人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用 課件 5.4語(yǔ)音合成

語(yǔ)音處理語(yǔ)音合成主講人：董張慧雅人工智能課程團(tuán)隊(duì)目錄|

CONTENTS語(yǔ)音合成概述01語(yǔ)音合成的基本原理02語(yǔ)音處理在客服系統(tǒng)的應(yīng)用03本章小結(jié)0401語(yǔ)音合成概述語(yǔ)音合成概述將文本信息轉(zhuǎn)換成自然流暢的語(yǔ)音，模仿人類發(fā)聲機(jī)制。語(yǔ)音合成簡(jiǎn)述不斷提高語(yǔ)音的自然度和逼真度。語(yǔ)音合成技術(shù)改進(jìn)人機(jī)對(duì)話、導(dǎo)航系統(tǒng)、電話咨詢、自動(dòng)播音、助講助讀和語(yǔ)音教學(xué)等。語(yǔ)音合成應(yīng)用010203語(yǔ)音合成概述語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景02語(yǔ)音合成的基本原理語(yǔ)音合成的基本原理語(yǔ)音合成基本流程語(yǔ)音合成的基本原理文本與韻律分析模型將文本轉(zhuǎn)換為文本特征向量，包含語(yǔ)義、語(yǔ)法和韻律信息。特征提取將文本切分成詞語(yǔ)，標(biāo)注發(fā)音、重音和停頓等韻律信息。分詞與標(biāo)注聲學(xué)模型建立文本特征向量與聲學(xué)特征向量之間的映射關(guān)系，學(xué)習(xí)不同文本特征向量對(duì)應(yīng)的聲學(xué)特征向量。采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或其變體（如LSTM、GRU等），捕捉文本特征向量與聲學(xué)特征向量之間的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。聲學(xué)模型原理聲學(xué)模型結(jié)構(gòu)聲碼器聲學(xué)特征向量描述語(yǔ)音的聲學(xué)特性，如音高、音量、音長(zhǎng)。聲碼器功能音質(zhì)優(yōu)化調(diào)整音色、平衡高低頻成分、消除噪聲和畸變，提升語(yǔ)音清晰度和可聽(tīng)性。將聲學(xué)特征向量轉(zhuǎn)換為具有豐富音色和自然度的語(yǔ)音波形。波形拼接與平滑處理對(duì)波形進(jìn)行拼接和平滑處理，消除拼接痕跡，使語(yǔ)音自然流暢。語(yǔ)音輸出音頻播放波形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)字波形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模擬電壓信號(hào)，由數(shù)模轉(zhuǎn)換器完成。轉(zhuǎn)換后的模擬信號(hào)被送到音頻播放設(shè)備，通過(guò)空氣傳播到聽(tīng)眾的耳朵。文件格式與存儲(chǔ)生成的語(yǔ)音波形可保存為特定音頻文件格式，如WAV、MP3等，支持壓縮和編碼技術(shù)。03語(yǔ)音處理在客服系統(tǒng)的應(yīng)用語(yǔ)音處理在客服系統(tǒng)的應(yīng)用取代知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方式，提高效率和效果。知識(shí)管理模塊處理話單或工單，替代業(yè)務(wù)處理人員操作。自然語(yǔ)言處理語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成模塊為核心，替代人工交流?？头到y(tǒng)架構(gòu)04本章小結(jié)本章小結(jié)

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，語(yǔ)音處理技術(shù)也在不斷進(jìn)步，其應(yīng)用場(chǎng)景也在不斷擴(kuò)大。語(yǔ)音處理技術(shù)的核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)自然流暢、高度擬人化的語(yǔ)音交互體驗(yàn)，以提升用戶體驗(yàn)和便利性。

總的來(lái)說(shuō)，語(yǔ)音處理是一門多學(xué)科的綜合技術(shù)，它涉及信號(hào)處理、人工智能、語(yǔ)言學(xué)