人工智能(AI)技術在過去幾年發展迅速，為商業人士提供了一種深入學習模式。盡管離在音頻世界大展身手還需要一些時間，但人們已經看到AI在視頻和圖像處理方面的悄然崛起。

作為AI的一部分，機器學習(ML)改變了人們使用配音技術的方式。人們熟悉的Cortana、Siri、Alexa許多語音助手都采用了配音技術。也正是由于AI技術的進步，AI產出的聲音變得比以往任何時候都更加真實，并且在自然語音處理方面做得更加出色。

本文將討論ML和AI已經取得的進展，以及它們如何對語音技術提升產生的影響。

1.ML如何改進語音技術

(1)音頻更智能

隨著對語音技術的需求開始增長，自動語音識別(ASR)方面的提供商正加大語音識別產品的創新，以滿足人們的更多需求。

語音識別技術的用戶在增加，市場規模也在擴大。根據一項研究，到2026年，全球語音識別市場規模將增長到220億美元。這種巨大的轉變將為自動語音識別(ASR)帶來挑戰，推動其創新并成功應對同種語言中的不同方言，比如以英語為母語的人在不同的國家和地區(例如澳大利亞、英格蘭、蘇格蘭、美國等)就會使用不同的方言。

只有在ML和AI功能的雙重驅動下，自動語音識別(ASR)才能做到將同種語言中不同方言的口語單詞轉換為文本。此外，它還能夠識別來自一種語言的更多方言和口音。換句話說，有一天，全世界使用的每一種語音技術都將使用一個逼真的AI語音生成器。

關于音頻技術中ML的一些真實示例包括：

iZotope&Neutron 2：貼心的音軌助手能利用AI和ML功能來檢測直接向用戶提供預設的儀器的跟蹤協助。它還具有一個實用程序，用于隔離音頻中的對話。

LANDR：一種自動音頻母帶處理服務，它完全依賴AI和ML來設置有關數字音頻處理的參數。

Google Wavenet：一種用于生成錄音的學習模型。

(2)數據就是推動力

計算機的聲波部分處理是語音識別的初始步驟，即聲音將會轉換成數據。因此，要使語音識別社會工程獲得成功，這一過程應包括以下內容：

語音采集樣本完全可訪問或有可靠的語音數據庫。

由于表征數據集的功能數量較少，消除提高算法學習能力的實用功能。

ML算法用于創建可靠的分類器，并允許ML算法從訓練樣本中學習以進行新的觀察。

最后，深度學習適用于語音識別技術，并且在任何環境中的日常使用中都保持精確，因此，語音識別系統可在給定的環境中平穩運行。

現實中，想要創建語音識別系統的開發人員需要有大量的訓練數據。如果從經濟角度上來說，這可能需要花費數百萬美元來收集正確的轉錄數據。只有這樣，才能對轉錄數據正確地訓練語音識別系統。

(3)AI和ML中的數字信號處理

盡管在音頻處理中應用AI和ML還處于早期階段，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，而這一問題目前正被廣大音頻行業用戶忽視。一般來說，理解聲音和信號處理是復雜的，很難用語言來描述。

例如，聽到兩個或更多人說話，這兩個人互相交談的參數會如何描述呢?這當中要考慮的因素很多，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?

談話過程中可能出現的其他噪音怎么辦?

正如人們所見，對配音的測量可以源自許多參數，并且需要對它們給予重視。在這種情況下，AI可以為人們提供一種實用的方法，為學習創造所需條件。

深度神經網絡音頻處理正日益發展，但仍有許多問題需要人們解決，包括：

高保真音頻重建：小型低質量麥克風。

空間模擬：用于雙耳處理和混響。

選擇性降噪：去除某些元素，例如汽車交通。

模擬音頻仿真：估計非線性模擬音頻組件之間的復雜交互。

(4)配音藝術家

使用深度學習(機器學習)創建自然聲音的關鍵步驟是在這個過程中擁有原始音頻。相對而言，世界各地的許多企業都在與配音藝術家合作創作配音產品。大多數配音師在每次使用他們的AI語音時可以獲得版稅，從而獲得豐厚的報酬。

但是，配音師也會碰到被騙的問題。他們雖然錄制了配音，但沒有進一步了解使用者是誰。例如，Siri的原聲配音人員蘇珊·本尼特(Susan Bennett)與ScanSoft公司簽訂了合同，但她從不知道自己的錄音實際上是為蘋果公司錄制的。她只獲得了錄制配音的一次性報酬，并沒有獲得持續收入。

此外，配音師遇到的其他一些問題是，在現有技術背景下，業內的合同和費用尚未得到很大提升。此外，還有人認為配音可能被負面使用，甚至可能會毀掉配音師的聲譽。例如，它可被用于不想與之合作的公司以及用于粗俗的語言。

(5)用例的興起

由于AI和ML能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、進行產品退貨，語音技術在各個行業中不斷發展。以下是ML和AI如何改變自然語言處理案例的幾個例子：

消費者下訂單：另一種在消費行業中涉及語音識別和轉錄的應用。消費者有機會更快、更有效地訂購。不用花時間瀏覽整個菜單，客戶只用語音請求就能在幾秒鐘內下訂單。

虛擬助理：根據一項研究，到2024年，市場上的語音助手預計將超過84億臺。語音助手可以支持IT幫助臺團隊等等。通過向虛擬助理提出更多要求，企業員工有更多時間完成日常任務，并更有效地利用時間。

客戶親密度分析：零售企業開始使用音頻挖掘軟件來更好地分析呼叫中心的對話，并了解他們的客戶。由ML和AI提供支持的自動語音識別(ASR)可以精準了解客戶，并從其討論中提取有價值的見解。

(6)語音識別技術是未來嗎?

語音識別技術必定在未來大放異彩。隨著AI和ML技術不斷改進，人們將看到它們的使用場景不斷增加。此外，配音師也將獲得一席之地。由于可以通過他們協助語音識別技術改進，之后語音技術可能會發展到與人們交談時帶有各種情緒的程度。

2.結語

以上就是ML和AI在過去幾年為語音技術帶來的提升，以及這種提升不斷發展的原因。有朝一日，語音技術或將發展至人們與語音助手交談就像與人交談一樣的程度。

企業則需要考慮如何將語音技術納入其業務戰略。畢竟，世界正在朝著新的起點和技術路徑轉變，如果他們把語音識別技術融入業務，將有助于他們脫穎而出。