语音合成

波形拼接技术的发展与语音的编、解码技术的发展密不可分，其中LPC技术（线性预测编码技术）的发展对波形拼接技术产生了巨大的影响。LPC合成技术本质上是一种时间波形的编码技术，目的是为了降低时间域信号的传输速率。LPC合成技术的优点是简单直观。其合成过程实质上只是一种简单的解码和拼接过程。另外，由于波形拼接技术的合成基元是语音的波形数据，保存了语音的全部信息，因而对于单个合成基元来说能够获得很高的自然度。但是，由于自然语流中的语音和孤立状况下的语音有着极大的区别，如果只是简单地把各个孤立的语音生硬地拼接在一起，其整个语流的质量势必是不太理想的。而LPC技术从本质上来说只是一种录音+重放，对于合成整个连续语流LPC合成技术的效果是不理想的。因此，LPC合成技术必须和其他技术相结合，才能明显改善LPC合成的质量。 20世纪80年代末提出的PSOLA合成技术（基音同步叠加技术）给波形拼接合成技术注入了新的活力。PSOLA技术着眼于对语音信号超时段特征的控制，如基频、时长、音强等的控制。而这些参数对于语音的韵律控制以及修改是至关重要的，因此，PSOLA技术比LPC技术具有可修改性更强的优点，可以合成出高自然度的语音。PSOLA技术的主要特点是：在拼接语音波形片断之前，首先根据上下文的要求，用PSOLA算法对拼接单元的韵律特征进行调整，使合成波形既保持了原始发音的主要音段特征，又能使拼接单元的韵律特征符合上下文的要求，从而获得很高的清晰度和自然度。PSOLA技术保持了传统波形拼接技术的优点，简单直观，运算量小，而且还能方便地控制语音信号的韵律参数，具有合成自然连续语流的条件，得到了广泛的应用。但是，PSOLA技术也有其缺点。首先，PSOLA技术是一种基音同步的语音分析/合成技术，首先需要准确的基因周期以及对其起始点的判定。基音周期或其起始点的判定误差将会影响PSOLA技术的效果。其次，PSOLA技术是一种简单的波形映射拼接合成，这种拼接是否能够保持平稳过渡以及它对频域参数有什么影响等并没有得到解决，因此，在合成时会产生不理想的结果。 随着人们对语音合成的自然度和音质的要求越来越高，PSOLA算法表现出对韵律参数调整能力较弱和难以处理协同发音的缺陷，因此，人们又提出了一种基于LMA声道模型的语音合成方法。这种方法具有传统的参数合成可以灵活调节韵律参数的优点，同时又具有比PSOLA算法更高的合成音质。这两种技术各有所长，共振峰技术比较成熟，有大量的研究成果可以利用，而PSOLA技术则是比较新的技术，具有良好的发展前景。过去这两种技术基本上是互相独立发展的，

语音合成技术(Text-to-Speech,简称TTS)

目前的语音技术能力主要包含了四个方面：语音唤醒、语音识别、语音理解和语音合成 语音唤醒 语音唤醒指在待机的状态下，用户说出特定指令（唤醒词）使设备进入工作状态或完成某一操作；当前更多应用于手机、可穿戴设备、车载设备、智能家居等。 1、常见两种唤醒方式：“一呼一答”和“唤醒词+命令词”；即多轮对话（一次唤醒、一个任务、多轮交互）和连续对话（一次唤醒、多个任务，无需唤醒） 2、唤醒词设计原则：易唤醒、低误唤醒 、品牌性、易记易读性 3、华为和苹果手机语言助手唤醒交互： · 手机的语音助手都是基于特定的人识别，非用户本人无法用同样的唤醒词唤醒手机语音指令， · 采取的唤醒方式均为“一呼一答” · 唤醒词设计，华为的“我的荣耀”基于品牌调性，但易读性不强 · 在语音交互过程中，用问答的方式给到用户强反馈，单纯的铃声不足以引起用户触达，通常情况下用户使用语音是在不方便查看手机或者有其他干扰的情况下的。 语音识别 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。 1、语音识别包括两个阶段 ：训练和识别。 训练阶段：收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。 识别阶段：将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型 进行相似性度量比较，把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。 2、语音识别对象：特定人识别（手机语音助手，设定只识别手机用户个人的声音）、非特定人识别（语音搜索，识别搜索词）。 特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。 3、基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式： 一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长； 第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。 语音理解 语义理解是指机器能够结合上下文，自然地理解用户的需求，并能给出正确以及人性化的反馈。 语音合成 语音合成是通过机械的，电子的方法产生人造语音技术。语音合成的关键点是真人音色模拟，一致性、流畅性、稳定和有情感。 语音合成，又称 文语转换（Text to Speech）技术 ，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、 数字信号处理 、计算机科学等多个学科技术，是 中文信息处理 领域的一项前沿技术，解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息，也即让机器像人一样开口说话。 TTS结构 语言处理 在文语转换系统中起着重要的作用，主要模拟人对自然语言的理解过程——文本规整、词的切分、 语法分析 和 语义分析 ，使计算机对输入的文本能完全理解，并给出后两部分所需要的各种发音提示。 韵律处理 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。 声学处理 根据前两部分处理结果的要求输出语音，即合成语音。

登录语音识别技术,语音识别技术是什么意思电子工程师2010-03-062442分享海报基础知识7人已加入+加入圈子描述语音识别技术,语音识别技术是什么意思　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。　　语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。　　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。特定人语音识别的方法　　目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。　　说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，其系统构成如图1所示。　　由上图也可以看出，每个司机在购买车后必须将自己的语音输入系统，也就是训练过程，当然最好是在安静、次数达到一定的数目。从此在以后驾驶过程中就可以利用这个系统了。　　所谓预处理是指对语音信号的特殊处理:预加重，分帧处理。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。用具有 6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。虽然语音信号是非平稳时变的，但是可以认为是局部短时平稳。故语音信号分析常分段或分帧来处理。　　历史　　早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。而1920年代生产的"Radio Rex"玩具狗可能是最早的语音识别器，当这只狗的名字被呼唤的时候，它能够从底座上弹出来。最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。到1950年代末，伦敦学院(Colledge of London)的Denes已经将语法概率加入语音识别中。　　1960年代，人工神经网络被引入了语音识别。这一时代的两大突破是线性预测编码Linear Predictive Coding (LPC)， 及动态时间弯折Dynamic Time Warp技术。　　语音识别技术的最重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。[3]。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。　　尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。　　模型　　目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的 语音识别系统由以下几个基本模块所构成　　信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。 统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。 发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。 语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。 解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。 从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：　　W = argmaxP(W | O) 通过贝叶斯公式，上式可以改写为　　由于对于确定的输入串O，P(O)是确定的，因此省略它并不会影响上式的最终结果，因此，一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示，可以将它称为语音识别的基本公式。 W = argmaxP(O | W)P(W)　　从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号(记为S)到 特征序列O的映射。而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计P(O | uk)的方法。　　为了将声学模型建模单元串映射到符号集，就需要发音词典发挥作用。它实际上定义了映射的映射。为了表示方便，也可以定义一个由到U的全集的笛卡尔积，而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。并且有：　　最后，语言模型则提供了P(W)。这样，基本公式就可以更加具体的写成：　　对于解码器来所，就是要在由,,ui以及时间标度t张成的搜索空间中，找到上式所指明的W。　　语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。　　与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。　　一、语音识别的发展历史　　(1)国外研究历史及现状　　语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。　　但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。　　随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。　　实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。　　这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络(ANN)在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。　　统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。　　20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT＆T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking,Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper,Sun的VoiceTone等。　　其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统，次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice"98。它带有一个32,000词的基本词汇表，可以扩展到65,000词,还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。该系统对新闻语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。　　(2)国内研究历史及现状　　我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。　　清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（不定长数字串）和96.8%（定长数字串）。在有5%的拒识率情况下，系统识别率可以达到96.9%（不定长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。　　中科院自动化所及其所属模式科技(Pattek)公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品——PattekASR，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。　　二、语音识别系统的分类　　语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为3类：(1)特定人语音识别系统：仅考虑对于专人的话音进行识别；(2)非特定人语音系统：识别

　　语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术，即将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。语音合成技术又称文语转换技术，隶属于语音合成，是利用电子计算机和一些专门装置模拟人，制造语音的技术。 　　语音合成技术，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术，是中文信息处理领域的一项前沿技术。

语音识别，目前语音识别主要分为2类，在线语音识别，离线语音识别离线语音识别不依赖网络和云端，识别速度快，但是效果不如在线语音识别

利用AI声音技术进行诈骗是一种新型的犯罪手段，对防范和打击这种犯罪行为提出了新的挑战和要求。以下是一些提高防范意识，避免被骗的建议：1. 保持警觉。不轻易相信陌生人的电话或消息，特别是涉及到钱财或其他重要事项的内容。2. 确认身份。在接到陌生人电话或消息的时候，要核实对方的身份和信息，尽量通过其他途径进行确认，例如联系亲人或朋友。3. 不随意泄露个人信息。不要随意泄露个人信息，例如姓名、电话、住址等，以免被骗子利用。4. 提高防范意识。了解诈骗手段和常见的骗局，提高防范意识，避免入骗局。5. 使用安全软件。在使用电脑和手机的时候，要安装和使用可信的安全软件，避免被病毒和恶意软件攻击。总之，防范诈骗需要我们保持警觉，核实身份，不随意泄露个人信息，提高防范意识，并使用安全软件等措施。同时，我们也应该尽可能地提高自己的科技素养，了解相关的技术和知识，以便更好地应对各种风险和挑战。以下措施也能帮助我们避免被利用AI声音技术进行诈骗：1. 多渠道核实身份。如果电话或消息声称是亲人或朋友，可以通过其他途径再次核实身份，例如拨打对方的电话或联系其他亲友。2. 注意语音特征。AI声音技术可以复制语音，但是往往难以复制语音的特征，例如口音、语气、习惯用语等。在接听电话或消息时，要留意这些细节，以确认对方的身份。3. 谨慎对待请求。如果电话或消息声称需要紧急处理某项事务，需要立即转账或提供个人信息等，要保持谨慎，不要轻易相信。4. 报警处理。如果发现自己被利用AI声音技术进行诈骗，要及时报警处理，以便及时追回被骗财物和维护自己的合法权益。总之，利用AI声音技术进行诈骗是一种新型的犯罪手段，我们需要保持警觉，多渠道核实身份，留意语音特征，谨慎对待请求，并在必要时及时报警处理，以提高防范意识，避免被骗。此外，我们还可以采取以下措施来增强自身的安全保障：1. 加强密码管理。使用强密码，不要使用相同或类似的密码，定期更换密码，避免泄露密码信息。2. 保护个人信息。不要随意泄露个人信息，尤其是身份证号码、银行账号等敏感信息，避免被骗子利用。3. 提高网络安全意识。不要随意打开邮件或信息中附带的链接和文件，避免被病毒和恶意软件攻击。4. 使用可信的安全软件。在使用电脑和手机的时候，要安装和使用可信的安全软件，以保护自己的设备和信息安全。5. 定期备份数据。定期备份重要数据和文件，以防数据丢失或被破坏。总之，保障个人信息安全是我们使用互联网和科技设备的基本要求，我们应该加强密码管理，保护个人信息，提高网络安全意识，使用可信的安全软件，定期备份数据等措施，以增强自身的安全保障。同时，我们也应该关注相关的安全事件和风险提示，及时更新安全意识和知识，以更好地面对各种风险和挑战。

有数据表明，人在噪音环境中集中注意力获取某些特定信息，需要一定的心里准备时间或者叫缓冲时间大约0.6-0.7秒，而且噪音环境下的语速最好控制在160-170字/分钟，一旦速度过快，人们在毫无准备的情况下跟不上播报的速度，所谓一步跟不上步步跟不上，就会给人们理解语音提示的内容带来很大的苦恼，所以语音播报的速度不是要快，而是要比正常人的语速稍慢些，提示的效果更佳！再有，声音的清晰度、可懂度对于听者也非常重要。声音发音要标准，声音清晰没有杂质。这是一款芯片是否合格的基本标准，如果一款芯片播报出的内容不能很容易让人理解，而追求自然听起来舒服就是舍本逐末了。除此之外，声音更要清亮，具备活泼明朗的精神气质，能在发声的一瞬间吸引听者注意力，带给听者积极向上的精神感受！宇音天下先后研发的多款语音合成芯片，其音库的开发制作均是与国家一级播音员合作，播音员声音清亮，发音标准；后期的语音芯片研发更是致力于声音净化，全面提升芯片的抗噪能力！综上所述，在噪音环境下的提示的声音需要具备一定的穿透力、语速不能太快、清晰度高、可懂度高、声音清亮！这样的声音才能最给力的穿过嘈杂的声音群，传达到每个需要接受信息人的心里！北京宇音天下科技凭借其强大的语音合成技术，立志给各行业带来最给力的语音播报器！

这种利用AI声音冒充亲人进行诈骗的案件，叫做语音合成诈骗。以下是一些提高防范意识避免被骗的建议：不要轻易相信陌生人：如果接到电话或收到短信，声称是家人或朋友需要紧急帮助，并且要求你提供个人信息或汇款，一定要提高警惕。先和对方确认身份，可以通过其他途径（例如发微信、拨打熟悉的电话号码）与家人或朋友核实情况，避免被骗。提高信息安全意识：保护个人信息是防范诈骗的重要措施。不要随意将个人信息泄露给陌生人，例如银行卡密码、身份证号码、手机号码等。如果确实需要提供这些信息，应该通过安全可靠的渠道进行。学习识别语音合成：现在的语音合成技术已经越来越先进，但是仍然有一些瑕疵，例如语速、语调、音色等方面。学习如何识别语音合成，可以通过辨别一些不自然的音调和语气来避免被骗。多渠道确认信息：在处理重要信息或转账汇款时，不要只通过电话或短信确认，最好通过其他渠道进行确认。例如，可以通过网银、第三方支付平台或者直接拜访银行网点进行确认。提高警惕，不要冲动行事：如果接到紧急求助的电话或短信，一定要保持冷静，不要过于冲动行事。仔细核实对方身份，询问具体情况，并尝试通过其他渠道进行确认，避免被骗。总之，提高信息安全意识和警惕性，学会辨别语音合成，多渠道确认信息，可以有效地防范语音合成诈骗。

一点红语音合成手机端——让文字变得更生动 随着技术不断发展，人们的需求也在不断变化，大多数人都越来越倾向于使用语音进行沟通。语音合成技术应运而生，一点红语音合成手机端就是其中的佼佼者。通过一点红语音合成手机端，用户能够在短时间内将文字转换成语音，从而轻松实现语音播报。一点红语音合成手机端的优势 一点红语音合成手机端具有以下几个优势：语音合成速度快：使用一点红语音合成手机端，用户只需在短时间内就能完成文字转语音，而且语音质量也比较高。语音播报方便：一点红语音合成手机端内置语音播报功能，用户可以随时播放转换后的语音，方便实用。应用范围广泛：一点红语音合成手机端适用于各种场景，例如语音小说朗读、语音播报、学术报告语音化等。一点红语音合成手机端如何使用 使用一点红语音合成手机端非常简单，只需要几个简单的步骤就能完成：打开一点红语音合成手机端应用；选择需要转换的文字，复制到应用中的“输入框”中；点击“开始合成”，可以选择不同的语音音色以满足不同的需求；合成完成后，用户可以再次点击“播放”进行播报，或者设置语音文件的保存位置。一点红语音合成手机端的应用场景 一点红语音合成手机端广泛应用于以下几个场景：小说朗读：许多人喜欢听小说，但是如果全靠自己朗读，可能会造成口干舌燥。使用一点红语音合成手机端即可将小说转换成语音，轻松进行朗读。学术报告语音化：对于计算机科学等学科，研究者通常喜欢通过演示幻灯片的形式进行报告。使用一点红语音合成手机端，即可将幻灯片上的文字转换成语音，方便演讲。语音播报：许多人出门时喜欢听新闻、音乐等，但是在一些情况下，无法通过耳机进行播放。使用一点红语音合成手机端即可将文字转换成语音，以大声播报的形式进行听取，更加方便。结语 一点红语音合成手机端是一款便捷实用的语音合成应用，其应用范围十分广泛。通过一点红语音合成手机 端，用户可以在短时间内将文字转换成语音，方便实用。相信在未来，一点红语音合成手机端还会有更多的功能不断更新，为人们带来更多便利。

语音合成的理论基础是语音生成的数学模型。该模型语音生成过程是在激励信号的激励下，声波经谐振腔（声道），由嘴或鼻辐射声波。因此，声道参数、声道谐振特性一直是研究的重点。习惯上，把声道传输频率响应上的极点称之为共振峰，而语音的共振峰频率（极点频率）的分布特性决定着该语音的音色。音色各异的语音具有不同的共振峰模式，因此，以每个共振峰频率及其带宽作为参数，可以构成共振峰滤波器。再用若干个这种滤波器的组合来模拟声道的传输特性（频率响应），对激励源发出的信号进行调制，再经过辐射模型就可以得到合成语音。这就是共振峰合成技术的基本原理。基于共振峰的理论有以下三种实用模型。 在级联型共振峰合成模型中，共振峰滤波器首尾相接；而在并联型模型中，输入信号先分别通过幅度调节再加到每一个共振峰滤波器上，然后将各路的输出叠加起来。将两者比较，对于合成声源位于声道末端的语音（大多数的元音），级联型合乎语音产生的声学理论，并且无需为每一个滤波器分设幅度调节；而对于合成声源位于声道中间的语音（大多数清擦音和塞音），并联型则比较合适，但是其幅度调节很复杂。基于此种考虑，人们将两者结合在一起，提出了混和型共振峰模型。共振峰模型是基于对声道的一种比较准确的模拟，因而可以合成出自然度比较高的语音，另外由于共振峰参数有着明确的物理意义，直接对应于声道参数，因此，可以容易利用共振峰描述自然语流中的各种现象，并且总结声学规则，最终用于共振峰合成系统。但是，人们同时也发现该技术有明显的弱点。首先由于它是建立在对声道的模拟上，因此，对于声道模型的不精确势必会影响其合成质量。另外，实际工作表明，共振峰模型虽然描述了语音中最基本最主要的部分，但并不能表征影响语音自然度的其他许多细微的语音成分，从而影响了合成语音的自然度。另外，共振峰合成器控制十分复杂，对于一个好的合成器来说，其控制参数往往达到几十个，实现起来十分困难。基于这些原因，研究者继续寻求和发现其他新的合成技术。人们从波形的直接录制和播放得到启发，提出了基于波形拼接的合成技术，LPC合成技术和PSOLA合成技术是其中的代表。与共振峰合成技术不同，波形拼接合成是基于对录制的合成基元的波形进行拼接，而不是基于对发声过程的模拟。

伴随着各种家用电器设备，车载设备的功能增加，设备的操控性越来越复杂；人机交互设计在系统设计中的地位越来越重要。受到系统成本、体积等多方面的限制，应用开发人员可以选择的人机交互设计方法并不多。利用语音合成芯片来增强人机交互性能的方法又重新开始受到应用开发人员的重视。语音合成芯片的核心技术是语音数据压缩。这项技术在二战前就开始被研究，但其转化为芯片并被实际产品采用却是在70年代末。由于受到存储器容量的限制，当时比较流行的是参数合成方式，这是一种模拟人体发声器官，建立数学模型，并以此作为参数进行压缩合成的方法。但是这种方法的实际使用效果并不能满足人们的要求，最终在市场上受到认可的是基于ADPCM(Adaptive differential PCM)技术的语音压缩合成方式。OKI公司从70年代就从事ADPCM的研究开发工作，并不断进行改进，相继推出了具有更大压缩率和更高音质的OKI ADPCM、OKI ADPCM2方式。OKI语音芯片完美的音质，优秀的性能得到了客户的认可，25年的累计出货量达到了4亿个。 高音质语音合成芯片增强人机交互性能 在使用语音合成芯片时，最令应用开发人员头痛的问题是如何在有限的存储器当中，放入更多的语音数据。通常的做法是将播放内容中重复出现的地方进行切割，在需要利用的时候，对这些重复内容进行复用。虽然这个做法可以解决问题，但一般在使用当中，如果有大量需要复用的语音段出现时，将会使播放控制程序非常冗长。而且在不同的地方进行复用时，音调、语速等都会有微妙变化，这些变化如果不加以区分处理，就会在播放时造成不自然和失真。因此在播放不同内容时需要适当加入不同的延时。比如在实现图1的播放内容时，一般需要程序写成如下形式。 Play(Address1); Delay(xxx); Play(Address2); Delay(xxx); Play(Address4); Delay(xxx); Play(Address5); 这种实现方法无疑是对程序存储器的一种极大浪费。而且由于在播放指令发出时，MCU必须对相应的控制线或者IO进行操作，指令的反复使用也是对CPU资源的浪费。更糟糕的是在播放指令执行过程当中，一旦有中断等意外发生的话，很容易出现播放异常现象。

基于语音合成的口型同步，指的是专门针对软件合成语音，进行人物脸部画面与声音的同步。它依赖于语音合成引擎，利用语音、图形、图像等技术，力求使声音和画面都接近真人讲话效果。口型同步是一种利用计算机技术，将2D或3D虚拟人物的口型匹配到语音之上，通过不断改变人物嘴部及脸部的形状，做出逼近真人说话的效果，并保证声音和画面准确匹配的技术。它正在被越来越广泛地使用到动漫、游戏、电影、新媒体和交互应用之上。然而传统的方式需要真人录制和手工调整，只适合大成本、非实时的应用场景，并不能适应当今信息传播的即时化、人们需求的多样化等变化。随着时代的发展，人们更需要小型的、个性化的和实时交互的应用体验。

自八十年代末期至今，语言合成技术又有了新的进展，特别是基音同步叠加（PSOLA）方法的提出（1990），使基于时域波形拼接方法合成的语音的音色和自然度大大提高。九十年代初，基于PSOLA技术的法语、德语、英语、日语等语种的文语转换系统都已经研制成功。这些系统的自然度比以前基于LPC方法或共振峰合成器的文语合成系统的自然度要高，并且基于PSOLA方法的合成器结构简单易于实时实现，有很大的商用前景。国内的汉语语音合成研究起步较晚些，但从八十年代初就基本上与国际上研究同步发展。大致也经历了共振峰合成、LPC合成至应用PSOLA技术的过程。在国家863计划，国家自然科学基金委，国家攻关计划，中国科学院有关项目等支持下，联想佳音（1995）；清华大学的TH_SPEECH (1993)；中国科技大学的KDTALK（1995）等系统。这些系统基本上都是采用基于PSOLA方法的时域波形拼接技术，其合成汉语普通话的可懂度、清晰度达到了很高的水平。然而同国外其它语种的文语转换系统一样，这些系统合成的句子及篇章语音机器味较浓，其自然度还不能达到用户可广泛接受的程度，从而制约了这项技术的大规模进入市场。

大家好，我是凯哥，今天要给大家分享一个关于AI声音诈骗的惊人事实。你知道吗，现在有些骗子利用AI技术，可以模仿你的亲人的声音，给你打电话，让你汇钱或者做一些危险的事情。这种诈骗方式已经在加拿大多发，导致很多老年人上当受骗，损失惨重。下面就让我们一起来了解一下这种诈骗方式是怎么实现的，以及如何防范吧！AI声音诈骗是怎么实现的？AI声音诈骗是利用AI语音生成软件来模仿目标人物的声音。这种软件只需要几秒钟的对话录音，就可以准确地复制某人的声音特征，包括语调、口音、语速等。然后，骗子就可以用这种合成的声音来给目标打电话，冒充他们的亲人或者朋友，编造一些紧急情况或者借口，让他们汇钱或者做一些危险的事情。AI声音诈骗有多严重？据央视网报道，近日，加拿大犯罪分子利用AI技术合成亲人声音实施诈骗，3天内至少8人上当，受害者多为老年人。有受害者表示，犯罪分子使用的声音和她儿子的声音简直一模一样。在美国，类似的诈骗案件近期也呈上升趋势。美国联邦贸易委员会公布的数据显示，电信诈骗是美国最常见的诈骗形式，2022年相关涉案金额已达26亿美元，其中很多案件都借助了AI技术。如何防范AI声音诈骗？面对这种高科技的诈骗方式，我们应该如何保护自己呢？以下是一些防范建议：- 不要轻信陌生电话。如果接到一个自称是亲人或者朋友的电话，要求你汇钱或者做一些危险的事情，一定要保持警惕，不要轻易答应。- 与对方核实身份信息。如果对方声称是你认识的人，你可以问一些只有你们两个才知道的问题，比如生日、密码、昵称等。如果对方回答不上来或者支支吾吾，那就有可能是骗子。- 联系真正的亲人或者朋友。如果对方说他们遇到了紧急情况或者困难，你可以先挂断电话，然后用其他方式联系真正的亲人或者朋友，如果对方说他们遇到了紧急情况或者困难，你可以先挂断电话，然后用其他方式联系真正的亲人或者朋友，比如微信、QQ、短信等。如果真正的亲人或者朋友说他们没有打过电话给你，那就说明你刚才接到的是一个诈骗电话。- 向警方报案。如果你发现自己遭遇了AI声音诈骗，或者有人试图用这种方式骗你，你应该立即向警方报案，提供相关的证据和信息，帮助警方追踪和抓捕犯罪分子。

语音合成是利用电子计算机和一些专门装置模拟人，制造语音的技术。 语音合成和语音识别技术是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所必需的两项关键技术。使电脑具有类似于人一样的说话能力，是当今时代信息产业的重要竞争市场。和语音识别相比，语音合成的技术相对说来要成熟一些，并已开始向产业化方向成功迈进，大规模应用指日可待。语音合成，又称文语转换（Text to Speech）技术，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术，是中文信息处理领域的一项前沿技术，解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息，也即让机器像人一样开口说话。我们所说的“让机器像人一样开口说话”与传统的声音回放设备（系统）有着本质的区别。传统的声音回放设备（系统），如磁带录音机，是通过预先录制声音然后回放来实现“让机器说话”的。这种方式无论是在内容、存储、传输或者方便性、及时性等方面都存在很大的限制。而通过计算机语音合成则可以在任何时候将任意文本转换成具有高自然度的语音，从而真正实现让机器“像人一样开口说话”。 文语转换系统实际上可以看作是一个人工智能系统。为了合成出高质量的语言，除了依赖于各种规则，包括语义学规则、词汇规则、语音学规则外，还必须对文字的内容有很好的理解，这也涉及到自然语言理解的问题。下图显示了一个完整的文语转换系统示意图。文语转换过程是先将文字序列转换成音韵序列，再由系统根据音韵序列生成语音波形。其中第一步涉及语言学处理，例如分词、字音转换等，以及一整套有效的韵律控制规则；第二步需要先进的语音合成技术，能按要求实时合成出高质量的语音流。因此一般说来，文语转换系统都需要一套复杂的文字序列到音素序列的转换程序，也就是说，文语转换系统不仅要应用数字信号处理技术，而且必须有大量的语言学知识的支持。

一、AI声音模仿技术的潜在危害1. 个人隐私泄露AI声音模仿技术的发展使得个人隐私面临前所未有的挑战。一些不法分子可以通过互联网搜集到大量的声音样本，从而训练出高度逼真的语音模型。这可能导致个人隐私泄露，甚至被用于进行针对性的诈骗。2. 信任危机随着AI声音模仿技术的普及，人们在电话或网络通信中可能面临信任危机。骗子利用AI技术伪装成熟人，增加了人们识别真伪的难度。这不仅导致个人损失，还可能影响人际关系得稳定。3. 法律责任难以追溯AI声音模仿技术使得诈骗行为变得更加隐蔽和复杂。很多情况下，受害者很难察觉到自己被骗，也难以追踪到诈骗行为的源头。这使得法律责任难以追究，为骗子提供了可乘之机。二、应对措施1. 提高公众安全意识政府和媒体应加大宣传力度，提高公众对AI声音模仿技术的认识和安全意识。人们在接到陌生电话或网络信息时，应保持警惕，谨防上当受骗。同时，要学会运用多种途径进行信息核实，降低被骗风险。2. 完善法律法规针对AI声音模仿技术所带来的潜在危害，政府应完善相关法律法规，明确规定其合法与非法的适用范围。此外，应加大对网络诈骗的打击力度，提高犯罪成本，建立健全追责机制，保护人民群众的合法权益。3. 加强技术防范科技公司在开发和应用AI声音模仿技术时，应当注重技术伦理和安全防范。通过技术手段识别和过滤虚假信息，建立起有效的安全防护体系。此外，可以研发专门的AI识别软件，帮助用户识别虚假语音，防止诈骗行为的发生。加大对网络诈骗的打击力度，提高犯罪成本，建立健全追责机制，保护人民群众的合法权益。4. 加强技术防范科技公司在开发和应用AI声音模仿技术时，应当注重技术伦理和安全防范。通过技术手段识别和过滤虚假信息，建立起有效的安全防护体系。此外，可以研发专门的AI识别软件，帮助用户识别虚假语音，防止诈骗行为的发生。5.保护个人信息个人信息的泄露往往是骗子利用AI声音模仿技术进行诈骗的前提。因此，我们要提高个人信息保护意识，谨慎分享个人信息。同时，企业和平台也应负起保护用户信息的责任，采取有效措施防止信息泄露。6. 建立多层次的安全验证机制为防止AI声音模仿技术给诈骗行为提供便利，金融机构、电信运营商等应建立多层次的安全验证机制，确保用户身份的准确性。例如，采用生物识别技术（如指纹识别、面部识别等）作为第二层验证手段，降低诈骗风险。综上所述，AI声音模仿技术在带来便利的同时，也暴露出一系列潜在危害。面对这些挑战，我们需要从提高公众安全意识、完善法律法规、加强技术防范、保护个人信息和建立多层次的安全验证机制等多方面入手，以降低其对社会和个人带来的风险。只有在充分认识到这些潜在危害并采取有效措施应对的前提下，我们才能真正从AI技术中受益，共同创造一个安全、和谐的数字生活环境。

答案选B语音技术关键技术有ASR）和TTS。 ASR就是自动语音识别技术，TTS就是语音合成技术。