、装置、电子设备和存储介质技术领域[0001]本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种语音转换方法、装置、电子设备和存储介质。背景技术[0002]歌声转换是一种对源发音人的歌声进行转换,使其具有目标发音人的音色,同时能够保持歌声内容不变的技术。[0003]目前常见的歌声转换方法即anyt