语音生成方法、装置、设备和计算机可读介质与流程

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及语音生成方法、装置、设备和计算机可读介质。

背景技术：

互联网的驱动下，语音合成技术迎来热潮。但是现有的语音合成方法不能保证声码器的通用性，导致有多个不同的目标说话人时，需要重复地训练声码器。以及，在目标说话人的语音数据有限时，语音合成的质量不佳。

技术实现要素：

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了语音生成方法、装置、设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种语音生成方法，该方法包括：基于预先获取到的目标说话人的语音，确定上述目标说话人的音色特征；从目标文本中提取声学特征；基于上述音色特征和上述声学特征，生成目标语音。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种语音生成装置，装置包括：第一提取单元，被配置成基于预先获取到的目标说话人的语音，确定上述目标说话人的音色特征；第二提取单元，被配置成从目标文本中提取声学特征；生成单元，被配置成基于上述音色特征和上述声学特征，生成目标语音。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：该实施方式通过将声学特征和音色特征作为声码器的输入，使声码器不需要针对不同的目标说话人反复训练，保证了声码器的通用性。以及，提高了合成语音的质量。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开的一些实施例的语音生成方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的语音生成方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的一些实施例的语音生成方法的另一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的语音生成方法的另一些实施例的流程图；

图5是根据本公开的语音生成装置的一些实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的一些实施例的语音生成方法的一个应用场景的示意图。

在图1所示的应用场景中，首先，计算设备101可以从目标说话人的语音102中提取目标说话人的音色特征103。然后，计算设备101可以从目标文本104中提取声学特征105。其中，上述文本的内容为“你好我叫张三”。最后，上述计算设备101可以基于上述音色特征103和上述声学特征105生成目标语音106。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或电子设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个电子设备。当计算设备体现为软件时，可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备101的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备101。

继续参考图2，示出了根据本公开的语音生成方法的一些实施例的流程200。该语音生成方法，包括以下步骤：

步骤201，基于预先获取到的目标说话人的语音，确定上述目标说话人的音色特征。

在一些实施例中，可以通过接收人工输入的方式，基于预先获取到的目标说话人的语音，确定上述目标说话人的音色特征。

进一步参考图3，图3示出了本公开的一些实施例的语音生成方法中通过接收人工输入的方式确定音色特征应用场景的示意图300。

如图3所示，人工听取目标说话人的一段语音301，提取出“甜美”、“可爱”、“温柔”的音色特征302。之后，将提取出的“甜美”、“可爱”、“温柔”的音色特征302输入到上述执行主体303。从而上述执行主体303可以确定上述目标说话人的音色特征。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，语音生成方法的执行主体可以通过将目标说话人的语音输入到预先训练好的说话人识别网络得到上述音色特征。

在一些实施例中，根据实际需要，上述音色特征可以是使用数值进行表示的。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述音色特征还可以是使用声纹相关的向量进行表示的。

步骤202，从目标文本中提取声学特征。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过对上述目标文本进行特征分析与提取。然后，将上述文本的特征确定为上述声学特征。作为示例，对上述文本进行特征分析与提取，可以是分析并提取上述文本中表征停顿信息的标点符号位置信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以将上述目标文本输入到预先训练好的声学特征提取网络，得到上述声学特征。

在一些实施例中，上述声学特征提取网络可以是通过使用预先获取到的多个文本和上述多个文本对应的多个声学特征训练得到的。

在一些实施例中，根据实际需要，上述声学特征可以是使用数值进行表示的。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述声学特征还可以是使用向量进行表示的。

步骤203，基于上述音色特征和上述声学特征，生成目标语音。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过语音合成软件或线上语音合成工具，生成上述目标语音。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以将上述音色特征和上述声学特征输入到声码器中，得到上述目标语音。

在一些实施例中，上述声码器可以是语音分析合成系统。例如，语音合成网络、语音合成软件、在线语音合成工具等。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述声码器可以是通过以下步骤训练得到的：

步骤一，获取样本，上述样本包括样本语音以及与样本语音对应的样本音色特征和样本声学特征。

步骤二，将上述样本音色特征和上述样本声学特征输入到待训练模型，得到语音。

步骤三，将上述语音与对应的样本语音进行分析，确定语音的损失值。

步骤四，将上述损失值与目标值进行比较，根据比较结果确定待训练模型是否训练完成。

步骤五，响应于确定待训练模型未训练完成，调整训练模型中的相关参数。

步骤六，响应于确定待训练模型训练完成，将待训练模型确定为上述声码器。

本公开的一些实施例提供的方法通过将声学特征和音色特征作为声码器的输入，使声码器不需要针对不同的目标说话人反复训练，保证了声码器的通用性。以及，提高了合成语音的质量。

进一步参考图4，其示出了语音生成方法的另一些实施例的流程400。该语音生成方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，将目标说话人的语音输入到预先训练好的说话人识别网络，得到音色特征。

在一些实施例中，根据实际需要，上述说话人识别网络可以是具有任意结构的网络。作为示例，上述说话人识别网络可以是现有的网络结构。例如：resnet(residualnetwork，残差网络)、vgg(visualgeometrygroupnetwork，视觉集合群网络)等。作为又一示例，上述说话人识别网络还可以是将具有特定功能的网络层结构进行组合得到的。

在一些实施例中，根据实际需要，上述音色特征可以是使用数值进行表示的。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述音色特征还可以是使用声纹相关的向量进行表示的。

步骤402，将目标文本输入到预先训练好的声学特征提取网络，得到声学特征。

在一些实施例中上述声学特征可以包括：基频特征、共振峰特征、梅尔频率倒谱系数等。其中，基频特征可以是声带振动频率的倒数。共振峰特征可以是声音激励信号的频率与声道频率一致时，声道共振产生的波形。

在一些实施例中，根据实际需要，上述声学特征提取网络可以是具有任意结构的网络。作为示例，上述声学特征提取网络可以是现有的网络结构。例如：resnet(residualnetwork，残差网络)、vgg(visualgeometrygroupnetwork，视觉集合群网络)等。作为又一示例，上述声学特征提取网络还可以是将具有特定功能的网络层结构进行组合得到的。

在一些实施例中，根据实际需要，上述声学特征可以是使用数值进行表示的。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述声学特征还可以是使用向量进行表示的。

步骤403，将上述音色特征和上述声学特征输入到声码器中，得到目标语音。

在一些实施例中，上述声码器可以是语音分析合成系统。例如，语音合成网络、语音合成软件、在线语音合成工具等。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述声码器可以是通过以下步骤训练得到的：

步骤一，获取样本，上述样本包括样本语音以及与样本语音对应的样本音色特征和样本声学特征。

步骤二，将上述样本音色特征和上述样本声学特征输入到待训练模型，得到语音。

步骤三，将上述语音与对应的样本语音进行分析，确定语音的损失值。

步骤四，将上述损失值与目标值进行比较，根据比较结果确定待训练模型是否训练完成。

步骤五，响应于确定待训练模型未训练完成，调整训练模型中的相关参数。

步骤六，响应于确定待训练模型训练完成，将待训练模型确定为上述声码器。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述音色特征和上述声学特征分别输入到上述声码器中，得到目标语音。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以将上述音色特征和上述声学特征在预定的维度上拼接后得到的向量输入到上述声码器中，得到目标语音。

从图4中可以看出，相比于图2。图4的流程图中添加了说话人识别网络、声学特征提取网络和声码器的内容。由此，可以得到更准确的音色特征和声学特征。进一步地，合成质量更好、效果更佳的目标语音。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种语音生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，一些实施例的语音生成装置500包括：第一提取单元501、第二提取单元502、生成单元503。其中，第一提取单元501，被配置成基于预先获取到的目标说话人的语音，确定上述目标说话人的音色特征；第二提取单元502，被配置成从目标文本中提取声学特征；生成单元503，被配置成基于上述音色特征和上述声学特征，生成目标语音。

在一些实施例的可选实现方式中，第一提取单元501进一步被配置成：将上述目标说话人的语音输入到预先训练好的说话人识别网络，得到上述音色特征。

在一些实施例的可选实现方式中，上述音色特征是用声纹相关的向量进行表示的。

在一些实施例的可选实现方式中，第二提取单元502进一步被配置成：将上述目标文本输入到预先训练好的声学特征提取网络，得到上述声学特征。

在一些实施例的可选实现方式中，上述声学特征是用向量进行表示的。

在一些实施例的可选实现方式中，生成单元503进一步被配置成：将上述音色特征和上述声学特征输入到预先训练好的声码器中，得到目标语音。

在一些实施例的可选实现方式中，生成单元503进一步被配置成：将上述音色特征和上述声学特征在预定的维度上拼接后得到的向量输入到上述声码器中，得到目标语音。

在一些实施例的可选实现方式中，上述声码器是通过以下步骤训练得到的：获取样本，上述样本包括样本语音以及与样本语音对应的样本音色特征和样本声学特征；将上述样本音色特征和上述样本声学特征输入到待训练模型，得到语音；将上述语音与对应的样本语音进行分析，确定语音的损失值；将上述损失值与目标值进行比较，根据比较结果确定待训练模型是否训练完成；响应于确定待训练模型未训练完成，调整训练模型中的相关参数。

在一些实施例的可选实现方式中，上述步骤还包括：响应于确定待训练模型训练完成，将待训练模型确定为上述声码器。

可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的服务器或终端设备)600的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至i/o接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从rom602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertexttransferprotocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，adhoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：从上述目标说话人的语音中提取上述音色特征；基于上述音色特征和上述目标说话人的语音对应的文本，生成目标说话人语音的第一声学特征；基于上述目标说话人语音的第一声学特征和上述音色特征，生成目标语音。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一提取单元、第二提取单元、生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一提取单元还可以被描述为“提取音色特征的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种语音生成方法，包括：基于预先获取到的目标说话人的语音，确定上述目标说话人的音色特征；从目标文本中提取声学特征；基于上述音色特征和上述声学特征，生成目标语音。

根据本公开的一个或多个实施例，从目标说话人的语音中提取上述音色特征，包括：将上述目标说话人的语音输入到预先训练好的说话人识别网络，得到上述音色特征。

根据本公开的一个或多个实施例，上述音色特征是用声纹相关的向量进行表示的。

根据本公开的一个或多个实施例，从目标文本中提取声学特征，包括：将上述目标文本输入到预先训练好的声学特征提取网络，得到上述声学特征。

根据本公开的一个或多个实施例，上述声学特征是用向量进行表示的。

根据本公开的一个或多个实施例，基于上述音色特征和上述声学特征，生成目标语音：将上述音色特征和上述声学特征输入到预先训练好的声码器中，得到目标语音。

根据本公开的一个或多个实施例，上述将上述音色特征和上述声学特征输入到预先训练好的声码器中，得到目标语音，包括：将上述音色特征和上述声学特征在预定的维度上拼接后得到的向量输入到上述声码器中，得到目标语音。

根据本公开的一个或多个实施例，上述声码器是通过以下步骤训练得到的：获取样本，上述样本包括样本语音以及与样本语音对应的样本音色特征和样本声学特征；将上述样本音色特征和上述样本声学特征输入到待训练模型，得到语音；将上述语音与对应的样本语音进行分析，确定语音的损失值；将上述损失值与目标值进行比较，根据比较结果确定待训练模型是否训练完成；响应于确定待训练模型未训练完成，调整训练模型中的相关参数。

根据本公开的一个或多个实施例，上述步骤还包括：响应于确定待训练模型训练完成，将待训练模型确定为上述声码器。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种语音生成装置，包括：第一提取单元，被配置成基于预先获取到的目标说话人的语音，确定上述目标说话人的音色特征；第二提取单元，被配置成从目标文本中提取声学特征；生成单元，被配置成基于上述音色特征和上述声学特征，生成目标语音。

根据本公开的一个或多个实施例，第一提取单元进一步被配置成：将上述目标说话人的语音输入到预先训练好的说话人识别网络，得到上述音色特征。

在一些实施例的可选实现方式中，上述音色特征是用声纹相关的向量进行表示的。

根据本公开的一个或多个实施例，第二提取单元进一步被配置成：将上述目标文本输入到预先训练好的声学特征提取网络，得到上述声学特征。

在一些实施例的可选实现方式中，上述声学特征是用向量进行表示的。

根据本公开的一个或多个实施例，生成单元进一步被配置成：将上述音色特征和上述声学特征输入到预先训练好的声码器中，得到目标语音。

在一些实施例的可选实现方式中，生成单元503进一步被配置成：将上述音色特征和上述声学特征在预定的维度上拼接后得到的向量输入到上述声码器中，得到目标语音。

在一些实施例的可选实现方式中，上述声码器是通过以下步骤训练得到的：获取样本，上述样本包括样本语音以及与样本语音对应的样本音色特征和样本声学特征；将上述样本音色特征和上述样本声学特征输入到待训练模型，得到语音；将上述语音与对应的样本语音进行分析，确定语音的损失值；将上述损失值与目标值进行比较，根据比较结果确定待训练模型是否训练完成；响应于确定待训练模型未训练完成，调整训练模型中的相关参数。

在一些实施例的可选实现方式中，上述步骤还包括：响应于确定待训练模型训练完成，将待训练模型确定为上述声码器。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上述任一的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如上述任一的方法。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。