区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
语音合成在日常的生活当中使用是比较广泛的，有时候在电视上就经常能够看见语音合成技术，如虚拟主持人等等。下面就将为大家详细介绍云服务器语音合成方法。
前段时间我们给很多用户说了语音转文字、音频转文字的方法，不少用户反馈很实用。于是大家就问了：语音转文字的方法有了，那么文字转语音、视频配音该怎么做呢？
在日常生活中，我们在很多地方都是需要用到语音合成的，像我们常看到的短视频等都是语音合成的结果，语音合成也是配音的一种，它在很大程度上可以模拟人声，有些比较专业的语音合成软件甚至可以合成相似度高达百分之九十的语音。语音合成主要是借助语音合成软件合成的，那么，怎么样语音合成呢？
许多失去说话能力的人需要利用某种技术进行交流，这项技术要求他们做出微小的动作来控制屏幕上的光标，进而选择单词或字母。最著名的例子就是霍金，他使用的是一种利用脸颊肌肉激活的发声装置。但是由于使用者必须逐个字母打出自己要说的话，这种装置通常速度很慢，每分钟最多生成十个单词，而正常说话者每分钟平均要说 150 个词，而这主要归功于人类的声道。
本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
音频按顺序分别为参考音频 1、以参考音频 1 的声线为输入的生成句子 1（Take a look at these pages for crooked creek drive.）、生成句子 2（There are several listings for gas station.）、参考音频 2、以参考音频 2 的声线为输入的生成句子 1（同上）、生成句子 2（同上）。
场景描述：利用神经网络将人说话时，相应大脑区域的神经信号进行解码，然后使用循环神经网络将信号合成为语音，可帮助语言障碍患者解决语言沟通问题。
AI科技评论按：目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
语音合成是一项重要的人工智能技术，它可以将文本转换为自然流畅的语音，为语音交互应用、辅助技术等领域提供了便利。本文将介绍如何利用AI技术实现自然和多样的语音合成，让你的应用更具人性化和个性化。
科技改变生活 近日，谷歌推出了新的语音合成系统Tacotron 2，这是一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS系统，该系统结合了初代Tacotron和Deepmind WaveNet等研究的经验，在能力上有了进一步提升。 TTS技术即从文本到语音，它是语音合成应用的一种。在搭载神经网络算法的语音控制器作用下，文本输出的语音音律应使听众在听取信息时感觉自然，毫无机器语音输出的冷漠与生涩感，但是目前还没有一款系统可以做到。 📷 2017年3月，谷歌推出了一种新的端到端语音合成系统Tacotron。
语音合成（text to speech），简称TTS。将文字转化为语音的一种技术，类似于人类的嘴巴，通过不同的音色说出想表达的内容。将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。
【编者按】目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
互联网的发展给我们的生活带来了很多便利，现在语音合成技术也变得越来越成熟，语音合成是一种机械的合成语音的功能，它的作用是多种多样的，在生活中很多地方都是可以使用到语音合成的。为了更好的使用语音合成功能，我们一般都会使用语音合成助手，不过，也有一部分朋友不知道语音合成助手怎么用，我们要多了解一下它的用法，那么，语音合成助手怎么用呢？
现在，互联网的发展是非常快速的，各种各样的网络功能也应运而生，语音合成就是其中之一。语音合成其实就是我们常说的配音，它主要是把文字转化为语音的，语音合成的方法并不困难，我们在互联网上面通过软件就可以完成语音合成的操作，而且合成的声音也是比较真实的，和人声是比较类似的。那么，语音合成怎么弄呢？
成千上万的人因事故或疾病导致言语能力丧失，与他人交流陷入困难。为了给不能说话的人提供便利，神经科学家设计了一种可以将大脑信号转换为语音的系统，每分钟可产生约150个字，语速接近自然水平。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet，一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归（autoregressive）的特点，只能按时间顺序逐个生成波形采样点，导致合成速度极慢，无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流（Gaussian inverse autoregressive flow），可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型，其合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
你猜的没错，这段有声书并非来自某个专业制作团队，而是一个 AI 模型 Seed-TTS，而这个模型则是来自字节跳动的 Seed Team。
机器之心原创 作者：李亚洲 近年来，随着深度神经网络的应用，计算机理解自然语音能力有了彻底革新，例如深度神经网络在语音识别、机器翻译中的应用。但是，使用计算机生成语音（语音合成（speech synthesis）或文本转语音（TTS）），仍在很大程度上基于所谓的拼接 TTS（concatenative TTS）。而这种传统的方法所合成语音的自然度、舒适度都有很大的缺陷。深度神经网络，能否像促进语音识别的发展一样推进语音合成的进步？这也成为了人工智能领域研究的课题之一。 2016 年，DeepMind 提
这项研究是由语音科学家GopalaAnumanchipalli和Chang实验室的生物工程研究生Josh Chartier领导。该项研究是基于一系列研究基础上进行研究的，首次描述了人类大脑的语音中心是如何编排嘴唇,下巴,舌头,和其他声道组件的运动以生产流利的语音。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出的ClariNet（合成语音展示），是一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。
选自arXiv 作者：王雨轩等 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 最近，谷歌科学家王雨轩等人提出了一种新的端到端语音合成系统 Tacotron，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音。该论文作者认为这一新思路相比去年 DeepMind 的 WaveNet 以及百度刚刚提出的 DeepVoice 具有架构上的优势。点击阅读原文下载论文。 现代文本转语音（TTS）的流程十分复杂（Taylor, 2009）。比如，统计参数 TTS（statist
首先引入小程序语音识别插件 let plugin = requirePlugin("WechatSI") let manager = plugin.getRecordRecognitionManager() 然后在wxml中设置对应的方法 <i-icon type="translation_fill" catchtouchstart="streamRecord" catchtouchend="endStreamRecord" size="28" color="#3176F7" /> 最后在js中写对应的逻
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如，在句号后面暂停片刻)，或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
免费开放微信AI团队在机器翻译，智能语音领域的业界领先成果，使开发者简便地在小程序中加入机器翻译，智能语音能力。
【中关村在线新闻资讯】12月29日消息，谷歌本月推出了一款名为“Tacotron 2”的全新文字转语音系统，它具有惊人的发音准确性，且实际文本阅读效果几乎同真人声音无法区分。 📷 谷歌用AI合成语音（图片来自baidu） “Tacotron 2”其实已经是谷歌的第二代类似技术，它由两个深度神经网络组成。目前，该系统只进行了英语女声的训练（如要需要它发出男性声音的话，谷歌则需要对其进行重新“培训”）。 谷歌的研究人员表示，“Tacotron 2”完全可以准确发音一些非常复杂的单词和人名，并根据标点符号的不同而
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 先来听一小段音乐： 你能听出，这其实是AI唱的吗？ 虽然日常和你对话的siri声音机械，还常常胡乱断句，但实际上，最新的技术进展显示，AI的语音合成能力已经可以说得上是以假乱真。 比如英伟达，最近就发布了一个更懂节奏、更具感情的语音合成AI。 在英伟达的纪录片中，她是这样自我介绍的： 口齿清晰自不必说，这气息顿挫、情绪把控，播音员范儿够正不？ 帧级控制合成语音 英伟达将在9月3日的语音技术顶会Interspeech 2021上展示该项目的最新成果。
本文介绍了语音合成系统的评测方法和指标，包括发音准确性、韵律准确性、字典覆盖度、字词清晰度、韵律平滑度、自然度、无意识错误、声音属性、声音相似度、音频质量、生成语音的清晰度、听众的接受度、发音和韵律等。同时，还介绍了一种基于主观评测、客观评测的评测方法，包括MOS、错误检测、语音识别、声学模型、发音和韵律等评测指标。
今年 4 月，QQ 浏览器宣布 「小说频道」正式变更为 「免费小说」频道，这意味着阅文平台旗下的万千小说将免费供用户阅读。网络文学已浮浮沉沉二十余载，其阅读方式也随之几经改变。
TTS是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”，是人机对话的一部分，让机器能够说话。
作者：Yi Ren、Yangjun Ruan、Xu Tan、Tao Qin、Sheng Zhao、Zhou Zhao、Tie-Yan Liu
智能音箱在ASR（语音识别）以及NLP自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎
导语 数据万象（Cloud Infinite，CI）处理平台涵盖图片处理、内容审核、音视频处理、智能语音、内容识别、文档预览等各项存储云原生能力，其中智能语音围绕“声音”提供多元化内容服务，在通勤导航、智能家居、网络K歌、虚拟社交各场景下为用户提供助力。 上班路上，红灯之前，午饭时间，谁没有点张开小耳朵听听音频的需求呢？ 比如以小王的普通一天举例，这也是千千万万当代年轻人的现状，可以看到从早到晚都有丰富的音频活动，娱乐工作生活面面俱到，横跨数个产品，多个行业，软硬件之间来回跳跃，当然小王能在如此多的活
文件体积如此之小，主要在于它调用了系统的TTS服务，自身并没有文本合成语音的能力。
文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。多年来，微软亚洲研究院机器学习组和微软 Azure 语音团队持续关注语音合成领域的研究与相关产品的研发。为了合成既自然又高质量的人类语音，NaturalSpeech 研究项目（https://aka.ms/speechresearch）应运而生。 NaturalSpeech 的研究分为以下几个阶段： 1）第一阶段，在单个说话人上取得媲美人类的语音质量。为此，
语音合成（Text To Speech，TTS）技术将文本转化为声音，目前广泛应用于语音助手、智能音箱、地图导航等场景。TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识，因合成技术的区别，不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现，如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。针对TTS前端、后端的存在的问题，选取TTS评测指标，制定各指标评测方法，形成了一套系统的TTS评测方案。
近期，改编自金宇澄同名小说，知名导演王家卫执导的电视剧《繁花》的热播引起剧烈反响。原著小说以其细腻的笔触和丰富的上海风情，描绘了 20 世纪 60 年代至 90 年代上海市民的生活图景，是一部具有浓厚地域特色和时代感的作品。王家卫的影视作品以其独特的美学风格和深刻的情感表达著称。沪语版剧中使用上海话配音，字证腔圆让人耳目一新，相信后面肯定会有更多、更好的沪语影视作品呈现给观众，也会有更多的优秀专家深度参与，用沪语来叙述上海故事。
研究通过将人类语音片段嵌入计算机语音风格，来获得重音等效果。 3月28日，据国外媒体报道，谷歌研究院正在探索让机器合成语音更加自然的方法。谷歌大脑和机器感知团队的成员本周二在博客中公布了一些能让语音更具有表现力的方法示例。 同时，谷歌发布了“云端文本转语音”服务的测试版，提供了与谷歌助手同样的语音合成服务。该服务采用了DeepMind的WaveNet技术，这个技术可以被用于生成非常自然的声音。 有报道显示，谷歌研究员近期发表了两篇论文，提出了新的发音方法，介绍了如何模仿语音中的重音或语调。这两篇论文的技术都
一、背景 为了解决小商户老板们在频繁交易中不方便核对、确认到账的痛点，产品MM提出了新版本需要支持收款到账语音提醒功能。这篇文章总结了开发过程中遇到的坑和一些小技巧。 二、技术方案 后台唤醒App 收款到账语音提醒需要收款方在收到款后，播放一段TTS合成语音播报金额，微信在前台时可以通过模板消息将需要播报的金额带下来，再请求TTS数据并播放，但是app在挂起或者被kill掉的情况下要如何请求语音数据并播放呢？ iOS提供了两种方式唤醒处于挂起或已经被kill掉的app。分别是Silent Notificat
AI 科技评论按：深度学习在2006年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得了一系列成功的应用。 这次分享会中，雷锋网邀请到了中科院自动化所的刘斌博士。刘斌，中科院自动化所博士，极限元资深智能语音算法专家，中科院-极限元智能交互联合实验室核心技术人员，曾多次在国际顶级会议上发表论文，获得多项关于语音及音频领域的专利，具有丰富的工程经验。刘斌博士会与大家分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和
最近咱看到班上的同学在搞Vits，偶然的机遇下咱也开搞了，顺便取得了科技社的内部权限，挺好的（指训练结果）
近日，Meta AI 宣布在生成式 AI 语音模型领域取得了突破：开发出了首个可泛化至多种语音生成任务的模型 Voicebox，无需专门训练即可达成顶尖性能表现。Meta AI 研究人员分享了多段音频样本和一篇研究论文，其中详细介绍了他们采用的方法和取得的成果。
【新智元导读】本文介绍的是WaveNet——一个原始音频波形深度模型。我们展示了，Wavenet能够生成模仿人类的语音，听起来要比现有最好的文本到语音转化系统更自然，将与人类表现的差距缩减了50%以上。 在我们的展示中，相同的网络能被用于合成其他的音频信号，比如，音乐。在这里，我们提供了一些样本——自动生成的钢琴曲。 会说话的机器 让人能与机器对话是人机交互长期以来的一个梦想。近年来，随着深度神经网络的应用（比如，谷歌的语音搜索），计算机理解自然语音的能力取得了革命性的进展。但是，用计算机生成语音仍然大量地
TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识，因合成技术的区别，不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现，如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。
选自Google Blog 作者：Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2，包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的 WaveNet 模型。Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58，Tacotron 2 取得了 4.53 的 MOS 值。虽然结果不错，但仍有一些问
语音合成技术可以将文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，在公共服务、智慧交通、泛娱乐、智能硬件等领域具有广泛应用。 在第3期英伟达x量子位NLP公开课上，英伟达开发者社区经理分享了【使用NeMo让你的文字会说话】，介绍了语音合成技术的理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码、往期课程内容整理。 ---- 大家好，我是来自NVIDIA企业级开发者社区的李奕澎。今天直播的主题是使用对话式AI工具库—Nemo让你的文字会说话。
编者按：Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。 WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的语音与人类声音之间的差异降低了50%以上。 我们也将证明，同一种网络能够合成其他音频信号，如音乐，并
日前，学术期刊《自然》在线发表了一篇文章，其中涉及一种解码器，能够将大脑神经信号转化为语音，帮助无法说话的患者实现发声交流。
那些录音到底怎么来的？如果你也感到好奇，那么，知晓程序（微信号 zxcx0101）今天推荐小程序你一定会喜欢。
【新智元导读】Nature发表华裔作者论文：通过解码大脑活动提升语音的清晰度，使用深度学习方法直接从大脑信号中产生口语句子，达到150个单词，接近正常人水平。
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