在现代 AI 技术的推动下，声音处理领域取得了巨大进展。从语音识别（ASR）到文本转语音（TTS），再到个性化声音克隆，这些技术已经深入到我们的日常生活中：语音助手、自动字幕生成、语音导航等应用无处不在。
数字音频
音频是声音的"数字化"。声音本质上是空气中振动的波，这些波的振动被麦克风捕捉后转化为电信号。接着，这些信号会通过采样和量化存储为数字数据。
如上图所示。声波最开始是一个连续的模拟信号，然后经过特定频率的采样得到采样点（比如采样频率 48kHz 就是将每秒切割为 48k 个采样点），再通过量化处理得到二进制数据（如果量化位数是 16 位，则表示每个采样点存储为 16 bit 即 2 个字节），最后将元数据（如采样率、量化位数、声道数量等）和采样点二进制数据组合起来就得到了音频文件（比如 WAV 或 MP3）。
ASR 语音识别
语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是将语言转化为文字的技术。
传统方法
早期的 ASR 系统主要依赖基于统计的模型，如：
- 声学模型（Acoustic Model）：将音频信号转换为声学特征，如 MFCC（梅尔频率倒谱系数）。
- 语言模型（Language Model）：使用统计方法预测文字序列的概率。
- 解码器（Decoder）：结合声学和语言模型，将声学特征映射到最可能的文字序列。
这些方法需要大量手工设计的特征和规则，性能受限于数据量和语言模型的复杂度。
深度学习
现代 ASR 系统主要基于深度学习，使用端到端（End-to-End）方法，直接从音频输入到文本输出。
如果将 AI 模型看作一个黑盒，那么训练过程就是输入 <音频, 文本> 数据对，让模型自动学习输入和输出之间的映射关系。经过训练后，模型便可以对新的音频进行推理，生成对应文本。
这种描述是一个高度抽象的视角，背后实际上是一个复杂的过程，比如 OpenAI Whisper：
实践证明，基于深度学习方法训练出来的模型具有更好的鲁棒性、准确性和泛化能力。
OpenAI Whisper 使用示例：
python
import whisper
# 加载模型，默认存储位置 ~/.cache/whisper，可以设置 download_root 改变路径
model = whisper.load_model("base", download_root="root_dir")
# 将音频转换为文本
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])你也可以使用 whisper.cpp，一个使用 C/C++ 编写的 OpenAI Whisper 的高性能版本。
TTS 文本转语言
文本转语音（Text-to-Speech，TTS）技术则是将输入文本转化为自然流畅的语音。
从某种抽象的角度来看，TTS（文本转语音）可以被视为语音识别（ASR）的"反过程"，两者都涉及将一种形式的数据（音频或文本）映射到另一种形式，并且现代都采用深度学习模型，通常基于 Transformer 或类似架构，但在某些技术实现（比如中间表示、损失函数、特征表示、目标优化等）和复杂度上并非完全对称。
TTS 示例如下（使用的是 HuggingFace 上的 OuteAI/OuteTTS-0.2-500M 模型）：
python
import outetts
model_config = outetts.HFModelConfig_v1(
model_path="OuteAI/OuteTTS-0.2-500M",
language="en", # Supported languages in v0.2: en, zh, ja, ko
)
interface = outetts.InterfaceHF(model_version="0.2", cfg=model_config)
# Optional: Load speaker from default presets
interface.print_default_speakers()
speaker = interface.load_default_speaker(name="male_1")
output = interface.generate(
text="""Speech synthesis is the artificial production of human speech.
A computer system used for this purpose is called a speech synthesizer,
and it can be implemented in software or hardware products.
""",
# Lower temperature values may result in a more stable tone,
# while higher values can introduce varied and expressive speech
temperature=0.1,
repetition_penalty=1.1,
max_length=4096,
speaker=speaker,
)
output.save("output.wav")声音克隆
每个人的声音都有独特的特性，比如音调高低、响度、停顿、语气等等，声音克隆就是分析并提取一个人的声音特征，将这些特征参数化（通常表示为高维向量）。特征提取本身没有多大实际用途，为了让这些特征发挥作用，声音克隆通常与 TTS（文本转语音）技术结合，融合克隆的声音特征，将文本生成为与克隆声音相似的语音。
不少 TTS 模型也会直接支持声音克隆的功能，如何调用则取决于具体的模型。例如上例中的 OuteAI/OuteTTS-0.2-500M 模型可以输入一段音频创建具有该音频特征的 speaker：
python
# Optional: Create a speaker profile (use a 10-15 second audio clip)
speaker = interface.create_speaker(
audio_path="path/to/audio/file",
transcript="Transcription of the audio file."
)总结
语音技术作为 AI 应用中的重要分支，正在改变人机交互的方式。从基础的数字音频处理到 ASR 和 TTS 技术的成熟，再到声音克隆赋予 AI 个性化表达能力，这些技术不仅满足了自动化需求，还为虚拟助手、娱乐、医疗、教育等领域带来了创新可能性。希望本文的介绍能为你打开探索 AI 声音领域的大门！
(我是凌虚，关注我，无广告，专注技术，不煽动情绪，欢迎与我交流)
参考资料：