1.一种韵律停顿信息的确定方法，其特征在于，包括：提取待合成文本的韵律预测特征；

根据所用的发音人选择所述发音人对应的自适应韵律预测模型；

将所述待合成文本的韵律预测特征输入到所述发音人对应的自适应韵律预测模型中，以确定所述待合成文本的韵律停顿信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所用的发音人选择所述发音人对应的自适应韵律预测模型之前，还包括：训练韵律预测的基础模型；

通过所述基础模型对发音人的韵律停顿信息进行自适应，获得所述发音人对应的自适应韵律预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练韵律预测的基础模型包括：获得韵律预测的标注文本；

提取所述标注文本的韵律预测特征，以及标注所述标注文本的韵律停顿信息；

通过机器学习工具建立所述标注文本的韵律预测特征与韵律停顿信息之间的映射关系，获得所述韵律预测的基础模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述基础模型对发音人的韵律停顿信息进行自适应，获得所述发音人对应的自适应韵律预测模型包括：获得发音人的录音文本；

提取所述录音文本的韵律预测特征，以及根据所述发音人朗读的节奏标注所述录音文本的韵律停顿信息；

根据所述录音文本的韵律预测特征，通过所述基础模型对所述录音文本的韵律停顿信息进行自适应，获得所述发音人对应的自适应韵律预测模型。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述提取待合成文本的韵律预测特征包括：对所述待合成文本进行分词和词性标注，以提取所述待合成文本的韵律预测特征。

6.一种韵律停顿信息的确定装置，其特征在于，包括：提取模块，用于提取待合成文本的韵律预测特征；

选择模块，用于根据所用的发音人选择所述发音人对应的自适应韵律预测模型；

确定模块，用于将所述提取模块提取的待合成文本的韵律预测特征输入到所述选择模块选择的所述发音人对应的自适应韵律预测模型中，以确定所述待合成文本的韵律停顿信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：训练模块，用于在所述选择模块选择所述发音人对应的自适应韵律预测模型之前，训练韵律预测的基础模型；

获得模块，用于通过所述训练模块训练的基础模型对发音人的韵律停顿信息进行自适应，获得所述发音人对应的自适应韵律预测模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述训练模块包括：第一获得子模块，用于获得韵律预测的标注文本；

第一提取子模块，用于提取所述第一获得子模块获得的标注文本的韵律预测特征；

第一标注子模块，用于标注所述第一获得子模块获得的标注文本的韵律停顿信息；

第一模型获得子模块，用于通过机器学习工具建立所述第一提取子模块提取的标注文本的韵律预测特征与所述第一标注子模块标注的韵律停顿信息之间的映射关系，获得所述韵律预测的基础模型。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获得模块包括：第二获得子模块，用于获得发音人的录音文本；

第二提取子模块，用于提取所述第二获得子模块获得的录音文本的韵律预测特征；

第二标注子模块，用于根据所述发音人朗读的节奏标注所述第二获得子模块获得的录音文本的韵律停顿信息；

第二模型获得子模块，用于根据所述第二提取子模块提取的录音文本的韵律预测特征，通过所述基础模型对所述第二标注子模块标注的录音文本的韵律停顿信息进行自适应，获得所述发音人对应的自适应韵律预测模型。

10.根据权利要求6-9任意一项所述的装置，其特征在于，所述提取模块，具体用于对所述待合成文本进行分词和词性标注，以提取所述待合成文本的韵律预测特征。