[发明专利]基于人工智能的生成g2p模型和英文语音合成方法、装置在审
| 申请号： | 201610122171.0 | 申请日： | 2016-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN105679308A | 公开（公告）日： | 2016-06-15 |
| 发明（设计）人： | 陈志杰;康永国 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G10L13/08 | 分类号： | G10L13/08;G10L15/06;G10L15/16 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 生成 g2p 模型 英文 语音 合成 方法 装置 | ||
1.一种基于人工智能的生成g2p模型的方法，其特征在于，包括：
获取用于训练g2p模型的语料；
采用神经网络对所述语料进行训练，得到g2p模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络是：BLSTM 网络。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络的输出层是： CTC输出层。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述BLSTM网络的隐 层包括：三层，从输入层到输出层方向上分别是：128维的BLSTM层、128维 的BLSTM层和64维的BLSTM层。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述g2p模型用于在线或 离线的英文语音合成。
6.一种基于人工智能的英文语音合成方法，其特征在于，
获取g2p模型；
对待合成的文本进行英文语音合成，其中，所述英文语音合成包括：
采用所述g2p模型进行字母到音素的转换；
其中，所述g2p模型采用如权利要求1-5任一项所述的方法生成。
7.一种基于人工智能的生成g2p模型的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用于训练g2p模型的语料；
训练模块，用于采用神经网络对所述语料进行训练，得到g2p模型。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述训练模块采用的所述 神经网络是：BLSTM网络。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述训练模块采用的所述 神经网络的输出层是：CTC输出层。
10.一种基于人工智能的英文语音合成装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取g2p模型；
合成模块，用于对待合成的文本进行英文语音合成，其中，所述英文语音 合成包括：采用所述g2p模型进行字母到音素的转换；
其中，所述g2p模型采用如权利要求1-5任一项所述的方法生成。
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