19、人工智能中的语音合成与RBM模型深度解析

人工智能中的语音合成与RBM模型深度解析

语音识别与合成技术概述

在人工智能领域，强化学习和自监督学习能够对参数进行优化，从而显著提高语音识别的准确率。自动语音识别遵循自然语言的规律，而自然语言充满了不确定性、歧义性和推理需求，因此自然语言处理是一项极为复杂的自上而下的信号处理工作，需要一系列自下而上的人工神经网络和技术才能取得成功。所有上述网络计算都可以使用Python、PyTorch框架和TensorFlow平台来完成，通过计算图，任何感兴趣的程序员都能实现代码的复用和扩展。

值得注意的是，循环神经网络不仅在准确的文本和语音识别方面屡创佳绩，还学会了高级计算机编程语言Python的逐字符序列，并能以顺序、动态的方式编写Python计算机程序，这对全球计算机程序员的生计构成了威胁。更令人担忧的是，人工智能可能不仅会取代程序员，还会全面接管所有文本写作任务，包括翻译，甚至涉足图像、音乐生成等领域。

语音合成技术的发展历程

语音合成技术的历史源远流长，数百年前，像阿尔伯图斯·马格努斯、罗杰·培根和查尔斯·惠斯通等科学与工程界的杰出人物就开发出了最早的语音合成器。这些发音合成系统通过机械方式模拟人类声道，利用风箱提供的气流驱动机械说话头，模拟声带生物力学、声门空气动力学以及生物力学支气管、气管、鼻腔和口腔中的声波传播。

后来，贝尔实验室开发了一种名为Voder的语音编解码器（Vocoder），用于电生成的电话语音。操作员通过按下腕杆产生鼻音嗡嗡声来创建元音，辅音则由白噪声管产生嘶嘶声，通过脚踏板控制音高，“p”“d”等爆破音以及“j”“ch”等塞擦音由频谱键从十个带通滤波器中选择来模拟这些基本声音，形成单词组合并传输到扬声器进行合成语音演示