13、人工智能与元宇宙：技术融合与商业应用

人工智能与元宇宙：技术融合与商业应用

1. 人工智能的角色

1.1 文本分析

输入的文本会被分析并分解成更小的组成部分，通常是音素（不同的声音单位）。同时，还会记录标点符号和单词重音等额外细节，以帮助生成更自然的语音。

1.2 模型训练

深度学习（DL）作为机器学习（ML）的复杂子集，主要采用多种模型，如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型等。ML模型旨在从文本的相互作用中有效提取音频特征，即根据文本输入对音频元素进行预测。

1.3 波形生成

利用预测的音频特征生成口语的声波。这一步可以通过多种方法实现，如使用声码器或直接使用WaveNet等模型生成波形。

1.4 模型改进

为了促进模型的不断进化，迁移学习专注于分析相似性质的任务，而主动学习则关注复杂情况。通过这两种方法，模型的有效性会逐渐得到优化。

步骤	方法	说明
文本分析	音素分解、标点和重音记录	为生成自然语音做准备
模型训练	DL模型（CNNs、RNNs等）	从文本中提取音频特征
波形生成