機器學習的發展如何幫助配音技術的提高

近幾年來，人工智能(人工智能)技術發展迅速，為商供了深入的學習模式。雖然離開音頻世界需要一段時間，但人們已經看到人工智能在視頻和圖像處理方面的悄然崛起。

機器學習作為人工智能的一部分，改變了人們使用配音技術的方式。許多熟悉的Cortana、Siri和Alexa的語音助手都采用了配音技術。由於人工智能技術的進步，人工智能產生的聲音比以往任何時候都更加真實，在自然語音處理方面做得更好。

1.機器學習如何提高語音技術。

(1)音頻更智能。

自動語音識別(ASR)提供商正在增加語音識別產品的創新，以滿足更多人的需求。

語音識別技術的用戶越來越多，市場規模也在擴大。到2026年，全球語音識別市場將增長到220億美元。這一巨大變化將挑戰自動語音識別(ASR)，促進其創新，成功應對不同國家和地區(如澳大利亞、英格蘭、蘇格蘭、美國等)的英語母語。)同一語言中的不同方言。

自動語音識別(ASR)只有在機器學習(ML)和人工智能(人工智能)功能的雙重驅動下，才能將同一語言中不同方言的口語單詞轉換為文本。此外，它還可以識別更多來自語言的方言和口音。換句話說，有一天，世界上使用的每一種語音技術都將使用真正的人工智能語音生成器。

音頻技術中機器學習的一些真實例子包括：

izotope&Neutron2:貼心的音軌助手可以利用人工智能和機器學習功能直接跟蹤預設儀器。它還有一個隔離音頻中對話的實用程序。

LANDR:自動音頻母帶處理服務，完全依靠人工智能和機器學習來設置數字音頻處理參數離開系統（eleave system）。

穀歌Wavenet：一種生成錄音的學習模型。

(2)數據是驅動力。

語音識別的初始步驟是將聲音轉換為數據。因此，語音識別社會工程的成功應包括以下內容：

語音采集樣本完全可訪問或可靠。

由於表征數據集的功能較少，消除了提高算法學習能力的實用功能。

創建可靠的分類器，並允許機器學習算法從訓練樣本中學習進行新的觀察。

最後，深度學習適用於語音識別技術，並在任何環境中保持准確性，使語音識別系統能夠在給定的環境中順利運行。

事實上，想要創建語音識別系統的開發人員需要大量的培訓數據。從經濟角度看，收集正確的轉錄數據可能需要數百萬美元。只有這樣，語音識別系統才能正確地訓練轉錄數據。

(3)人工智能和機器學習中的數字信號處理。

雖然人工智能和機器學習在音頻處理中的應用仍處於早期階段，但深度學習方法使人們能夠從不同的角度解決信號處理問題，被音頻行業用戶忽視。一般來說，理解聲音和信號處理是複雜的，很難用語言來描述。

例如，當你聽到兩個或兩個以上的人說話時，如何描述這兩個人說話的參數?有許多因素需要考慮，其中一些問題包括：

性格(年齡、性別、活力)如何影響這些聲音?

室內聲學和距離對理解水平有多大影響?

談話中可能發生的其他噪音呢?

正如人們所看到的，配音測量可以來自許多參數，需要注意。在這種情況下，人工智能可以為人們提供一種實用的學習方法。

深度神經網絡音頻處理日益發展，但仍有許多問題需要解決，包括：

高保真音頻重建：小型低質量麥克風。

空間模擬：用於雙耳處理和混響。

選擇性降噪：去除汽車交通等某些元素。

模擬音頻模擬：估計非線性模擬音頻組件之間的複雜交互。

(4)配音藝術家。

創建自然聲音的關鍵步驟是在這個過程中擁有原始音頻。世界各地的許多企業都在與配音藝術家合作創造配音產品。大多數配音人員每次使用人工智能語音都能獲得版稅，以獲得豐厚的回報。

然而，配音師也會遇到被騙的問題。盡管他們錄制了配音，但他們並不了解用戶是誰。比如Siri的原聲配音人員蘇珊·本尼特和ScanSoft簽了合同，但她從來不知道自己的錄音其實是蘋果錄的。她只獲得錄音配音的一次性報酬，沒有持續收入。

此外，配音師遇到的其他問題是，在現有技術背景下，行業合同和成本並沒有大大提高。此外，其他人認為配音可能被消極使用，甚至可能破壞配音人員的聲譽。例如，它可以用於不想與之合作的公司和粗俗的語言。

(5)用例的興起。

因為人工智能和機器學習可以讓人們以最自然的方式增加定制體驗，找到解決方案、訪問服務、退貨產品和語音技術。以下是機器學習和人工智能如何改變自然語言處理案例的幾個例子:

消費者下訂單：另一涉及語音識別和轉錄的應用程序。消費者有機會更快、更有效地訂購它。在瀏覽整個菜單之前，客戶可以在幾秒鍾內下單。

虛擬助理：根據一項研究，到2024年，市場上預計將有超過84億個語音助理。語音助理可以支持IT團隊等。通過向虛擬助理提出更多的要求，員工有更多的時間完成日常任務，並更有效地利用時間。

客戶親密度分析：零售企業開始使用音頻挖掘軟件更好地分析呼叫中心的對話，了解客戶。自動語音識別(ASR)由機器學習和人工智能支持，可以准確地了解客戶，並從他們的討論中提取有價值的意見。

(6)語音識別技術是未來嗎?

語音識別技術在未來一定會大放異彩。隨著人工智能和機器學習技術的不斷改進，人們將看到越來越多的使用場景。此外，配音師也將獲得一席之地。可以幫助改進語音識別技術，語音技術在與人交談時可能會發展到各種情緒。