对于想进入语音识别领域的学习者来说，了解语音识别系统的一些基本概念，会有助于更快的进入这个行业的交流平台，本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理，希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
一般来说，多模交互中的VGUI（VUI+GUI的简称）有三种实现方式，分别是应用级语音交互、可见即可说和系统级语音交互，真正对多模交互有用的实现方式是系统级语音交互，以下我会介绍三种实现方式的区别。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 机器翻译是现今人类消除语言障碍、重建巴别塔的新工具。然而，在世界现存的 7000 多种已知语言中，许多低资源语言还未得到足够的关注，尤其是有近一半的语言没有标准的书面系统，这是构建机器翻译工具的一大障碍，所以目前 AI 翻译主要集中在书面语言上。 在利用 AI 推动自然语言翻译这件事上，Meta 一直致力于“No Language Left Behind”（没有一种语言被落下）的目标。 比如汉语方言之一闽南话，现在也有了专属的机器翻译系统，讲闽南话的人可以与讲英语的人进行无
说不同语言的人更容易地、直接地相互交流，这是语音到语音的翻译系统(Speech-to-speech translation)的目的，这样的系统在过去几十年里取得了不错的进展。
对攻击语音识别系统的研究表明，某些隐藏的语音命令人类无法听见，但是这些声音却可以控制系统。在最近的一些实验中，研究者设计了一个完全听不见的攻击：DolphinAttack，通过将人声负载在高频载波上，可以通过Siri使iPhone发起FaceTime通话。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
在语音社交系统中最常见的交互模块就是语音连麦、聊天室、点赞、礼物打赏等，在用户信息交互时涉及到语音信息的实时性和互动，多以在技术实现上大多会使用IM功能来实现，在高并发场景下，聊天室内的弹幕信息量非常大，为了缓解服务器的压力，语音社交系统在开发时也会做出一些必要的优化。
对于现在的年轻人来说，社交软件是不可缺少的交友途径，而语音聊天系统不用担心长相问题，也可以减轻现在社会带来的社交压力。
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
一直以来，我们使用的是以视觉界面交互为主的3C产品。iPhone，Google Glass，Apple Watch，以及增强现实的Magic Leap, Microsoft Hololens，这些产品都在主打视觉交互，期望用户在视觉界面上完成他们的需求任务。这些产品需要用户将全部注意力都集中在界面上，用户需要专注于界面的交互体验，因此，无法在同一时间做其他的事情。然而在现实生活中，我们往往并不在同一时间只专注于同一件事情的。而语音交互在这方面则具备潜在的优势，它能够让你在同一时间处理多项任务。值得注意的是，
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。
手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件（例如，语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建），建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线，客户问题简单，如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术，建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作，机器要听懂人类说话，就离不开语音识别技术（ASR）。
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，
近日，国际声学、语音与信号处理领域顶级会议ICASSP举办的 2022 ADD挑战赛落下帷幕，贝壳人工智能技术中心语音团队从全球百余支队伍中脱颖而出，在“语音攻防对抗”赛道“生成”和“检测”两项任务中均斩获桂冠。 ICASSP（International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing）是由IEEE主办的信号处理及其应用方面的顶级会议，在全球具有广泛而权威的学术影响力。其中，语音深度合成鉴别挑战赛(The First Audio D
作为语音交互的出口，语音合成是语音助手、车载导航、智能音箱、智能玩具、机器人等应用的必备功能，其效果直接影响人机交互的体验。此外，语音合成在AI音频内容创作与生成上也具有巨大的应用潜力：AI听书、AI电台、虚拟主播等均需要自然流畅、多样化、表现力、个性化的语音合成技术。
艾媒咨询在《2017 年中国在线语音直播市场专题研究报告》数据显示，语音直播的用户规模正在从 2016 年的 0.69 亿进入到2017 年的 1.12 亿，增长率高达 62% ，而在 2020 年也将预计突破 2 亿。这说明2017 年 不仅仅是直播视频平台的崛起的时候， 也是语音直播的爆发年， 语音社交直播系统已经积累了大量的用户。相比于直播平台快速发展、归于稳定，语音社交系统软件则是日积月累的踏实发展。时至今日，当直播视频平台对于用户来说已经没有了新鲜感和过于喧嚣，声音反而成为了音视频时代的一方净土。
到目前为止，虽然机器翻译无法完全做到「信、达、雅」，但翻译结果的准确性对于一般应用场景来说已经足够。
语音打断功能常用于交互式语音应答（IVR）系统，从而用户可以随时中断系统。当系统检测到任意语音时，它都会立即停止播放当前的提示并开始收听用户说话，如下面的示例所示。
本文“Face-To-Face Translation”是指的要建立这么一个系统：它能够自动地将说a语言的人的视频翻译成目标语言B，并实现唇同步。简单来说就是：视频中有一个人说话，将这个人说的英语实时的翻译成中文并且将说英语的嘴型也通过图像的方法翻译成中文的嘴型。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
人类因为具有语言能力而区别于其他物种，而智能语音互动将人与机器巧妙的联系起来，让机器识别并懂得人类语言。生活中使用最多的就是手机语音交互，它可以解放用户双手，实现更加便捷、优质的交互体验。作为越来越重要的一项功能，我们应该从哪些维度来判断语音交互的好坏？
一个月之前，微软发布了基于深度神经网络的文本到语音（text-to-speech，TTS）系统，并且做为 Azure 认知服务中的一项，提供面向客户的预览版本。
相比真人视频形态的直播方式，语音直播因为不需要露脸、不需要颜值，一定程度上则为用户降低了直播的门槛，这一优势也将会吸引更多的用户成为主播，而收听直播的用户也可以不再需要只停留在直播间内，在操作体验上将更加方便用户可以边听语音直播边做其他事。虽然与视频直播相比，语音获取信息的效率并不高，但却在陪伴的功能上更有优势，这也是语音直播系统开发不同于音频行业内的有声书内容最大的区别，语音直播的内容形态会更注重产品的社交属性。
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
相比曾经热火朝天的移动视频直播，语音直播其实一直相对更加垂直和细分，虽然目标用户极具粘性和更精准，但视频直播的“全民化”概念对资本来说吸引力更大，因此这也导致前两天资本方对语音直播的热情远低于对视频直播的追捧。因此，两者的对比，更像是内容领域的左右之争，局定的关键因素是用户的内容需求。视频直播由于其形式特点而导致了粗俗内容泛滥，使得平台沦为庸俗。而语音直播系统源码一般依托于音乐、二次元等文化，相较而言更为专业甚至是小众，但是其用户粘性和活跃度却比一般直播平台更强。而当视频直播因为内容受阻时，语音直播的内容优势也就越发明显。
在音视频直播行业，语音聊天在不同形式的直播软件中担当了不同的角色，因此视频通话SDK也成为软件开发过程中必不可少的一部分。随着直播市场需求的变化，在今年更多的行业中人开始为用户提供了语音聊天功能，语音聊天系统源码的开发也掀起热潮。
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。
“重复唤醒，答非所问，这不是人工智能，是‘人工智障智障’。”这是大部分智能网联汽车用户对语音交互的抱怨。
以下内容来自于Sensory网站，作者为Sensory CEO Todd Mozer -
随着互联网技术和时代的发展，直播已经融入各行各业，成为现在人们生活密不可分的一部分，娱乐直播、会议直播、行业直播等等。根据不同用户的不同需求，直播也衍生出了多种产品类型而语音直播源码开发就是其中之一。
如果你对于直播还停留在视频直播的印象上，那么你已经落后了，语音直播系统开发已悄然崛起。语音直播系统开发与其它直播也是一样的原理，但比其它直播多了一丝神秘感，它是通过声音来直播，观众只能听到主播声音却看不到主播的脸，有些人觉得看不到脸不过瘾，但对于声控来说，语音直播却是实实在在的福利。
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
可能是职业习惯，《流浪地球》中有一幕让小编印象非常深刻：刘培强戴着耳机和俄罗斯宇航员交流，两人各自说着母语，然后被实时同步翻译，毫无障碍不说，甚至拉家常开玩笑都没问题。这种黑科技，太好用了叭！
【新智元导读】百度研究院今年初发布的完全深度神经网络构建的 Deep Voice 文本到语音转化系统，声称在转化速度上比 WaveNet 快400倍。但当时的系统只能转化20小时语音，而且只有一种声音。不到三个月的时间，这个系统得到大幅升级，能够生成数百个小时的语音，拥有数百种声音。 百度在官方博客介绍了升级版 Deep Voice 2： 今年2月，百度硅谷 AI Lab 发布了 Deep Voice 1，这是一个完全使用深度神经网络生成人类语音的系统。与其他使用神经网络的文本到语音（text-to-spe
---- 新智元报道 编辑：Emil、小匀 【新智元导读】数据稀缺以及开发成本高，多语种识别和翻译被认为是机器翻译技术难以跨越的难题。但随着国际交流日益频繁，跨地域、跨文化间的无障碍沟通成为不断增长的刚性需求。近期科大讯飞表示，通过系统性创新，他们将在10年内让机器在70+语言之间实现互通。 下一个十年，人工智能会从「黑盒」变「白盒」吗？ 下一个十年，人机共存时代会真正到来吗？ 下一个十年，哪个学科又会与人工智能深入交叉，引发颠覆式的革新呢？ 人工智能核心技术的逐渐成熟推动智能产品的落地，以语
快节奏的生活下，人们想要扩大自己的交际圈，需要情感的宣泄也需要隐私保护，在这种情况下，语音聊天有了市场。相比于直播视频类的社交软件来说，语音直播系统源码有着更多的优势，没有了外貌等因素的干扰，通过声音洗涤心灵。
近年来，人工智能和人类生活越来越息息相关，人们一直憧憬身边可以出现一个真正的贾维斯，希望有一天计算机真的可以像人一样能听会说，能理解会思考。而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。去年12月21日，在北京国家会议中心召开的以“AI复始，万物更新”为主题的年度发布会上，科大讯飞提出了以前馈型序列记忆网络(FSMN, Feed-forward Sequenti
语音识别（Speech Recognition）技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展，语音识别取得了长足的进步，成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程，重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用，并展望了未来的发展趋势。
语音活动检测（Voice Activity Detection， VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。VAD算法大致分为三类：基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
文本到语音(TTS)合成是指文本到音频的人工转换。人类通过阅读来完成这项任务。一个好的TTS系统的目标是让计算机自动完成。
最近的社交媒体上，一位玩家在“你最近最喜欢的游戏是什么”的问题下提到，他近期沉迷玩一款名为《Dark and Darker》的游戏，尤其当它重新引入了全新的语音系统（VoIP）后，游戏体验变得更好了。
捷通华声作为国内领先的金融智能客服、智能外呼等人工智能产品及解决方案供应商 ，受邀出席了此次大会，并展示了包含智能语音导航、全智能客服、智能外呼系统、智能语音分析系统等在内的灵云人工智能联络中心（AICC） 在行业内的落地应用，成为大会焦点。
有幸邀请到了在2019大学生电子设计大赛的获奖优秀队员为本公众号投稿，将分几次推文为大家介绍几只优秀队伍的作品。
最近几年，语音技术的普及率激增。然而，伴随着这种增长的是制造语音控制设备的科技公司对语音数据的收集。因此，消费者和企业对语音隐私的担忧越来越大。
【新智元导读】 百度最新发布文本到语音转化系统Deep Voice。百度称，这是一个全部由深度神经网络构建的系统，在文本到语音的转化速度上比 WaveNet 快400倍。 百度研究院今天发布 Deep Voice，这是一个文本到语音转化系统，完全由深度神经网络构建。 百度研究院在官方博客上写道： 目前，要搭建这样一个系统，最大的阻碍在于声频合成的速度，此前的方法一般都需要数分钟或数小时来生成几秒的语音。 我们解决了这一难题，并且证明我们能够进行实时的音频合成。在速度上，这一系统比WaveNet 参数部署要快
人与机器的自然交互一直是人类孜孜不倦的奋斗目标。随着移动互联网时代的发展，声音与图片成为了人机交互更为自然的表达方式。作为最核心的入口，语音技术就成为了科技巨头们争相攻下的堡垒。而人工智能的进步与发展也让语音技术的识别率突飞猛进，也使其有了产品化的机会。 李彦宏曾在剑桥名家讲堂等多个公开场合说过，百度大脑涉及百度最为核心的人工智能内容，具体包括语音、图像、自然语言理解和用户画像等四个核心能力，此外还有机器学习平台；吴恩达也在公开场合演讲时表达了同样的观点。 3 月 14 日，百度硅谷研究院于推出了一款基
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