语音交互方式已经在家居，车载，商务环境下获得了广泛的应用。可以想象，未来融合了声音，视觉和触觉的混合交互方式将开启人机交互新的范式。 Vocalize.ai是专注于传感器技术为基础的人机交互 （Human Machine Interfaces)。 从语音开始，专注于对话式语音和视觉交互的测试协议和测试工具和测试基准 (Benchmark)。 Vocalize.ai于近日被语音识别，生物识别和鉴权，自然语音理解的领先技术公司 Sensory收购。 “在此之前 ，Sensory通过自身实验室进行模拟测试。 Vocalize.ai将同时服务于其他厂商而保持独立运营。 Vocalize.ai的核心资产是自动运行基于声学标准的一套测试协议的软件套件。
如何转换语音？ 语音识别场景 1：语音翻译 2：语音辨别、语音记事本 3：智能终端 语音识别原理 技术应用： 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理 、人工智能等等。 用语音识别来辨认身份是非常复杂的，所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。 语音识别系统得益于廉价的硬件设备，大多数的计算机都有声卡和麦克风，也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。 倒频谱的计算-->识别方法-->压缩训练-->语音质量-->硬件设备 JAVA语音识别示例 需求：java实现语音识别--语音音频文件的识别 技术：Java、jdk1.8、maven、百度云、mp3、
为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用，外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。
腾讯云AI业务架构师王之捷分享了腾讯云在人工智能、尤其在智能云方面的最新进展，以及如何将这些能力应用到工作当中。 ，为机器深度学习提供了强大的数据基础；在先进的模型算法方面，AI LAB、优图实验室、微信智能语音等，并且在这些领域吸引了数十名国内外专家，使腾讯云的算法能力始终保持在业界领先水平。 尤其在智能语音领域，腾讯云2010年开始深入研究语音深度学习模型DNN和LSTM等，后来则采取了双向LSTM，再结合CNN识别，形成CLDNN模型，再到现在端到端模型，实现了语音和文本的智能双向转换。 后来，针对数据量的几何级增长，借助GPU加速的矩阵运算，语音识别的准确率不断提升。 点击下载演讲资料： 王之捷：AI智能云端架构大幅提升智能语音识别能力.pdf AI智能云端架构大幅提升智能语音识别能力.zip
我们正在进入语音时代，从智能语音助手到智能家居，这些智能语音产品已经开始融入我们的生活了。 智能语音既是人工智能的起点，又是人工智能的终点。 我们驯化人工智能的方式，是让机器像人一样成长。 人工智能的演化逻辑，其实是在模拟人脑的进化。它有一项核心技术，叫做神经网络。和之前技术发展最大的不同是，它让机器可以自己学习进化。 从这个角度来看，我们可以说智能语音是人工智能的起点。 为什么说智能语音的发展，也可以说是人工智能的终点。当机器都可以预判，进行反事实分析的时候，就意味着它从某种程度上具备了人类主动思考的能力。
2019年腾讯Techo开发者大会ServerlessSummit全球项目落地实践研讨会上，腾讯云小微副总经理黄石柱分享了在智能语音领域如何快速构建个性化多轮对话应用的云函数，以及腾讯云小微AI助手通过开放平台为各领域提供智能化助力 腾讯云小微副总经理黄石柱 智能语音成各行业刚需，定制化需求亟待满足 随着语音人工智能技术的快速发展，各行业都涌现出更广泛和更个性化的需求，语音AI应用开发的现状已远远满足不了快速膨胀的市场。 腾讯云小微落地全场景，为各行业输出智能化解决方案 逐一击破AI语音的行业瓶颈，腾讯云小微落地生活场景，携手各行业生态伙伴，助力车载、家电、机器人、文旅、教育，等行业智慧化转型。 在家电领域，腾讯云小微联手长虹拓展客厅服务智慧生态，探索智能家电的AI应用空间和创新商业模式；在智能硬件领域，腾讯云小微与优必选合作拓展AI机器人领域，与猫王收音机等品牌联合推出智能音箱产品；在文旅行业 在未来，语音AI类的技能服务将无处不在，凭借全栈AI能力及腾讯丰富的内容和服务生态，腾讯云小微将不断提升平台实力，深度挖掘用户需求，加速AI应用的落地，为各行业的智慧化升级提供便捷和智能的解决方案。
科学技术给我们的生活带来的便利是多种多样的，ai语音合成就是科学技术发展的产物，ai语音合成的效果是非常显著的，它的应用范围也是比较广泛的，在很多方面都可以使用。 我们现在常听到的支付时候的语音播报、短视频配音等都是ai语音合成的应用，也有很多朋友想要做ai语音合成，那么，怎么弄ai语音合成呢？ 怎么弄ai语音合成呢？ 怎么弄ai语音合成呢？ ai语音合成的语音怎么下载？ 在合成ai语音之后，我们可以点击生成链接，再把生成的链接发送到电脑或者是手机上，也可以生成二维码，扫描二维码也是可以完成下载工作的。 下载之后，我们就可以直接使用合成的语音，可以插入到各种视频中。 怎么弄ai语音合成呢？ 总体来说，ai语音合成是比较简单的，但是如果我们想要把它制作的专业性高一些的话，也是需要花费一些时间和精力的，建议大家可以多下载几个合成ai语音的软件，然后再从中选择效果最好的ai语音合成软件。
另外，科大讯飞也已经陆续推出AI学习机、翻译机、扫描笔等诸多教育硬件产品，并频频获得消费者青睐。据今年的618战报显示，科大讯飞的AI学习产品销售额同比增长了706%。 相关数据显示，截至2021年12月31日，讯飞开放平台已开放了449项AI产品及能力，聚集了超过293万开发者团队，总应用数超过137万，AI大学堂学员总量达67万，链接超过420万的生态伙伴。 而百度和阿里从C端切入智能语音行业，也能够最大程度上发挥其优势。 其三，在技术和数据方面也有着深厚的积累。阿里和百度都在AI领域深耕已久，拥有着深厚的技术沉淀。 以百度为例，AI是其核心战略之一，早在2010年百度就开始了关于智能语音及相关技术的研发。 2014年，云知率先提出了“云-端-芯”的“全栈”布局产品战略,其中“云”负责解决终端智能化问题，“端”负责解决AI应用场景化问题，“芯片”可加速AI应用的落地。
AI预测 近日，微软（亚洲）互联网工程院宣布率先推出新一代的语音交互技术：全双工语音交互感官（Full-duplex Voice Sense），与既有的单轮或多轮连续语音识别不同，这项新技术可实时预测人类即将说出的内容 在应用方面，米家生态链Yeelight语音助手是全球首个搭载全双工语音交互感官的智能设备，也是内置微软小冰的首个“双AI”智能设备。 这里插一句，所谓的“双AI”，就是在音箱里同时加载了小米的“小爱”和微软的“小冰”，说是生活问题找“小爱”，情感问题找“小冰”，至于为什么这么做，小编感觉还是在于“小爱”语音识别性能有待提高，找人帮忙撑场子了 对话式人工智能基础框架正在发生变化 如何理解这种技术变革，目前大多数的智能音箱或智能语音助手采用的是Turn-oriented框架，在这种框架下，对话如十字路口，当用户提出问题后会将其引导到特定的场景并最大理想化完成特定任务 语音交互是对话式人工智能及智能硬件设备的基础之一。全双工语音交互技术的应用，有望实现用户体验的下一次飞跃，并成为人工智能语音交互的新“标准配置”。
2019年9月7日，一知智能受邀参加由AICUG人工智能技术社区主办的AI 先行者大会(AI Pioneer Conference)，大会聚焦国际AI前沿技术、产业落地，汇聚中美AI行业领袖与技术大咖 大会现场，一知智能联合创始人、技术负责人李一夫与来自阿里巴巴、Intel、Airbnb、云从等国内外AI尖端企业的智能技术专家，聚焦NLP、语音技术、AI解决方案、AI+新零售、CV、推荐算法、无人驾驶 1.jpg 作为一家技术核心驱动的AI公司，李一夫分享了主题为“智能语音交互在客服场景的技术演进之路”的精彩演讲，详细解读了一知智能在语音交互技术方面的探索研究以及在智能客服领域的应用突破。 虽然目前的语音交互技术在智能客服领域得到了比较成熟的应用，但现实是，市面上的AI客服的智能化程度还远不及人工客服，如果给人工客服打100分，那么AI客服智能化大概只能打到40分至60分。 图13-企业AI能力平台 实际上，围绕着三⼤技术，除了外呼、呼⼊的交互模式，智能客服还提供⼈机协作、智能质检、智能培训等全流程的泛语音服务，对作业效率和作业质量的提升明显。
2019年腾讯Techo开发者大会Serverless Summit全球项目落地实践研讨会上，腾讯云小微副总经理黄石柱分享了在智能语音领域如何快速构建个性化多轮对话应用的云函数，以及腾讯云小微AI助手通过开放平台为各领域提供智能化助力 9.1.jpg 智能语音成各行业刚需，定制化需求亟待满足 随着语音人工智能技术的快速发展，各行业都涌现出更广泛和更个性化的需求，语音AI应用开发的现状已远远满足不了快速膨胀的市场。 腾讯云小微落地全场景，为各行业输出智能化解决方案 逐一击破AI语音的行业瓶颈，腾讯云落地生活场景，携手各行业生态伙伴，助力车载、家电、机器人、文旅、教育，等行业智慧化转型。 在家电领域，腾讯云小微联手长虹拓展客厅服务智慧生态，探索智能家电的AI应用空间和创新商业模式；在智能硬件领域，腾讯云小微与优必选合作拓展AI机器人领域，与猫王收音机等品牌联合推出智能音箱产品；在文旅行业 在未来，语音AI类的技能服务将无处不在，凭借全栈AI能力及腾讯丰富的内容和服务生态，腾讯云小微将不断提升平台实力，深度挖掘用户需求，加速AI应用的落地，为各行业的智慧化升级提供便捷和智能的解决方案。
语音合成技术原理 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。 （2）韵律建模 为合成语音规划出音段特征，如音高、音长和音强等，使合成语音能正确表达语意，听起来更加自然。 （3）语音合成（核心模块） 根据韵律建模的结果，把处理好的文本所对应的单字或短语的语音基元从语音合成库中提取，利用特定的语音合成技术对语音基元进行韵律特性的调整和修改，最终合成出符合要求的语音。 另外，每个字对应的语音基元哪里来呢？人工苦力活，就是请人把每个汉字读出来，然后录下来。你会问，岂不要录制6千多个汉字的语音？幸运的是，汉语的音节很少，很多同音字。 （2）稍微复杂点的TTS： 如果要把TTS的效果弄好一点，再来点力气活，把基本的词录制成语音，如常见的两字词，四字成语等，再做个词库和语音库的对照表，每次需要合成时到词库里面找。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ? 对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ? 可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
面世于2014年的语音助理服务(voice assistant)，始于Amazon首次推出的智能音箱, Amazon Echo。 如今包括智能音箱在内的语音智能设备装机量早已超过数亿台，预计2023年支持always-on的语音设备总装机量将超过10亿台。 MEMS MIC可以捕捉环境音并将其数据化(environmental sound data)，并将数据发送到云端处理，分析并识别唤醒词或者是其他语音命令。 随着消费者越来越多的采购语音助理设备，以及其他的always-on IoT设备的发展，其产生了越来越多的数据，据Intenational Data Corp的分析，到2025年，约416亿台IOT设备将会产生 边缘测的模拟信号机器学习芯片(analog ML chip)就如同智能的交通灯指挥，让数字信号处理芯片大部分时间处于休眠状态，仅在必要时加以唤醒。
在我看来，人工智能技术最典型且最先普及的应该是语音——如果说人工智能是互联网上的皇冠，那么，语音技术就是这颗皇冠上最璀璨的那颗明珠。 种种迹象表明，智能语音正在改变我们的生活或者生产方式： 在上海一家肯德基餐厅内，度秘可接收顾客的语音命令帮客人点餐； Amazon Echo和Google Home为代表的智能音箱，正在成为家庭的新入口 百度有基于百度大脑深度学习技术的Deep-Speed技术，讯飞有“讯飞超脑”，搜狗也与清华大学联合建立人工智能实验室，人工智能驱动语音技术走向成熟，变得可用，是语音技术今天爆发的第一个背景。 4、语音应用场景大幅增加。这几年，后移动互联网时代迎来了几波潮流：O2O、智能硬件（智能汽车、智能家居、智能可穿戴等等）还有互联网+，这些场景给语音提供了大量的应用场景。 ? 总之，基于场景、结合人工智能综合技术的语义理解，可能会是语音技术接下来攻克的重点。 每个行业都在利用人工智能技术，而人工智能里面最先普及的，必然会是语音技术。
开篇前言 语音合成（Text To Speech，TTS）满足将文本转化成拟人化语音的需求，打通人机交互闭环。 语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、机器人、语音助手、自动新闻播报等场景，提升人机交互体验，提高语音类应用构建效率。 2.快速应对动态文本 新闻APP播报及浏览器内容播报等场景，文本变化多样，不可能通过人工朗读的方式来实现语音播放，但应用了腾讯云TTS之后，就使得动态文本的朗读变成了可能。 这里可以根据自身的场景选择需要的接口，对于实时性要求很高的场景，例如智能机器人对话，则可以采用流式合成，对于有声读物，语音播报场景可以选择非流式音频合成接口，客户可以在非流式的接口基础上实现预请求，即第一句合成播报的同时请求合成第二句话并缓存结果 对于语音合成接口，可以采用简单的V1鉴权，当然V3鉴权也可以，客户可以自行选择。
全球AI已经势不可挡，中国人工智能的脚步也未曾停歇。在今年6月的夏季达沃斯上，人工智能就已经成为会上被反复讨论的一个世界级热门话题。有专家预测，2030年中国或成人工智能最大受益者。 2016年是AI60年，中国人工智能学会联合近30家学会共同发起了AI60年系列活动，当年AlphaGo击败李世石，AI正式崛起；2017年则更成为了AI的爆发年。 全面智能化的未来已不再是一种虚构，AI人才也正在成为未来时代人才的争夺焦点。 随着国家相关支持政策的逐渐落地，促使各种产业不断升级，例如，随着“北斗即时判”AI语音后视镜在芯片集成度和硬件工艺水平以及后台处理能力的极大提升，后视镜“AI智能小判”已经实现纯语音交互，不需要手势的辅助 ，基于驾驶场景的语音交互场景，让用户可以完全依靠语音来进行相关查询，同时其还实现了ADAS主动安全及交通与事故数据人工智能引擎等功能，极大促进了人工智能时代的到来。
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。 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。 0.2 技术难点 目前智能聊天机器人技术相对比较成熟，但是在专业领域内的智能客服，技术相对比较滞后，原因有以下几个难点。 面向物联网的智能语音交互方案，如果功耗成本下不来就不能普及，智能手表、手环等依赖电池的穿戴设备，功耗和成本问题就更加严重。 2.5 接入话务专线 最后是对效率的要求，整个过程设计到语音识别、语音合成、问题检索等过程，每个过程都需要一定的时间，在线交互的效果要求很高，也就是对整个智能语音机器人的效率要求很高。 0.4 系统设计 在功能层面，在线客服智能推理系统的核心部分包括知识库、数据库、推理机(推理机)，其外围部分是知识库、语音合成、语音识别和自然语言处理等，系统功能组成如图3所示。 - !
进入了智能语音时代，我们都已经熟悉了如何在DuerOS 上开发一个智能语音技能应用，典型的流程如下： ? 在完成代码之后，在上线商用之前，就是我们的日常——技能的调试。 对于SaaS或者类AI中台之类的服务，联合调试并不是一件轻而易举的事。 在DBP平台上，提供了多种调试的方式，这里简要介绍意图调试，模拟器调试，真机调试，团队调试，还有不可或缺的日志调试。 在我们创建交互模型之后，可以对所创建的意图进行调试，以判断语音的交互是否可以被DuerOS系统识别为我们定义的意图。 ? 真机调试 在真实设备上的调试才是确保智能语音技能正常工作的前提。无论是有屏设备，还是无屏设备，都要在控制台勾选“技能调试模式”才能进行真机调试。 ? 日志调试 以上的诸多调试方式，都是通过交互测试的手段来对智能语音技能的输入输出进行验证，并进行进一步的调试。
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