做个比较，当机器的“脑子”里想到了一段内容时，或者是看到了一段话时，知道哪些字应该怎么读：
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义，以上是常见的一些热门的场景。语音识别，刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音，这部分我们后面会详细展开。再往后看，声纹识别，在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门，车上有一个小孩，突然哭闹，下一个不合适的指令，你区别不出来这个人，对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征，可是声纹不稳定，人高兴的时候，第一天晚上唱了卡拉OK，第二天声音哑了，怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
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。
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？
爱丁堡大学课程（全英文，有能力的推荐学习一遍）：https://speech.zone/courses/speech-synthesis/
【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
随着互联网进步的脚步，很多人在短视频领域中都赚到了不少钱，于是也有很多小伙伴想入局。短视频的制作还是比较简单的，唯一有难度的就是配音问题。很多小伙伴苦恼自己的声音不好听，也不想给自己的视频配音，于是语音合成平台应运而生，解决了众多短视频自媒体记者的烦恼。那么语音合成开发平台有哪些？
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）。
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。
科大讯飞一直在智能语音与人工智能核心技术上代表国际先进水平，在语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别、自然语言处理等领域一直“代言”黑科技。尽管创新能力已经从语音扩展到影像领域，人们对科大讯飞最深刻的印象一直围绕语音。
微信为了解决小商户老板们在频繁交易中不方便核对、确认到账的功能痛点，产品MM提出了新版本需要支持收款到账语音提醒功能。本文借此总结了iOS平台上的APP后台唤醒和语音合成、播放等一系列技术开发过程中遇到的坑和小技巧，希望与您分享。
Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在计算机语音合成领域的最新成果——WaveNet。该语音合成系统能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前的文本转语音系统（text to speech，简称TTS）。 DeepMind宣称，通过人耳测试，该技术使得模拟生成的语音与人类声音之间的差异缩小了一半。当然，这种测试不可避免地存在主观性。 WaveNet目前还没有被应用到谷歌(微博)的任何产品中，而且该系统需要强大的计算能力，近期也无法应用到真实世界场景。 让人类跟机器自由交谈是人机交互研究领
9月3日，腾讯云语音合成团队正式开放面向全量用户的合成音频平台，该平台可以帮助用户零门槛借助语音合成技术生成一段个性化音频，为音视频行业内容创作提供更为快捷的服务。同时，腾讯云还正式发布了11个新增音色，覆盖智能客服、有声阅读、新闻播报、粤语方言等多个业务场景，满足用户在智能语音领域不同应用场景的多样化需求。 新增合成音频开放平台，全面降低语音合成接入门槛 据悉，腾讯云新增合成音频平台服务，后续，用户可以直接在语音合成控制台上生成和下载文本对应的音频文件，让即使不懂开发的普通用户也可以方便、快捷地使用
【腾讯科技编者按】 据国外媒体报道称，如果按照最新的标准来看，人类似乎已经将自己的“声带”正式献给了人工智能。这可并不是笔者在这儿危言耸听，而是谷歌本月开创性地推出了一款名为“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。 消息称，“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。其中一个负责将文本转换为可视化的图谱（通常是PDF格式），然后再将这个生成的这个可视化图谱载入第二个深度神经网络WaveNet（这
近年来AI技术发展速度迅猛，深入到生活中的方方面面，从手机APP到车载语音系统。今天小PP和大家一起仔细了解，AI技术中的语音技术在各场景的应用，并奉上对应模型~
那么，智能时代跟FreeSWITCH什么关系呢？严格来说，其实没什么关系。你看，我今天又标题党了。
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。
---- title: 语音合成理论知识 tags: 深度学习,机器学习,数据挖掘, grammar_mindmap: true renderNumberedHeading: true grammar_code: true Author : Errol Yan(wechat: 13075851954 QQ:260187357 Email:2681506@gmail.com) WriterID:缠中说禅 Describe: "语音合成的理论知识 " Date: 2018-11-28 [toc
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。
本文介绍了人工智能语音交互的基本环节，包括语音识别、语音合成、语义理解和对话管理。文章还列举了一些著名的语音交互产品，如苹果的Siri、亚马逊的Echo和天猫魔盒等。最后，作者提醒读者，语音交互技术目前仍在不断发展中，尚未完全成熟，但未来具有广泛的应用前景。
疫情期间发现一个有趣的现象，有一类短视频父母刷抖音的时候经常会看到，这类视频只有一个或多个简单的背景图片，配合一段文字录音，讲一段新闻、故事、或者鸡汤。我想可能是他们对纯文本或者纯语音的内容都不感兴趣，更容易接受短视频这样简单的内容形式。又想到腾讯云有语音合成的产品，加上ffmpeg等视频处理工具，是不是可以批量生成一些这类短视频呢。
回放链接：https://www.livevideostack.cn/video/sillon/
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】微软新模型VALL-E实现地表最强zero-shot语音合成，刚开口声音就被偷了？ 让ChatGPT帮你写剧本，Stable Diffusion生成插图，做视频就差个配音演员了？它来了！ 最近来自微软的研究人员发布了一个全新的文本到语音（text-to-speech, TTS）模型VALL-E，只需要提供三秒的音频样本即可模拟输入人声，并根据输入文本合成出对应的音频，而且还可以保持说话者的情感基调。 论文链接：https://arxiv.org
语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
先来欣赏一段音视频，或许你会有惊喜发现呢？ 没错，这就是动漫海绵的配音模仿者的声音呈现。 不同的是，这位即将奔四的美国喜剧动画主角，如今在模仿者的演绎下一改往日的单一语言以及固定风格，居然一股脑儿说出了译制腔、TVB腔、粤语甚至上海话。 更重要的一点，所有风格以及语言，都是基于一段仅仅两分钟时长的纯中文音频训练而成。 话说两分钟时长的音频究竟可以包含多少内容？ 经过语音方向的专业人士估算，基本等同于人们正常语速说出的20句话的内容量。 而这样既能保留本尊音色，又能实现多风格多语种无缝切换的“神奇语音”，还要
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。
提出HIFI-gan方法来提高采样和高保真度的语音合成。语音信号由很多不同周期的正弦信号组成，对于音频周期模式进行建模对于提高音频质量至关重要。其次生成样本的速度是其他同类算法的13.4倍，并且质量还很高。
不仅能按角色的性别、说话的习惯和姿态，合成不同风格的动作，还可自由替换或指定待定动作。
2016年，王小川在正式论坛里秀出AI同传，那是机器实时翻译技术，首次在高规格国际会议上实战应用。
语音合成（Text-to-speech，TTS）是指文本到音频的人工转换，也可以说给定一段文字去生成对应的人类读音。人类通过阅读来完成这项任务，而一个好的TTS系统是让计算机自动完成这项任务。
摘要：语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究，对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析，方便地展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理，帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析，以及语音合成等。
随着苹果爸爸在WWDC2019发布了新的iOS13，两年前的这篇微信iOS收款到账语音提醒开发总结方案已经不再适用，具体的原因是iOS13中（准确的说是使用XCode11编译）苹果不再允许PushKit应用在非voip电话的场景上。在iOS13中，苹果比以往更关注用户的隐私以及设备的电池续航问题，所以对PushKit的能力进行了收拢。如果需要使用PushKit的话则需要接入CallKit的接口，导致收到客户端收到Voip Push时会拉起一个接打电话的全屏界面，有在国区发布过应用的同学应该知道拉起这个界面是不被甲方允许的。这篇文章总结了在iOS13下的语音播报迁移方案以及一些需要注意的问题。目前微信的7.0.10版本已经带上了这部分的特性。
浏览器或者阅读器App里其实也有朗读功能，但是比较僵硬，总是将引人入胜的情节念成流水账，分分钟让人弃坑，所以我考虑自己使用爬虫定时下载更新的章节，而后将文字合成存储到音频文件，这样不仅可以选择一个靠谱的语音合成工具来处理文字，而且保存下来的音频还能反复收听，一举两得。
导读：我们曾在《那个陪你聊微信、发自拍的妹子，可能不是人》中提到过跟你自动聊微信的机器人，在本文中我们会给你看更多类似案例。
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。
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
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。
【导读】DeepMind提出速度提高千倍的并行WaveNet语音合成方法。我们来一览这篇文章。（DeepMind Blog） ▌正文内容 在十月份，我们公布了迄今为止最先进的语音合成模型WaveNet
什么是好文章？我认为一篇好的文章是分享保鲜期很长的内容，并会被大范围的传递，根据问题模型讲解最佳方案(问题 –> 方案 –> 总结)：把复杂的问题讲解的很简单很清楚，有各种各样的推导和方案的比较（ 原理、思路、方法论）。
作者简介：李秀林，中国科学院博士，15 年语音相关技术研发和学术研究，申请专利三十余项，在国内外语音界有很高的知名度；曾带领团队获得百度百万美元大奖。2006 年—2013 年，松下研发中心高级研发经理；2013 年—2016 年，百度语音合成技术负责人；2016 年—2018 年，滴滴研究院语音团队负责人&首席算法工程师；2018 年3 月加盟标贝科技，作为联合创始人兼CTO。
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，
机器之心报道 编辑：rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像，那么如何高效地实现语音合成呢？本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E，它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展，语音合成技术取得了巨大突破。级联的文本到语音（TTS）系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音，但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求，并且会
加拿大创业公司 Dessa 近日发布了一项新研究：利用其最新开发的 RealTalk 系统，仅利用文本输入即可生成完美逼近真人的声音。其 demo 中展示了美国著名脱口秀喜剧演员、主持人 Joe Rogan 的声音（Joe Rogan 就是那个让马斯克在节目中嗨了的主持人）。
如果你关注了昨晚（1月28日）央视八点档的《经典咏流传》就会发现，学会一首歌的时间，30秒足够了。
最近工作较忙，回家闲下来只想闭目休息，一分钟屏幕都不想再看，然而我又想追更之前看的小说，于是，需求来了——我需要一个给我讲故事的机器人！
【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。
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