【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语音处理，尤其涉及一种语音处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来，语音处理技术取得了显著进展，在金融业务智能客服、医疗健康养老等关键领域得到广泛应用。随着大型语言模型（llm）被引入语音处理技术，文本到语音合成（tts）技术更是实现了质的飞跃。而现有的大型语言模型-文本到语音合成（llm-tts）方法通常将语音处理问题视为一个下一个词预测任务，依赖于编码模块和解码模块进行语音标记化和波形重建。
2、在此过程中，多码本语音编解码在实际操作时，通常需要分成两个语音，一个是待处理语音，另一个是参考语音，并分别对它们进行编解码。这种方式增加了运算量，导致处理效率低下，并且面对不同场景和数据时，稳定性欠佳，鲁棒性不足。因此，如何提高语音处理效率与鲁棒性，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种语音处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有语音处理效率与鲁棒性较低的技术问题。
2、第一方面，提供了一种语音处理
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1.一种语音处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述参考编码器包括多层二维卷积层和门控循环单元层；
3.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述编码模块包括卷积神经网络编码器、第一重采样模块和第一双向长短期记忆网络模块，其中，所述卷积神经网络编码器与所述第一重采样模块相连，所述第一重采样模块与所述第一双向长短期记忆网络模块相连；
4.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述解码模块包括第二双向长短期记忆网络模块、第二重采样模块和卷积神经网络解码器，其中，所述第二双向长短期记忆...
【技术特征摘要】
1.一种语音处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述参考编码器包括多层二维卷积层和门控循环单元层；
3.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述编码模块包括卷积神经网络编码器、第一重采样模块和第一双向长短期记忆网络模块，其中，所述卷积神经网络编码器与所述第一重采样模块相连，所述第一重采样模块与所述第一双向长短期记忆网络模块相连；
4.如权利要求1所述的语音处理方法，其特征在于，所述解码模块包括第二双向长短期记忆网络模块、第二重采样模块和卷积神经网络解码器，其中，所述第二双向长短期记忆网络模块与所述第二重采样模块相连，所述第二重采样模块与所述卷积神经网络解码器相连；
5.如权利要求4所述的语音处理方法，其特征在于，所述将所述目标内容表示输入至所述第二双向长短期记忆网络模块，以获得所述第二双向长短期记忆...
【专利技术属性】
技术研发人员：张旭龙，王健宗，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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