[0001] 本发明涉及语音技术领域，具体为一种实时情感模拟的声音克隆系统。

[0002] 基于语音转换技术的语音克隆，使用基于统计模型的语音转换技术，将一段语音的特征转换为目标声音的特征。常见的方法包括隐马尔可夫模型（HMM）和循环神经网络（RNN）。这些技术可以实现基本的语音转换，但往往在自然度和情感表达方面存在不足，基于生成对抗网络（GAN）的语音合成，近年来，生成对抗网络（GAN）被广泛应用于语音合成领域，尤其是语音克隆和情感合成。GAN通过对抗训练生成高质量的语音样本，在生成语音的自然度和多样性方面取得了显著进展。然而，GAN模型的训练复杂度较高，且在处理长时间语音或复杂情感表达时仍存在一定的挑战，基于多模态融合的语音合成：多模态融合技术结合了语音、图像、文本等多种模态信息，以生成更为丰富的语音表达。此类技术虽然在提升语音的自然性和情感表现力方面有所突破，但其实现过程复杂，数据需求量大，且实时性较差。

[0003] 现有技术在语音克隆中生成的语音虽然逼真，但在自然度和情感表达上仍存在不足，特别是在处理复杂的情感表达时，语音容易显得机械化、缺乏生动性，情感表达能力有限，在需要细腻情感表达的场景中，往往无法准确捕捉和重现目标声音的情感语调，像GAN这样的深度学习模型虽然能够生成高质量的语音，但其训练过程复杂，计算资源消耗大，且需要大量的标注数据进行训练，这在一定程度上限制了技术的普及和应用，实时性不足，许多现有的语音合成技术由于其计算复杂度高，在实时性要求高的场景如实时语音转换或在线互动中表现不佳，生成延迟显著，影响用户体验，数据隐私和安全风险，在语音克隆过程中，由于涉及用户的语音数据，在数据存储和传输过程中，存在数据泄露的风险。

[0022] 下面将结合本发明的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0023] 实施方式一：基于深度学习的声音克隆系统请参阅附图1‑附图8，本发明实施例提供一种实时情感模拟的声音克隆系统，包括：
数据采集与预处理模块、语音特征提取模块、情感建模模块、语音合成模块、质量评估与优化模块和用户输出界面模块；
数据采集与预处理模块用于获取用户原始语音数据，并进行去噪、归一化、分帧处理操作，数据采集与预处理模块与语音特征提取模块相连接，预处理后的数据传输到特征提取模块；
语音特征提取模块用于从预处理后的语音数据中提取关键的音高、音调、频谱特征，为情感建模提供基础，语音特征提取模块与情感建模模块连接，提取的特征作为情感建模的输入；
情感建模模块用于利用生成对抗网络和循环神经网络对提取的语音特征进行情感建模，生成具有特定情感特征的语音模型，情感建模模块与语音合成模块连接，建模后的情感语音特征将传输给语音合成模块；
语音合成模块用于根据情感建模模块生成的特征，合成具有情感的语音，语音合成模块与用户输出界面模块连接，生成的语音将传输到用户界面供用户使用；
质量评估与优化模块用于对生成的语音进行质量评估，并根据评估结果和用户反馈来优化系统，质量评估与优化模块与语音合成模块和用户反馈系统连接，评估结果用于优化语音合成模块；
用户输出界面模块用于向用户展示生成的语音，并提供下载和播放功能，用于与用户的交互，用户输出界面模块与语音合成模块和质量评估模块连接，最终的语音由该模块进行展示和播放。

[0024] 数据采集与预处理模块包括原始数据采集单元和噪声去除单元，原始数据采集单元用于负责收集用户的初始语音信息，噪声去除单元用于消除采集到的语音数据中的环境噪声和其他干扰声。

[0025] 具体的，数据采集与预处理模块，用户通过系统界面上传原始语音数据，系统首先对这些数据进行预处理，预处理步骤包括降噪、归一化、分帧等操作，以确保输入数据的质量和一致性，当用户上传语音数据后，系统自动启动预处理模块，该模块通过滤波算法去除背景噪音，并对音频信号进行归一化处理，确保各语音片段的音量和频率在同一标准范围内，最后，将处理后的音频信号分帧，为后续的特征提取做准备；原始数据采集单元，原始数据采集单元通过音频输入设备如麦克风来捕捉用户发出的语音信号，它利用模拟‑数字转换技术，将连续的模拟语音信号转换为离散的数字信号，在采集过程中，会按照一定的采样频率和量化精度对语音进行采样和量化，以确保能够准确地记录语音的各种特征，能够准确、全面地获取用户的原始语音信息，为后续的处理提供了丰富的数据基础，保证了语音数据的原始性和完整性，使得后续的分析和处理能够基于真实、未失真的语音来源进行，从而提高整个系统的性能和准确性；
噪声去除单元，噪声去除单元首先对采集到的语音信号进行频谱分析，确定噪声的频率范围和强度特征，然后，采用滤波技术，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，将处于噪声频率范围内的信号成分进行衰减或去除，同时，还可能运用自适应滤波算法，根据语音信号和噪声的实时变化，动态地调整滤波参数，以更有效地去除噪声，此外，基于统计模型的方法也被用于估计噪声的特征，并从语音信号中减去噪声的估计值，显著提高了语音数据的质量和清晰度，减少了环境噪声和其他干扰声对语音特征提取和后续处理的影响，增强了语音信号的可懂度和可识别性，为后续的处理模块提供了更纯净、更有价值的语音数据，有助于提高整个系统的性能和准确性，提升用户体验。

[0026] 数据采集与预处理模块还包括数据标准化单元和数据缓存单元，数据标准化单元用于将预处理后的语音数据进行标准化处理，使其具有统一的格式和范围，便于后续处理，数据缓存单元用于暂时存储采集到的原始语音数据，以防止数据丢失或处理中断。

[0027] 具体的，数据标准化单元首先对预处理后的语音数据进行特征分析，确定数据的分布范围和特征值，然后，采用常见的标准化方法，如Z‑score标准化或Min‑Max标准化，Z‑score标准化通过减去均值并除以标准差，将数据转换为均值为0、标准差为1的分布；Min‑Max标准化则将数据映射到指定的区间，如[0,1]，在标准化过程中，会对语音数据的各个特征维度进行独立处理，以确保每个维度的数据都具有统一的尺度和范围，使得不同来源和特征的语音数据具有统一的格式和范围，消除了数据之间的量纲差异和数值差异过大的问题，方便后续处理模块对数据进行一致的分析和处理，提高了算法的稳定性和准确性，有助于不同模块之间的数据交互和共享，减少了因数据格式不一致导致的错误和复杂性；数据缓存单元，数据缓存单元由高速存储介质（如内存或闪存）组成，具有一定的存储容量，当原始语音数据被采集时，它们会被迅速写入缓存区，缓存单元采用先进先出（FIFO）或其他缓存管理策略，以确保新采集的数据能够及时存储，同时旧数据在必要时被覆盖或删除，在数据处理过程中，如果出现处理速度跟不上采集速度或者处理中断的情况，缓存单元能够暂时保存未处理的数据，等待处理恢复时继续提供数据，有效地防止了因数据采集速度和处理速度不匹配导致的数据丢失，保证了数据处理的连续性，即使在系统出现短暂故障或性能波动时，也能维持数据的完整性，减少了由于数据中断而导致的重复采集和处理，提高了系统的效率和稳定性，为实时处理和分析语音数据提供了可靠的数据支持，确保系统能够正常运行。

[0028] 语音特征提取模块包括特征提取算法单元、特征筛选单元和特征存储单元，特征提取算法单元用于运用卷积神经网络的相关算法，从预处理后的语音数据中提取关键特征，特征筛选单元用于对提取出的特征进行筛选，去除冗余或不重要的特征，特征存储单元用于将筛选后的关键语音特征进行存储，以便后续模块调用。

[0029] 具体的，语音特征提取模块，系统使用卷积神经网络从预处理后的语音数据中提取语音的关键特征，如音高、音调和频谱等，这些特征能够有效捕捉语音的细节和情感信息，预处理完成后，音频数据将被传递到语音特征提取模块，该模块通过CNN模型对音频进行多层卷积操作，逐层提取语音的频率、时域特征，提取的特征向量将作为输入传递给情感建模模块，特征提取算法单元特征提取算法单元中的卷积神经网络（CNN）通过构建多个卷积层和池化层来处理预处理后的语音数据，卷积层中的卷积核在输入的语音数据上滑动，对局部区域进行特征提取，卷积核的权重通过训练学习得到，能够捕捉语音数据中的不同模式和特征，如音高的变化、频率的分布等，池化层则对卷积层的输出进行下采样，减少数据维度，同时保留主要特征，能够自动从复杂的语音数据中提取出具有代表性和区分性的关键特征，这些特征能够反映语音的本质属性和模式，提高了特征提取的效率和准确性，避免了手工特征设计的复杂性和局限性，为后续的处理提供了高质量的特征表示，有助于提升整个系统的性能；
特征筛选单元使用各种特征评估指标和算法来对提取出的特征进行分析，常见的方法包括计算特征的方差、相关性、信息增益等，根据设定的阈值或规则，判断哪些特征是冗余的、对分类或建模贡献较小的，然后，将这些不重要的特征去除，只保留具有显著区分能力和信息量的特征，减少了特征的维度和冗余度，降低了计算复杂度和存储需求，提高了后续处理的效率和准确性，避免了不重要特征对模型的干扰和误导，使得模型能够更加聚焦于关键特征，提升了模型的泛化能力和性能；
特征存储单元特征存储单元采用高效的数据存储结构，如数据库、数组或缓存等，来保存筛选后的关键语音特征，根据特征的类型和数量，合理分配存储空间，并建立索引以便快速检索和调用，在存储过程中，还会对特征进行压缩和编码，以减少存储空间的占用，为后续模块提供了快速访问和调用特征的能力，减少了重复计算和数据传输的时间开销，确保了特征的安全性和完整性，防止数据丢失或损坏，便于对特征进行管理和更新，为系统的持续优化和改进提供了支持。

[0030] 情感建模模块包括情感学习单元、模型构建单元，情感学习单元用于利用生成对抗网络和循环神经网络学习大量带有情感标签的语音样本，获取情感建模的知识，模型构建单元用于根据学习到的知识构建情感语音模型。

[0031] 具体的，情感建模模块采用生成对抗网络（GAN）和循环神经网络（RNN）进行语音情感建模，GAN生成逼真的语音样本，而RNN捕捉语音的时间序列特性，确保生成的语音在情感表达和连贯性上与真人语音相匹配，提取的语音特征向量进入情感建模模块，首先，GAN的生成器根据这些特征生成初步的情感语音，判别器则评估生成语音的真实性和自然度，RNN模块对生成的语音进行时间序列建模，确保情感表达的连贯性和自然度，经过多轮对抗训练，最终生成高度情感化的语音特征；情感学习单元中的生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成，生成器尝试生成具有情感特征的语音样本，而判别器则判断输入的样本是真实的带有情感标签的语音样本还是由生成器生成的，通过两者之间的不断对抗和优化，生成器逐渐学习到真实情感语音的特征分布，循环神经网络（RNN）则能够处理序列数据，记住历史信息，从而更好地捕捉语音中情感表达的时间动态，通过将大量带有明确情感标签的语音样本输入到 GAN 和 RNN 的组合模型中，进行反复的训练和调整，模型逐渐学习到不同情感在语音中的表现模式和规律，获取情感建模的知识，能够深入挖掘语音样本中的情感信息，提取出复杂的情感特征和模式，为后续的模型构建提供丰富和准确的知识基础，提高情感建模的准确性和可靠性，适应不同类型和强度的情感表达，增强模型的泛化能力；
模型构建单元模型构建单元根据情感学习单元获取的知识，确定模型的架构和参数，选择合适的神经网络层类型、数量和连接方式，以构建能够准确模拟情感表达的语音模型，利用学习到的权重和偏差等参数，对输入的语音特征进行处理和转换，生成具有特定情感特征的输出，在构建过程中，还会不断进行调试和优化，以确保模型的性能和准确性。

[0032] 情感建模模块还包括模型调整单元和模型验证单元，模型验证单元用于验证构建和调整后的情感模型的有效性和准确性，模型调整单元用于对构建好的模型进行微调，用于提高情感表达的准确性。

[0033] 具体的，模型调整单元首先分析模型在训练数据和验证数据上的表现，确定可能存在的不足和偏差，然后，通过调整模型的超参数，如学习率、层数、节点数量等，来优化模型的性能，或者采用更先进的优化算法，如Adagrad、Adadelta等，改进模型的训练过程，此外，还可以引入正则化技术，如L1和L2正则化，防止模型过拟合，对于复杂的情感表达不准确的部分，可能会针对性地增加更多的训练数据或者进行数据增强操作，以丰富模型的学习素材，能够对构建好的模型进行精细化的改进，提高模型对各种情感表达的准确性和适应性，有效避免模型的过拟合或欠拟合现象，使模型在新的未见过的数据上具有更好的泛化能力，逐步优化模型的性能，使其更符合实际应用的需求；模型验证单元将构建和调整后的情感模型应用于一组独立的验证数据集，这些数据集包含了各种具有明确情感标注的语音样本，通过将模型的输出结果与真实的情感标注进行对比，计算一系列的评估指标，如准确率、召回率、F1值等，来衡量模型的性能，同时，还会进行可视化分析，观察模型在不同情感类别上的表现，以及对边缘和复杂情感样本的处理能力，此外，可能会采用交叉验证等技术，增加验证的可靠性和稳定性，客观准确地评估情感模型的有效性和准确性，为模型的进一步改进提供有力的依据，帮助发现模型在不同情感类别和场景下的优势和不足，为针对性的优化提供方向，确保模型在实际应用中能够可靠地识别和表达情感，提高系统的整体性能和用户体验。

[0034] 语音合成模块包括合成算法应用单元、音质优化单元和合成语音输出单元，合成算法应用单元用于运用参数语音合成技术与神经网络语音合成技术的相关算法合成语音，音质优化单元用于对生成的语音进行音质优化，使其清晰和自然，合成语音输出单元用于将合成的语音输出给后续模块或用户。

[0035] 具体的，语音合成模块根据情感建模后的语音特征生成高质量的合成语音，合成过程结合了参数化语音合成技术和神经网络语音合成技术，以确保生成语音的音质和情感表达的准确性，情感建模完成后，语音特征被传递到语音合成模块，该模块通过参数化合成方法对语音特征进行处理，并利用神经网络对合成语音进行优化，确保音质的高保真度和情感的细腻表达，生成的合成语音随后传递至质量评估模块；合成算法应用单元合成算法应用单元首先对输入的语音特征和相关文本信息进行分析和处理，参数化语音合成技术基于声学模型和激励模型，通过生成声学参数来描述语音的特征，如基频、时长、频谱等，神经网络语音合成技术则利用深度神经网络学习语音的特征模式和映射关系，将两种技术相结合，综合考虑语音的韵律、语调、音色等因素，生成初步的合成语音信号，
音质优化单元显著提升生成语音的音质，使其更加清晰、自然、流畅，减少了合成痕迹，增强语音的可懂度和可听性，提高用户的听觉体验，使合成语音更符合人类的语音表达规律，增强其逼真度和亲和力；
合成语音输出单元将合成的高质量语音准确、及时地提供给后续模块进行进一步处理或直接呈现给用户，满足不同系统和设备对语音数据格式的要求，实现广泛的应用和兼容性，保证语音输出的稳定性和流畅性，提升整个系统的性能和用户满意度。

[0036] 质量评估与优化模块包括质量评估指标设定单元和评估执行单元，质量评估指标设定单元用于评估生成语音质量的具体指标，指标包括清晰度、自然度和情感表达准确性，评估执行单元用于按照设定的指标对生成的语音进行评估。

[0037] 具体的，系统使用自动化质量评估工具对生成的语音进行评估，并根据评估结果进行优化，确保语音的自然度和清晰度达到预期标准，语音合成后，生成的语音将通过质量评估模块进行评估，该模块使用基于深度学习的评估算法，对语音的自然度、情感表达准确性等指标进行打分，并提供优化建议，系统根据这些建议进行迭代优化，确保输出语音的高质量；质量评估指标设定单元，为准确评估生成语音的质量提供了明确、科学的依据，确保评估的全面性和客观性，避免了主观随意性和片面性，有助于聚焦关键的质量维度，有针对性地提升语音生成的质量；
评估执行单元能够客观、准确地按照预定指标对生成语音进行评估，为后续的优化提供可靠的数据支持，及时发现语音生成过程中存在的质量问题，为改进提供明确的方向，促进语音生成技术的不断优化和提升，提高系统的性能和竞争力。

[0038] 质量评估与优化模块还包括历史数据存储单元和优化策略制定单元，优化策略制定单元用于根据评估结果制定优化策略，以改进系统性能，历史数据存储单元用于存储历次质量评估的结果和对应的优化策略，用于进行趋势分析和经验借鉴。

[0039] 具体的，历史数据存储单元为系统的长期优化提供了丰富的数据基础，能够支持对系统性能变化趋势的深入分析，方便进行数据的回溯和对比，有助于发现潜在的规律和问题，促进了经验的积累和传承，为新的优化工作提供有价值的参考；优化策略制定单元能够针对性地制定有效的优化策略，快速解决当前存在的质量问题，提高了系统优化的效率和准确性，避免了盲目尝试和无效的改进工作，推动系统性能的持续提升，以适应不断变化的用户需求和技术发展。

[0040] 用户输出界面模块包括语音展示单元、用户操作响应单元和反馈收集单元，语音展示单元用于在用户界面上展示生成的语音，供用户直观查看，用户操作响应单元用于响应用户的下载和播放操作请求，反馈收集单元用于收集用户对生成语音的反馈信息，反馈信息用于系统的改进，具体的，用户输出界面模块负责将最终的合成语音呈现给用户，并支持语音下载和播放功能，优化后的语音被传输到用户输出界面，用户可以通过界面播放、下载合成语音，或者进行进一步的语音调整和优化；
语音展示单元使用户能够直观地看到生成语音的相关信息，增强对生成结果的感知和理解，提供便捷的操作控制，方便用户根据自身需求进行播放操作，提升用户与系统的交互体验，增加用户对系统的满意度；
用户操作响应单元能够及时、准确地响应用户的操作请求，提供流畅的用户体验，保证下载和播放操作的稳定性和可靠性，避免操作失败或卡顿现象，增强系统的交互性和易用性，提高用户对系统功能的满意度；
反馈收集单元为系统改进提供了来自用户的直接、真实的意见和建议，具有重要的参考价值，有助于发现系统存在的问题和不足，明确改进的方向和重点，增强用户参与感，提升用户对系统的关注和信任。

[0041] 实施方式二：实时语音克隆系统实时数据采集与预处理：系统通过实时麦克风输入采集语音数据，并在采集的同时进行预处理，以确保语音生成的实时性，用户在实时通话或在线会议中，语音数据通过麦克风直接输入到系统，系统边采集边进行预处理操作，处理后的语音片段立即传递至语音特征提取模块，减少处理延迟；
快速情感建模与合成：本方案在情感建模与语音合成过程中使用了加速算法，确保语音的即时生成，在特征提取后，系统使用轻量级的情感建模算法，对语音情感进行快速建模，生成的情感特征立即传递至语音合成模块，通过优化的神经网络实现快速语音生成，确保用户在实时互动中获得流畅的语音体验；
用户实时反馈与自动优化：工作原理：系统通过实时获取用户反馈，自动调整语音生成参数，持续优化语音输出质量，在实时生成过程中，系统实时监控用户的反馈，收集反馈数据并自动调整语音合成参数，如语速、语调等，确保语音输出符合用户预期。

[0042] 实施方式三：多模态融合的情感语音克隆系统多模态数据采集与融合：系统不仅采集语音数据，还结合图像和文本数据进行多模态融合，以增强情感表达的准确性，用户在上传语音数据的同时，可以上传相应的表情图像和文本描述，系统将图像数据和文本数据与语音数据同步处理，并通过多模态融合算法生成更加丰富的情感语音；
多模态情感建模：系统利用多模态数据进行情感建模，确保生成的语音不仅在语音层面，还在表情和语义层面上与用户情感高度一致，特征提取模块不仅提取语音特征，还提取图像中的表情特征和文本中的情感信息，多模态融合模型将这些特征整合，生成统一的情感表达模型，并用于语音合成；
多模态语音合成：多模态语音合成模块结合音频、图像和文本特征生成高保真度的情感语音，进一步增强用户体验，在情感建模完成后，多模态合成模块将音频特征与图像、文本特征结合，生成更加生动的语音输出，用户不仅可以听到语音，还可以通过界面看到对应的表情和文字描述。

[0043] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。