机器人语音---走进优必选

最新推荐文章于 2025-04-26 18:23:40 发布
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#人工智能 #机器学习 #语音合成 #笔记

本文介绍了机器人语音技术部的关键技术，包括信号处理、语音识别ASR、自然语言处理及语音合成TTS等内容。探讨了多模态交互的概念，并通过案例展示了如何通过少量样本实现语音转换。文中还对比了几种主流的语音合成模型和技术，如Tacotron、Tacotron2和Transformer-TTS等，以及不同声码器如WaveGAN、WaveRNN和WaveGlow的表现。

 听会笔记

介绍了机器人语音技术部的关键技术包括前端的信号处理，语音识别ASR,自然语言处理，以及最后的语音合成TTS

                                        

 

机器人的多模态交互 

                                  

 语音转换案例，可以通过20句话使语音合成变成目标人声音

                                                                           

语音合成部分

 介绍了语音合成大致流程

 

                                           

 语音合成的发展

                                             

 优必选的pipeline

                                             

 

多音字发音和停顿的解决方法

                                                     

                                                            

seq2seq模型比较

tacotron：相比SPSS,节省了时长模型，语音质量好，但计算量大，训练/推理速度慢，容易丢字，漏字，句尾重音，不易控制

tacotron2:优化了丢字，漏字，计算量大，无法并行，训练/推理速度慢，

Transformer-TTS:语音质量好，结构并行，训练速度快，但推理速度慢

                                                            

 端到端模型方案比较

                                                          

 声码器比较

  1. WaveGAN 模型结构（GAN) 难训练，表现不稳定
  2. WaveRNN 模型结构 RNN   , 音质好且稳定
  3. WaveGlow 模型结构 CNN   , 有底噪，音质稳定

 

人形机器人为何突然“跑”进现实？五大动力揭秘产业加速密码
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通过不断的创新与发展，语音交互技术将在各个领域中得到广泛的应用，为人类带来更多的便利和惊喜。随着技术的进一步成熟和完善，我们可以期待语音交互技术在未来的发展中发挥更加重要的作用。语音交互技术是指通过声音信号作为输入和输出媒介，实现人与计算机之间的交互，从而实现信息的传递和任务的执行。语音识别：语音识别是语音交互技术的核心环节之一，其目标是将人的语音信号转化为可识别的文本或命令。例如，手机助手、智能音箱等设备通过语音交互技术，可以回答用户的问题、提供日程管理、播放音乐等功能，使得人机交互更加便捷和智能化。
语音交互：重塑人机对话的未来
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ASR、TTS语音相关
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语音交互
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