語音的案例
汽車AI智能語音101及其供應鏈
懂消費者說的話，懂消費者的表情姿態，基于目前的階段顯然懂消費者說的話是最先需要滿足的，因為語音直接。所以車載語音識別與控制是目前智能駕駛座艙重要方向，Soundhound公司官網數據列出目前汽車用戶95%對于車載語音不滿意，但是到2025年汽車車載語音市場達166億美元，到2028年90%的汽車都會擁有車載語音控制，也印證了車載語音控制的市場以及空間。
本文將結合相關資料對車載智能語音的以下部分進行分享
車載語音的使用場景
AI車載語音的技術原理
車載語音的供應鏈
當前主流以及新勢力汽車廠家的車載語音
AI智能語音的挑戰和未來
本文近五千字希望能給汽車行業管理戰略，行業投資，研發銷售等帶來一些思考。
AI智能語音的使用場景
我相信誰都沒有多大的耐心在車機上使用按鍵輸入你想要去的目的地，你可能會選擇使用Carplay 以及baidu carlife ，或者采用語音控制。我相信到現在行車時，誰都知道當你低頭去操作車機控制空調或者尋找歌曲時候會給你帶來安全風險，你更愿意語音控制。我相信到現在很多人希望你的車是懂你的可以和你溝通交流的，而語音是最好的方式。所有的這一切就是AI智能語音使用的場景。
Voicebot 的調研顯示現在94%的人表示會繼續和更加使用車載語音控制，超過47%表示未來肯定會更加依賴語音控制。
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二、 語音質量評估方法介紹
語音質量的評估方法包括主觀評價和客觀評價兩大種類。
主觀評價指以人為主體進行語音質量評價，由參與評聽的評聽人根據預先約定的評估準則對語音質量進行打分，它反映了評聽人對語音質量好壞的一種主觀印象。主觀評價方法比較繁雜，為了排除偶然因素，減少評價波動方差，需要參與評價的評聽人數量較多（一般40人以上）。但是由于人是語音的最終接受者，這種評價方法是語音質量的真實反映。
客觀評估是指用機器自動判別語音質量．它從原理上又可分為兩類評價方式：基于輸入輸出方式的主動式評估和基于輸出方式的被動式評估。
主動式的評價是建立在原始語音信號和失真語音信號的誤差對比上，大多數這種方式的客觀評估采用數值距離或者描述聽覺系統如何來感知質量的聽覺模型來量化語音質量的好壞；被動式的客觀評價是僅以語音系統的輸出信號來評估語音質量的好壞。
主觀評價
國內外使用較多的主觀評價方法包括平均意見分MOS（Mean Opinion Score）法，韻母可懂度測量DRT（Diagnostic Rhyme Tests），失真平均意見分DMOS（Degradation Mean Opinion Score），滿意度測量DAM（Diagnostic Acceptability Measure）等。
在實際語音質量評價中，MOS法最為常見。ITU P.800標準定義了MOS評價方法。參加評價的評聽人在聽完測試語音后從下表5個等級中選擇某一級作為他對語音質量的評價。全體實驗者的平均分就是所測語音質量的MOS值。
主觀性測試的的優勢是符合人對語音的感受，缺點是耗時，昂貴，可重復性低，受人的主觀影響較大。
展開 關于智能語音助手的15條調查數據
今年7月，51%的消費者表示，與其他主要廣告形式相比，智能語音助手上的廣告更容易讓他們記憶深刻。更重要的是，有53%的受訪者表示，智能語音廣告更容易促使他們在后期購買，而2019年5月的這一比例僅為39%。
8. 有55%，超過一半的受訪者表示，他們經常會通過智能手機使用語音助手提問。
9. 64%的受眾則是在開車時會使用語音指令。
10. 近三分之一的消費者表示，他們對使用智能語音進行客戶服務感興趣。
11. 按年代劃分，美國千禧一代中則有41.1%的人會使用智能語音助手，其次是34人、X一代和17.6%的嬰兒潮一代。
12. 到2020年底，有34%的北美市場營銷者將推出語音應用程序，如Alexa skill或谷歌Action等。
13. 品牌看到了語音的巨大潛力，66%的企業領導人強烈認為聲音可以幫助提升轉化率，并且能增加產品收入，而71%的人認為智能語音能極大成都的改善用戶體驗。
14. 預計到2023年，員工與應用程序的互動將有25%是通過語音進行的，而在2019年這一比例確還不到3%
15. 平均有16%的消費者表示他們更愿意使用語音系統提供幫助，而平均有71%的消費者表示更愿意使用人工幫助。在偏愛人工智能語音助手的受訪者中，73%的人認為語音助手在未來還會更受歡迎。
關于美洽：美洽是一款提供全平臺解決方案的在線客服，支持接入網頁、APP、微信、小程序、H5、微博、頭條、快手、抖音等多個渠道，美洽在線客服為企業提供了完善的解決方案，統一平臺管理，極大的方便了線上用戶咨詢，也方便了企業客服人員為用戶提供客戶服務。
展開 
人工智能+語音引爆CES
百度宣布其基于Duer OS的Apollo 2.0平臺被稱為“自動車輛的Android”，并稱語音輔助系統將成為該平臺的一部份。百度總裁兼COO陸奇表示：“家庭與車輛之間已經不存在界限了。無論你在家中做什么，應該也都可以在車子里實現。”
Wertheizer則指出，無論是在家中還是車內，隔離聲音以及直接向云端發送清晰的訊號都非常困難。“我們的周遭充斥著噪音和噪聲著。”很自然地，家庭和汽車的解決方案必須能夠因應一連串完全不同的嘈雜環境。
語音算法缺少標準 讓問題變得更復雜的原因在于業界還沒有任何標準的語音算法。Wertheizer表示：“每一家公司都有自家處理語音的專有算法。”
系統業者開始求助于學術界發表的技術論文，競相找出如何最有效隔離語音的解決之道。而當他們使用不同的麥克風和揚聲器類型時，還必須優化其算法，以因應不同的設置要求。
而在Ceva，Wertheizer說：“我們必須建立一個類似原子庇護所的工作室”，用于研究所有的選擇，并開發波束成形、遠場和近場、回聲消除和環境降噪等算法。
Beckman也呼應了這個觀點。就像人們喜歡語音作為自然的用戶接口一樣，他說：“遺憾的是，對于實際執行的產品設計人員來說，它是最具挑戰的技術之一。”他已經看到了太多的語音項目出錯了，最終得回到草圖階段重新開始。
Beckman曾經在Bose Corp.擔任研究工程師長達9年，在2000年初成立了他的咨詢業務。當他與客戶討論語音項目時，他發現業界需要一套有效執行的“完整軟件解決方案，以及能為其實現差異化的底層技術”。但是，最主要的關鍵在于賦予其能夠自行調整系統的能力。
隨著語音市場爆發，Beckman的業務也隨之成長。DSP Concepts不再只是一家咨詢公司，現在還提供了一套完整的算法作為軟件庫和除錯工具，有助于客戶調整系統。
展開 全行業AI語音制作：基于ElevenLabs ￥15
全行業AI語音制作：基于ElevenLabs
AI Voice Creation for Every Industry with ElevenLabs
發布時間：2025年
時長：1小時
大小：0.7GB
語言：英語
課程內容
掌握ElevenLabs，制作、集成與調控逼真AI語音，用于多場景與多語言專業應用。
學習內容
使用ElevenLabs生成、自定義與控制逼真AI語音
將AI語音集成到視頻、課程、客服系統、播客等項目
掌握語音指導、語氣控制與多語言生成技巧
學習AI語音工具的實際應用與商業場景
了解AI音頻常見問題與解決方法
學習要求
無需AI工具相關經驗
課程介紹
本課程全面講解ElevenLabs AI語音合成平臺，面向內容創作者、營銷人員、教育工作者、職場人士等，講解AI語音的制作、自定義與多場景應用方法。課程結合理論與真實案例，教授多語言語音生成、語氣調整、客服與教育培訓應用、對話AI實現等內容，幫助高效運用AI語音工具提升內容表現力與可擴展性。
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希望為視頻、有聲書、社交內容制作配音的內容創作者
制作多媒體課程的教育工作者與教學設計人員
需要可擴展客服或培訓方案的企業
探索AI語音能力的開發者與技術愛好者
希望通過ElevenLabs實現音頻自動化的各類用戶
展開 Clinc合作福特 提供車載語音識別技術
據語音控制游戲軟件Voicebot最近的一份研究顯示，1.14億美國成年人曾嘗試過在汽車上使用語音助手，而現在每月有7700萬人使用語音助手。去年9月，SoundHound宣布與梅賽德斯-奔馳合作，推出了車載梅賽德斯-奔馳用戶體驗（MBUX）助手，并且兩家公司還分別與英偉達（Nvidia）合作，在英偉達的Drive自動駕駛汽車平臺推出了會話界面。此外，寶馬也在9月推出了定制語音助手，以及寶馬操作系統7.0軟件（BMW Operating System 7.0 software）。最近，亞馬遜推出了Alexa Auto SDK工具包，可讓研發人員將亞馬遜的自然語言處理技術應用于信息娛樂系統。而且，谷歌的安卓汽車系統（Google’s Android Auto?）以及蘋果的CarPlay平臺也都支持語音交互功能。
大體來說，支持語音的產品使用率正在上升。全球性互聯網信息服務提供商ComScore公司估計，到2020年，50%的搜索將通過語音進行。全球頂尖戰略咨詢公司歐析企業管理咨詢（OC&C Strategy Consultants）預測，僅在未來三年內，語音電子商務在美國的銷售額就可能達到400億美元（約合2715億元人民幣）。
展開 智能揚聲器的語音和音頻測試
智能揚聲器已經風靡千家萬戶，其消費者滿意度與其智能揚聲器對語音命令的理解程度密切相關。語音清晰度和音質對于領先的平臺提供商至關重要。那么，如何確保您的產品能夠滿足消費者的嚴格要求？
真實測試
一種常用的方法是測量響應準確率（RAR），方法是回放錄制好的語音命令并評估語音命令被正確感知和響應的頻率。常見的錯誤是使用標準的揚聲器和傳聲器，但這會錯誤地指示性能，因為它無法準確再現人聲的指向性和頻率響應。比較準確的方法是使用人嘴和人耳模擬器。
智能揚聲器測試標準
為確保質量及其品牌，領先的智能揚聲器平臺對語音再現和識別系統提出性能要求，即要求使用與人類語音特征精確匹配的設備。這對于那些希望將“智能”功能集成到其產品中以符合平臺供應商推薦的儀器制造商來說至關重要。
再現人類語音和聽力
Brüel & Kj?r提供的市場主導產品人嘴和人耳模擬器可以滿足這些平臺的嚴格要求，確保質量和可重復性。
高頻頭和軀干模擬器（HATS）
Brüel & Kj?r的5218型高頻HATS系列是產品音頻評估領域的新標準。配備了人耳和人嘴模擬器，高頻HATS可以在最高20kHz的頻率范圍內進行精確測量。它具有發出語音命令和測量智能揚聲器響應質量的功能，可以對智能揚聲器和其他語音操作裝置進行全自動測試。
Brüel & Kj?r的高頻頭和軀干模擬器符合ITU-T P.58標準的客觀測量儀器標準中定義的主要功能。
嘴模擬器
Brüel & Kj?r的4227型嘴模擬器是一種高性能的人工嘴，可模擬人類語音的擴散模式。
展開 如何優化智能揚聲器的語音和音頻測試？
智能揚聲器已經風靡千家萬戶，消費者滿意度與其智能揚聲器對語音命令的理解程度密切相關。語音清晰度和音質對于領先的平臺提供商至關重要。那么，如何確保您的產品能夠滿足消費者的嚴格要求？
真 實 測 試
一種常用的方法是測量
響應準確率（RAR），方法是回放錄制好的語音命令并評估語音命令被正確感知和響應的頻率。常見的錯誤是使用標準的揚聲器和傳聲器，但這會錯誤地指示性能，因為它無法準確再現人聲的指向性和頻率響應。比較準確的方法是使用
人嘴和人耳模擬器。
智能揚聲器測試標準
為確保質量及其品牌，領先的智能揚聲器平臺對語音再現和識別系統提出性能要求，即要求使用與
人類語音特征精確匹配的設備。這對于那些希望將“智能”功能集成到其產品中以符合平臺供應商推薦的儀器制造商來說至關重要。
再現人類語音和聽力
Brüel & Kj?r提供的市場主導產品人嘴和人耳模擬器可以滿足這些平臺的嚴格要求，確保質量和可重復性。
高頻頭和軀干模擬器（HATS）
Brüel & Kj?r的5218型高頻頭和軀干模擬器（HATS）系列是產品音頻評估領域的新標準。配備了人耳和人嘴模擬器，5128 HATS可以在最高20 kHz的頻率范圍內進行精確測量。
展開 Google發布最新「語音命令」數據集，可有效提高關鍵詞識別系統性能
總而言之，該語音命令數據集對于訓練和評估多種模型來說是非常有用的，而第二個版本顯示了相較于原始數據的等效測試數據的改進結果。
重磅 |《智能家電語音識別與交互技術白皮書》出爐
本白皮書通過對用戶需求、基礎技術需求和交互需求進行研究分析，闡述了在產品聲學結構設計、遠場語音識別、分布式喚醒、降噪處理等方面
所面臨的挑戰
，并結合當前智能語音技術解決方案的
能力現狀
，對前端處理、定向拾音、喚醒技術、標準和檢測等領域進行了
研究分析
，同時對麥克風系統設計、揚聲器系統設計、電控系統設計分享了
實戰開發經驗
，為智能家電語音識別與交互技術質量提升提供了
產業指引
。
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淺談 MATLAB 語音與聲學應用 附振動力學基礎與MATLAB應用下載
Ken Sutton，Yobe 總裁、CEO 兼聯合創始人
◆ ◆ ◆ ◆
簡要總結
對于拓展智能語音應用，很重要的一方面就是聲源競爭的問題。
多個方向、多種來源、高噪聲環境下的場景，如何提取目標信號，是進行可靠語音識別的前提。
我們介紹了，基于麥克風陣列波束成形的方法和基于深度學習的掩模估計的方法，下期我們會談談深度學習的語音識別
下載地址：振動力學基礎與MATLAB應用
用Python把文字轉換成語音，摳腳大漢秒變撒嬌萌妹，想想不寒而栗
我們能否用 Python 能否實現文字轉語音呢，可以的，百度有個語音接口，可以在 Python 中直接調用，甚至提供了多種聲音選擇，當然可以選擇萌妹子的聲音。嘿嘿......
安裝百度接口
通過 pip 命令直接安裝（ -i 后面是豆瓣的鏡像，這樣下載安裝速度更快）
pip3 install baidu-aip -i https://pypi.douban.com/simple/
創建應用
百度語音合成地址如下：
https://ai.baidu.com/tech/speech/tts
點擊立即使用，沒有登錄的會要求先登錄，用自己的百度的賬號登錄就可以，沒有百度賬號的新注冊一個。
登錄后進入應用頁面，語音識別包括：輸入法、搜索、英語、粵語、四川話、遠揚，還有語音合成等庫。我們可以看到，大部分 API 的調用次數免費且無限制的。
我們創建一個應用，勾選需要的接口權限，我的要求比較簡單，只是簡單的文字轉語音，所以勾選的接口也比較少。當然，這個接口還可以做人臉識別、圖像識別、自然語言處理等，大家按需選擇。
創建完成后，我們在應用列表可以看到應用的三個重要的值：AppID、API Key、Secret Key，這三個值等下調用接口時會用到。
在文檔中心，我們來看看基本的上傳參數。
代碼調試
根據接口文檔，我們寫個簡單的代碼，能夠調通接口就行。
我們需要填入你創建應用的 APPID、APIKEY 和 SECRET_KEY 的值。
其中，per 的值表示男女聲的，0 和 1 是普通的女聲和男聲，聽起來有點別扭，3 和 4 是帶有感情的，明顯比 0 和 1 有感情，大家可以試試。
展開 網絡研討會 | 5月25日基于STQ噪聲回放系統的智能語音交互系統聲學測試，點擊立刻報名
研討會內容
智能語音交互系統的應用和發展
智能語音交互系統和產品的聲學測試
測試環境、信號錄制、測試參數、測試方法的介紹
噪聲回放技術在智能語音交互系統聲學測試中的應用
Brüel & Kj?r STQ噪聲回放和智能交互語音系統聲學測試方案
B&K STQ噪聲回放系統和智能語音交互系統聲學測試方案的工作原理和硬件組成
B&K STQ噪聲回放和智能交互語音系統的聲學測試軟件介紹
研討會時間
5月25日下午14:00-15:00（45分鐘演講+15分鐘答疑和討論）
研討會對象
該研討會的目標人員為負責電聲產品如耳機、智能音箱、智能家電等產品的設計研發、測量分析的技術人員和工程師。
展開 264 基于matlab的自適應語音盲分離 ￥15.9
基于matlab的自適應語音盲分離，當a和b同時對著傳聲器A,B說話且傳聲器靠得很近時，傳聲器A,B會同時接受到a和b的聲音，即a和b產生了混疊干擾，此時通過自適應語音盲分離系統可以將a,b的聲音分離開，使得一個信道只有一個人的聲音。 具體過程是，利用自適應系統和nlms算法，A和B的誤差信號分別互為參考信號，通過各自的自適應濾波器，得到的信號與混疊聲做差，得到誤差信號，通過誤差信號最小的約束條件，可以每次改變濾波器系數，最后得到的誤差信號即分別為分離出的語音信號。程序已調通，可直接運行。
