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文档简介
2基于所述语境信息、所述情感信息以及所述当前播若所述当前播报场景为播报聊天信息的播报场景若所述当前播报场景不为播报聊天信息的播报场景,则从基于所述语境信息、所述情感信息以及所述目标音色特若所述当前播报场景为播报聊天信息的播报场景,则从存储的音色特征中,获取与所述目标播报角色对应的从存储的音色特征中,获取与所述角色属性信息匹配的基于预先确定的不同的播报角色与音色特征的对应关3将所述语境信息、所述情感信息以及所述当前播报场景8.根据权利要求1_6任一项所述的方法,其特征在于,在所述播放所述待播报语音之所述文本分析模块用于获取与所述待播报文本对应的所述语音生成模块用于基于所述语境信息、所述情感信息一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序配置用于执行如权利要求1_8任一项所述的45[0014]图5是本申请实施例的用于执行根据本申请实施例的语音播报方法的电子设备的[0015]图6是本申请实施例的用于保存或者携带实现根据本申请实施例的语音播报方法助手的固定声音进行转换,因此用户在听了长时间的语音助手的声音后通常会感到枯燥,语音播报装置400的电子设备100(图5)。下面将以电子设备为例,说明本实施例的具体流67情感信息的识别,而是依据待播报文本中的目标基本元素对应的语义进行情感信息的识[0035]在一种可能的实施方式中,在确定待播报文本对应的语境信息中,语音合成模型可以是神经网络模型,可选地,神经网络模型可以是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)或循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,8[0042]本申请实施例提供的语音播报方法,通过获取当前播报场景对实现根据实际播报场景对应的音色特征、播报文本的语境和情感来生成对应的播报语音,[0043]请参阅图2,图2示出了本申请另一个实施例提供的语音播报方法的流程示意9特征。其中,可以通过提取历史语音的梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测倒谱系数特点的准确学习。以通过待播报文本确定相应的播报角色,并根据播报角色确定出用于语音播报的音色特在播报游戏中的游戏对话信息的播报场景中,待播报文本为某个游戏角色的说话内容时,时,电子设备可以识别文本聊天信息对应的语境信息和情感信息,并根据用户B的音色特提醒事项时,可以根据预先设定的用于播报家庭消息或提醒事项的家庭成员的音色特征,[0072]本申请实施例提供的语音播报方法,可以实现根据实际播报场景对应的音色特[0073]请参阅图3,图3示出了本申请又一个实施例提供的语音播报方法的流程示意[0084]需要说明的是,步骤S340与步骤S320和步骤S330之间的执行顺[0089]本申请实施例提供的语音播报方法,可以实现根据实际播报场景对应的音色特取当前播报场景对应的待播报文本;所述文本分析模块420用于获取与所述待播报文本对[0091]在一些实施方式中,语音生成模块430可以具体用于若所述当前播报场景为播报[0092]在一种可能的实施方式中,语音生成模块430还可以用于若所述当前播报场景为[0093]在一种可能的实施方式中,语音生成模块430还可以用于若所述当前播报场景不[0094]可选地,语音生成模块430还可以用于若所述当前播报场景不为播报聊天信息的[0095]可选地,语音生成模块430还可以用于基于预先确定的不同的播报角色与音色特个或多个应用程序,其中一个或多个应用程序可以被存储在存储器120中并被配置为由一个或多个处理器110执行,一个或多个应用程序配置用于执行如前述方法实施例所描述的Array,PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器110可集成中央处理器(Central实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储电子设备100在使用中所创建该计算机可读介质800中存储有程序代码,所述程序代码可被处理器调用执行上述方法实算机可读介质(non_transitorycomputer_readablestoragemedium)。计算机可读存储以从一个或者多个
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