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1、ASR 语音识别
ASR（Automatic Speech Recognition）是将人类语音转换为文本的技术，核心依赖声学模型（分析语音信号特征）和语言模型（处理文本语义）的协同工作。当前主流技术基于深度学习，如端到端模型（如Transformer）和混合模型（如CTC+Attention）。
应用场景
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智能客服：通过语音指令识别用户需求，例如电话机器人自动处理查询7。
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语音搜索：地图导航、浏览器搜索等场景的语音输入支持7。
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实时转录：会议记录、医疗问诊等场景的语音转文字服务9。
开源模型
| 模型名称 | 核心能力 | 支持语言 | 训练数据 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Kaldi | 高精度混合模型，支持HMM与DNN结合 | 多语种 | 未明确 | 学术研究、工业级部署 |
| DeepSpeech | 端到端深度学习模型，易部署 | 中、英为主 | Mozilla开源数据集 | 实时转录、语音搜索 |
| Whisper | OPenAI开源 | 多语种 | 基于680000小时音频数据进行训练，包含英文、其他语言转英文、非英文等多种语言。将音频数据转换成梅尔频谱图，再经过两个卷积层后送入 Transformer 模型。 | 自动语音识别 |
2、TTS 语音合成
TTS（Text-to-Speech）将文本转换为自然语音，将文本内容转换为自然流畅的语音输出，广泛应用于各种场景中。
技术路线
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拼接法：拼接预录制的语音片段（适合固定场景，灵活性低）。
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参数法：基于深度学习的端到端生成（如Tacotron、WaveNet），生成更自然的语音
核心突破
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高质量音色：如Fish Speech通过70万小时多语言数据训练，支持中、英、日等8种语言。
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实时性优化：Spark-TTS采用BiCodec编解码器，实现低延迟生成。
应用场景
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有声读物：通过调整语速、情感参数生成拟人化朗读。
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导航系统：实时生成动态路线播报。
开源模型
| 模型名称 | 核心能力 | 支持语言 | 训练数据 | 关键特性 | 应用场景 | 引用来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Fish Speech | 接近人类水平的自然语音生成 | 中、英、日等8种 | 70万小时 | 多语言无缝切换，实时性高 | 有声读物、导航 | |
| Spark-TTS | 结合Qwen2.5大模型，情感与韵律控制 | 中、英 | 未明确 | 支持音高、语速细粒度调节 | 客服、虚拟助手 | |
| CosyVoice | 阿里开源，跨语言与情感控制 | 中、英、日、粤、韩 | 300M参数 | 3秒克隆，支持跨语种生成 | 跨国客服、配音 | |
| ChatTTS | 对话场景优化，自然韵律 | 中、英 | 4万小时（公开版） | 支持中英混读，拟人化交互 | 语音助手、对话机器人 | |
| MaskGCT | 零样本生成，支持语调与情感编辑 | 多语种 | SOTA基准数据集 | 通过文本编辑语音，保留音色一致性 | 内容创作、广告配音 | |
| VALL-EX | 多语言TTS与情感/口音控制 | 英、中、日 | 未明确 | 保留原始声学环境，轻量高效 | 影视配音、多语言播报 |
3、语音克隆（Voice Cloning）
语音克隆（Voice Cloning），通过少量语音样本（如5秒~1分钟）生成目标说话人的个性化语音。
核心技术
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生成对抗网络（GAN）：生成器与判别器对抗优化，提升音色相似度。
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变分自编码器（VAE）：学习语音特征的潜在表示，支持跨语言生成。
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零样本学习：如GPT-SoVITS仅需1分钟训练即可生成高保真语音。
典型工具
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GPT-SoVITS：支持中、英、日跨语言克隆，集成WebUI简化操作。
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Spark-TTS：结合Qwen-2.5优化语气和停顿，实现可控语音生成。
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Coqui-TTS：开源框架支持自定义音色训练，适合开发者二次开发。
伦理挑战
需警惕恶意伪造声音的风险，部分工具已加入水印技术防止滥用。
| 模型名称 | 核心能力 | 支持语言 | 克隆时间 | 训练数据 | 特色功能 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-SoVITS | 零样本跨语言克隆，高保真 | 中、英、日、韩、粤 | 1分钟 | 未明确 | 支持长文本合成，WebUI易用 | 虚拟偶像、个性化配音 |
| Coqui-TTS | 支持1100+语言，开源工具链完善 | 全球主要语言 | 3秒 | 多语言预训练模型 | 音高/音量/情感编辑 | 教育、多语言内容生成 |
| MockingBird | 基于SV2TTS，适合开发学习 | 中、英 | 5秒（可优化至0.4秒） | 未明确 | 提供B/S操作界面，本地化部署 | 技术验证、个性化助手 |
| F5-TTS | 零样本克隆，实时率0.15 | 中、英 | 2秒 | 未明确 | 支持语音速度与风格迁移 | 实时交互、直播配音 |
| Llasa | 零样本跨语言语音生成 | 多语种 | 未明确 | 未明确 | 结合文本提示生成虚拟音色 | 跨语种交流、虚拟角色 |
4、协同应用场景
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智能客服系统：ASR识别用户语音→NLP处理语义→TTS生成回复，结合语音克隆实现品牌专属音色。
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多语言内容制作：例如用Spark-TTS将中文文本转为英文语音，同时保持原说话人音色。
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个性化助手：用户上传语音样本后，通过Fish Speech生成定制化语音交互。
参考链接：
一款新型开源TTS模型，小白都能无压力上手，还有海量音色模型可选择。
爆火ChatTTS突破开源语音天花板，3天斩获9k的Star量
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