申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司

申请日：2019-10-22

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN110782880B

主分类号：G10L15/06

分类号：G10L15/06;G10L15/08;G10L15/18;G10L15/26;G10L15/02;G10L13/08;G10L13/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.10.29#实质审查的生效;2020.02.11#公开

摘要：本发明提供了一种韵律生成模型的训练方法及装置；所述韵律生成模型包括：停顿判断模型、重读判断模型及边界调判断模型，方法包括：通过停顿判断模型，对标注有停顿标记、重读标记及边界调标记的样本文本进行停顿位置预测处理，得到对应样本文本的停顿位置；通过重读判断模型，对样本文本进行重读位置预测处理，得到对应样本文本的重读位置；通过边界调判断模型，对样本文本进行边界调类型预测处理，得到对应样本文本的边界调类型；基于所述停顿位置、所述重读位置及所述边界调类型，确定韵律生成模型的损失函数的值；基于所述损失函数的值，更新韵律生成模型的模型参数。通过本发明，能够实现用于生成通用的韵律标准的韵律生成模型的训练。

主权项：1.一种韵律生成模型的训练方法，其特征在于，所述韵律生成模型包括：停顿判断模型、重读判断模型及边界调判断模型，所述方法包括：通过所述停顿判断模型，对标注有停顿标记、重读标记及边界调标记的样本文本进行停顿位置预测处理，得到对应所述样本文本的停顿位置；通过所述重读判断模型，对所述样本文本进行重读位置预测处理，得到对应所述样本文本的重读位置；通过所述边界调判断模型，对所述样本文本进行边界调类型预测处理，得到对应所述样本文本的边界调类型；基于所述停顿位置、所述重读位置及所述边界调类型，确定所述韵律生成模型的损失函数的值；基于所述损失函数的值，更新所述韵律生成模型的模型参数；其中，所述通过所述重读判断模型，对所述样本文本进行重读位置预测处理，得到对应所述样本文本的重读位置，包括：确定组成所述样本文本的各个单词对应的字符向量及词性特征；通过所述重读判断模型，对所述字符向量进行关联处理，得到对应的单词向量；将所述单词向量及对应的所述词性特征进行拼接，得到拼接后的单词向量；基于所述拼接后的单词向量，得到对应所述样本文本的重读位置。

全文数据：

权利要求：

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