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    两分钟录音就可秒变语言通!火山语音音色复刻技术如何修炼而成?

    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

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    数据万象音视频处理 —— 打开对声音的想象,开启AI创作时代

    “前方路口请直行”、“限速100”、“前方路段拥堵”等,是不是看到这些导航常用语句,脑海中已经有您常听的声音浮现了?导航播报所使用的TTS语音合成技术的商业化道路从有声听书、银行智能客服覆盖到虚拟人配音、残障人士辅助应用等,用户需求来源多样,应用场景逐步细化和专业,在这众多的行业所孕育出的应用场景中,TTS语音合成技术大幅减少文字转为语音的时间与企业用工成本的同时,也为用户带来由AI创作赋予的全新体验,语音合成模型经过长时间的发展,由最初的基于拼接合成,到参数合成,逐渐达到了感情充沛、高流畅度、个性化的现阶

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    基于MATLAB的语音信号处理

    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。

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    浅谈深度学习在语音识别领域的应用

    深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域,并对该领域产生了巨大的影响。在短短几年时间内,深度学习的方法在TIMIT数据集上将基于传统的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM)的错误率从21.7%降低到了使用深度学习模型的17.9%。如此大的提高幅度很快引起了学术界和工业界的广泛关注。从2010年到2014年间,在语音识别领域的两大学术会议IEEE-ICASSP和Interspeech上,深度学习的文章呈现出逐年递增的趋势。在工业界,包括谷歌、苹果、微软、IBM、百度等在内的国内外大型IT公司提供的语音相关产品,比如谷歌的Google Now、苹果的Siri、微软的Xbox和Skype等,都是基于深度学习算法。

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    系统调研450篇文献,微软亚洲研究院推出超详尽语音合成综述

    编者按:语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向,受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史,基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史,且已产出了大量的优质研究成果,但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日,微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献,发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中,研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等,同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。

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