1.一种韵律层级预测模型的生成方法，其特征在于，包括：根据精标数据集生成初始的韵律层级预测模型；

收集语音及对应的文本数据，检测语音中的特征信息，并将所述特征信息加入文本数据的对应位置；

根据所述初始的韵律层级预测模型，对加入特征信息的文本数据进行韵律层级预测，得到初始的韵律层级预测结果；

根据所述精标数据集和所述初始的韵律层级预测结果进行训练，生成更新后的韵律层级预测模型，所述更新后的韵律层级预测模型用于语音合成时的韵律层级预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息是停顿信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测语音中的特征信息，并将所述特征信息加入文本数据的对应位置，包括：采用人工或者自动的方式，检测语音中的特征信息，并将所述特征信息加入文本数据的对应位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述自动的方式包括：基于文本数据与语音强制对齐的结果；或者，基于语音识别解码的最优序列；或者，

基于幅度的简单检测。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述收集语音及对应的文本数据，包括：收集海量的语音及对应的文本数据，所述海量的语音是指数量大于预设值的语音。

6.一种韵律层级预测方法，其特征在于，获取文本处理后的输入文本；

获取韵律层级预测模型；

根据所述韵律层级预测模型，对所述文本处理后的输入文本进行韵律层级预测，得到韵律层级预测结果；

其中，所述韵律层级预测模型采用如权利要求1-5任一项所述的方法生成。

7.一种韵律层级预测模型的生成装置，其特征在于，包括：第一生成模块，用于根据精标数据集生成初始的韵律层级预测模型；

处理模块，用于收集语音及对应的文本数据，检测语音中的特征信息，并将所述特征信息加入文本数据的对应位置；

预测模块，用于根据所述初始的韵律层级预测模型，对加入特征信息的文本数据进行韵律层级预测，得到初始的韵律层级预测结果；

第二生成模块，用于根据所述精标数据集和所述初始的韵律层级预测结果进行训练，生成更新后的韵律层级预测模型，所述更新后的韵律层级预测模型用于语音合成时的韵律层级预测。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特征信息是停顿信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于检测语音中的特征信息，并将所述特征信息加入文本数据的对应位置，包括：采用人工或者自动的方式，检测语音中的特征信息，并将所述特征信息加入文本数据的对应位置。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述自动的方式包括：基于文本数据与语音强制对齐的结果；或者，基于语音识别解码的最优序列；或者，

基于幅度的简单检测。

11.根据权利要求7-10任一项所述的装置，其特征在于，所述处理模块用于收集语音及对应的文本数据，包括：收集海量的语音及对应的文本数据，所述海量的语音是指数量大于预设值的语音。

12.一种韵律层级预测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取文本处理后的输入文本；

第二获取模块，用于获取韵律层级预测模型；

预测模块，用于根据所述韵律层级预测模型，对所述文本处理后的输入文本进行韵律层级预测，得到韵律层级预测结果；

其中，所述韵律层级预测模型采用如权利要求1-5任一项所述的方法生成。