一种无需原始数据存储的持续性学习生成语音特征的方法

摘要

本发明提供一种无需原始数据存储的持续性学习生成语音特征的方法，包括：采集音频数据，提取音频声学特征，得到线性倒谱系数特征；应用所述线性倒谱系数特征对深度学习网络模型进行训练，得到源域模型；在源域模型的训练损失函数基础上加入了正则化损失，约束模型参数优化的方向，应用新采集的音频数据对所述源域模型进行模型参数更新，得到目标域模型。