跨用户歌唱风格迁移的深度神经网络训练系统

本申请涉及音频处理与深度学习技术领域，公开了跨用户歌唱风格迁移的深度神经网络训练系统，包括：数据预处理模块，用于获取并预处理源歌手和目标歌手的歌唱音频数据，通过短时傅里叶变换生成梅尔频谱表示；内容编码模块，通过深度神经网络基于源歌手的音频数据提取内容特征，生成源歌手的内容表示，所述内容表示包括歌词、旋律和音高的信息；风格编码模块，通过深度神经网络基于目标歌手的音频数据提取风格特征，生成目标歌手的风格表示。本发明通过引入高保真生成对抗网络和多任务学习策略，显著提高了音频风格迁移的质量、准确性和一致性，实现了源歌手内容与目标歌手风格的精准结合，生成的音频更自然、清晰且符合目标风格。