[发明专利]语音合成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质有效
| 申请号: | 202110893747.4 | 申请日: | 2021-08-05 |
| 公开(公告)号: | CN113345409B | 公开(公告)日: | 2021-11-26 |
| 发明(设计)人: | 智鹏鹏;陈帅婷;陈昌滨 | 申请(专利权)人: | 北京世纪好未来教育科技有限公司 |
| 主分类号: | G10L13/02 | 分类号: | G10L13/02;G10L13/08 |
| 代理公司: | 北京北汇律师事务所 11711 | 代理人: | 马亚坤 |
| 地址: | 100086 北京市海淀区中*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 语音 合成 方法 装置 电子设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种语音合成方法,包括:
获取待转换文本信息;其中,所述待转换文本信息包括待识别符号,所述待转换文本信息是教育场景的中文题型;
获取预设正则匹配规则;
根据所述预设正则匹配规则将所述待识别符号转换为文本信息;
根据所述待识别符号对应的文本信息将所述待转换文本信息转换为完整文本信息;
对所述完整文本信息进行语音合成,生成音频信息;
其中,所述待识别符号包括空白符号;所述空白符号包括“”和/或“_”,所述方法还包括:
将所述待转换文本信息输入至训练好的深度神经网络模型,对所述待转换文本信息进行分类,得到分类信息;对所述待转换文本信息进行分类包括:将所述待转换文本信息中的所述空白符号替换为掩码;获取所述待转换文本信息的上下文信息;通过注意力机制对所述待转换文本信息进行分类,得到所述分类信息;
根据所述分类信息将所述待识别符号转换为文本信息。
2.根据权利要求1所述的语音合成方法,其中,根据所述预设正则匹配规则将所述待识别符号转换为文本信息包括:
在所述待识别符号包括““””时,将““””转换为问号;或者,
在所述待识别符号包括“”时,将“”转换为空。
3.根据权利要求1所述的语音合成方法,其中,在所述待识别符号包括“_”时,根据所述预设正则匹配规则将所述待识别符号转换为文本信息包括:
在检测到包括“_”部分的形式为“第一部分_第二部分”时,将“_”转换为空;或者,
在所述待转换文本信息包括“横线”时,将“_”转换为横线。
4.根据权利要求1所述的语音合成方法,其中,根据所述预设正则匹配规则将所述待识别符号转换为文本信息包括:
在所述待识别符号包括“()”时,将“()”转换为括号;或者,
在所述待识别符号包括“”时,检测“”在所述待转换文本信息中的位置;在所述位置指示“”位于句首时,将“”转换为谁;在所述位置指示“”位于句中并且后面为“里”时,将“”转换为括号;在所述位置指示“”位于句尾并且“”前面为终结符时,将“”转换为空;在所述位置指示“”位于句尾并且“”前面为等号时,将“”转换为等于多少;或者,
在所述待识别符号包括“”,并且所述待转换文本信息包括“判断大小”,并且“”的前后是数字时,将“”转换为大于还是小于;
在所述待识别符号包括“”,并且“”的前后是数字时,将“”转换为什么。
5.根据权利要求1所述的语音合成方法,其中,所述分类信息包括:事物、时间、方位、数量;
所述训练好的深度神经网络模型通过如下方式训练得到:
获取样本文本信息以及所述样本文本信息对应的分类标签;
使用所述样本文本信息和所述分类标签对深度神经网络模型进行训练得到所述训练好的深度神经网络模型。
6.根据权利要求1所述的语音合成方法,其中,根据所述分类信息将所述待识别符号转换为文本信息包括:
在所述分类信息包括时间时,将所述空白符号转换为多少;
在所述分类信息包括方位时,将所述空白符号转换为哪边;
在所述分类信息包括数量时,将所述空白符号转换为几。
7.根据权利要求1所述的语音合成方法,其中,在所述分类信息包括事物时,根据所述分类信息将所述待识别符号转换为文本信息包括:
检测所述待转换文本信息的主语是否有生命;在所述主语有生命时,将所述空白符号转换为谁;在所述主语无生命时,将所述空白符号转换为哪个;或者,
检测所述待转换文本信息未含有主语时,将所述空白符号转换为什么。
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