【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】语音转换方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及音频处理
，尤其涉及一种语音转换方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
语音转换技术是一种保持语义内容不变的情况下，将源语音转换为目标语音的技术，其中，源语音为第一人声发出的语音，目标语音为第二人声发出的语音，也即将第一人声发出的源语音通过语音转换技术，转换为语义相同的第二人声发出的目标语音。随着深度神经网络技术的快速发展，基于深度学习的语音转换方法转换的语音相似度高且语音质量好、流畅度好。目前基于深度学习的语音转换方法主要包括两个步骤，首先用大量的语音数据训练转换模型，再用训练好的模型来进行语音转换。因为训练对计算资源要求很高，离线端的资源很少，性能很低，用来做训练容易出现资源耗尽的情况，即使能够训练，效率也很低，时间成本太高，难以使用。因此，目前基于深度学习的语音转换功能要依托在线的高性能的服务器才能够实现，离线状态下无法使用。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提出了一种离线状态下仍能够进行高质量...
【技术保护点】
1.一种语音转换方法，所述方法包括：/n获取待转换语音和原始转换模型，所述原始转换模型的格式为在线格式；/n将所述原始转换模型进行格式转换，得到离线格式的目标转换模型；/n对所述待转换语音进行特征提取，得到待转换特征；/n将所述待转换特征输入所述目标转换模型，得到所述目标转换模型输出的目标特征；/n根据所述目标转换模型输出的目标特征得到目标语音，所述目标语音的语音内容和所述待转换语音相同，所述目标语音的声音与所述待转换语音不同。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种语音转换方法，所述方法包括：
获取待转换语音和原始转换模型，所述原始转换模型的格式为在线格式；
将所述原始转换模型进行格式转换，得到离线格式的目标转换模型；
对所述待转换语音进行特征提取，得到待转换特征；
将所述待转换特征输入所述目标转换模型，得到所述目标转换模型输出的目标特征；
根据所述目标转换模型输出的目标特征得到目标语音，所述目标语音的语音内容和所述待转换语音相同，所述目标语音的声音与所述待转换语音不同。
2.根据权利要求1所述的语音转换方法，其特征在于，所述对所述待转换语音进行特征提取，得到待转换特征，包括：
对所述待转换语音进行周期特征提取和非周期特征提取，得到所述待转换语音对应的周期特征和非周期特征，所述周期特征包括基频和频谱包络；
根据所述周期特征和所述非周期特征得到待转换特征。
3.根据权利要求2所述的语音转换方法，其特征在于，所述根据所述周期特征和所述非周期特征得到待转换特征，包括：
根据所述周期特征和所述非周期特征得到目标维度特征，所述目标维度特征的维度高于所述周期特征和所述非周期特征的维度的和；
对所述目标维度特征进行格式转换，得到所述待转换特征。
4.根据权利要求1所述的语音转换方法，其特征在于，所述目标转换模型基于计算机统一设备架构递归神经网络工具包框架运行。
5.根据权利要求1所述的语音转换方法，其特征在于，所述对所述待转换语音进行特征提取，得到待转换特征，包括：
对所述待转换语音进行分段处理，得到多个分段语音；
对所述多个分段语音进行特征提取，得到多个分段特征；
所述将所述待转换特征输入所述目标转换模型，得到所述目标转换模型输出的目标特征，包括：
将每个所述分段特征并行的输入所述目标转换模型，得到每个所述分段特征对应的目标分段特征；
所述根据所述目标转换模型输出的目标特征得到目标语音，包括：
根据每个所述分段特征对应的目标分段特征得到目标语音。
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，李柏，丁万，黄东延，熊友军，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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