語音合成的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決語音合成的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

語音合成進入發燒排行的影片

少量語料實現端到端的語音合成系統

為了解決語音合成的問題，作者劉宇軒 這樣論述：

本論文透過深度學習的技術改善英文語音合成的音質，建立一個音質改善的英文文字轉語音系統。本研究從最基本的聲學參數及語言參數去做改善，在頻譜參數方面引入WORLD分析的CheapTrick作為求取頻譜資訊之方法，而標記資訊方面加入音素、音節、詞、片語、句子五層結構的相關位置的語言資訊，文字分析方面則是實作一個系統產生標記資訊，模型訓練方面則是引入深度學習的深度混合密度網路架構幫助我們建立頻譜模型及持續時間模型，再加上深度學習的WaveNet聲碼器取代傳統的MLSA聲碼器做合成，最後引用Tacotron模型實現端到端的語音合成系統。實驗結果證實HTS系統的合成聲音在喜好度及MOS兩種主觀測試上有很

大進步，而Tacotron系統則在訓練的效率上有很大改進。

Microsoft Azure AI 認知服務基礎必修課：使用C#(含MCF AI-900國際認證模擬試題)

為了解決語音合成的問題，作者蔡文龍,何嘉益,張志成,張力元 這樣論述：

　　體貼初學者學習Azure AI認知服務的流程！ 　　AI認知服務功能介紹 ->認知服務申請 ->語法解說 ->AI範例實作 　　■ 內容涵蓋MCF AI-900人工智慧基礎國際認證知識與開發實作 　　人工智慧工作負載與負責任AI、Azure電腦視覺功能、Azure自然語言處理功能、Azure交談式AI功能、Azure機器學習原理。 　　■ 專家與教師共同執筆 　　由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對目前初學者學習Azure人工智慧領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考

量，帶領初學者靈活運用Azure AI認知服務進行開發AI應用程式。 　　■ 內容多元且淺顯易懂 　　對AI認知服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉AI認知服務的應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對AI更進一步的認識。 　　■ AI認知服務開發技能 　　規劃了實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部分析與辨識、語言偵測、文字情感分析、LUIS語言理解、翻譯工具、機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例；且對Azure AI認知服務開發實作的程式碼有詳盡的說明，培養初學者開發AI應用

程式的能力。 　　■ MFC AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練 　　認證考試重點融入教材中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末整理MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，進而順利通過認證考試，本書亦是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。

深度偽造語音之辨識檢測

為了解決語音合成的問題，作者吳靜瑜 這樣論述：

摘要 iAbstract ii目錄 iii表目錄 v圖目錄 vi壹、 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 31.4 研究架構 4貳、 文獻探討 52.1 人工智慧（Artificial intelligence） 52.1.1 機器學習（Machine Learning） 52.1.2 深度學習（Deep Learning） 52.2 語音識別 62.2.1 語音識別流程 62.2.2 聲學特徵 72.2.3 線性預估倒頻譜係數（LPCC） 72.2.4 梅爾頻率倒譜係數（MFCCs） 82.2.

5 MFCC計算步驟 92.3 語者驗證 122.4 x-vector 122.5 相關研究 132.5.1 變聲器原理 132.5.2 語音合成 142.5.3 Clone voice 152.5.4 深度偽造技術 162.5.5 深度偽造技術介紹 172.5.6 深度偽造技術應用 192.5.7 深度偽造技術現況 19參、 研究方法 223.1 研究架構 223.2 系統模組化 233.2.1 語音獲取與實驗設備 253.3 實驗流程 253.4 辨識系統 263.4.1 資料集介紹 283.4.2 預處理 293

.4.3 特徵擷取 293.4.4 X-vector 303.4.5 模型評估 333.4.6 激活函數 343.5 聲紋系統 353.5.1 資料集介紹 353.5.2 特徵擷取 363.5.3 GMM 403.5.4 語者註冊與驗證 403.5.5 模型評估 41肆、 實驗結果 424.1 辨識系統實驗結果 424.2 聲紋系統實驗結果 43伍、 結論 525.1 結論 525.2 研究限制及未來展望 52參考文獻 53