为了让机器听懂你的声音，深度学习是如何发挥作用的？

深度学习自2006年崭露头角以来，其技术发展日新月异，不仅在学术界引发了热烈讨论，更在工业界掀起了一股热潮，呈现出指数级增长的趋势。特别是在智能语音领域，深度学习技术的应用取得了令人瞩目的成果。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的创新方法，以语音合成和语音增强两个典型问题为例，展开详细介绍。

一、深度学习在语音合成中的应用

语音合成是语言学与计算机科学结合的产物，主要有波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成依赖于高质量发音人的录音数据，适合工业应用。统计参数语音合成在发音人语料有限的情况下更具优势。本期我们将重点介绍基于波形拼接的语音合成系统，以Siri的语音合成系统为例。

Siri的语音合成系统是一个混合语音合成系统，其选音方法结合传统波形拼接与参数合成。在波形拼接语音合成中，单元选择是核心难题，需要在无错误的前提下将合适的基元组合在一起。该系统分为前端和后端，前端模块对原始文本进行正则化处理，预测词的读音，并解析句法、节奏、重音等信息，高度依赖于语言学信息。后端模块则通过语言学特征预测声学参数。在合成阶段，利用训练好的统计模型将文本特征映射到声学特征，指导选音。选音过程中，考虑目标基元与候选基元的特征接近性，以及基元间边界的自然过渡。Siri的TTS系统采用深度混合密度模型预测特征值分布，结合DNN与高斯混合模型的优势，能根据元音特征的变化性调整参数。系统还具有运行速度、内存使用上的优势，通过快速预选机制、单元剪枝和计算并行化优化性能，可在移动设备上运行。

二、深度学习在语音增强中的应用

语音增强技术能有效抑制干扰信号，提高语音质量和可懂度，增强语音识别和声纹识别的鲁棒性。经典的语音增强方法如谱减法、维纳滤波法、最小均方误差法基于数学假设，在非平稳噪声环境下效果有限。基于盲分离的非负矩阵分解方法计算复杂度较高。近年来，基于深度学习的语音增强方法备受关注。

其中，预测幅值谱信息的方法通过建立带噪语音和干净语音谱参数之间的映射关系，利用深层神经网络的非线性建模能力重构安静语音的幅值谱相关特征。神经网络模型结构可以是DNN、BLSTM-RNN、CNN等，能更有效地利用上下文相关信息，处理非平稳噪声具有明显优势。

随着深度学习技术的不断进步，其在语音合成和语音增强领域的应用将越来越广泛，为智能语音领域的发展带来更多可能性。三、深度学习方法在语音处理领域的应用总结

随着深度学习的快速发展，智能语音产品如雨后春笋般涌现。在语音合成和语音增强这两个关键领域，深度学习方法展现出了巨大的潜力。本文将对近年来在这两个领域中的新方法进行深入探讨，并对此进行总结。

语音增强技术旨在从含噪或失真的信号中恢复出清晰、高质量的语音。方法之一是利用深度学习模型预测屏蔽值信息。通过建模，模型的输入可以是音频的听觉域相关特征，输出为二值型或浮点型屏蔽值。这种方法根据听觉感知特性将音频信号分成不同的子带并提取特征参数。对于二值型屏蔽值，模型会判断某个时频单元的能量是否主要由语音主导，并据此决定是否保留该能量。浮点值屏蔽则更进一步，目标函数反映了各个时频单元的抑制程度，旨在进一步提高增强后语音的质量和可懂度。

除了屏蔽值预测，复数谱信息的预测也是语音增强的一个重要方向。传统的语音增强方法多关注幅值谱的增强，但随着信噪比的降低，相位谱的失真对听感的影响逐渐增大。为了解决这个问题，一种方法是利用基音周期线索对浊音段的相位进行有效修复。这种方法在清音段的相位信息估计上表现不佳。近年来，复数神经网络模型的出现为这个问题提供了新的解决方案。它可以对复数值进行非线性变换，同时处理幅值谱和相位谱的信息，通过映射带噪语音和干净语音的复数谱关系，实现对两者的同时增强。

说话人分离技术也是语音处理中的一项重要技术。PIT（Permutation Invariant Training）说话人分离和DeepClustering说话人分离是两种主流的说话人无关分离模型。PIT方法通过寻找最佳匹配来优化语音增强目标函数，而DeepClustering方法则将时频单元映射到新的空间并进行聚类，以实现说话人的分离。

基于对抗网络的语音增强方法近年来也引起了广泛关注。生成对抗网络（GAN）在计算机视觉领域取得了巨大成功，而现在，它被应用于语音增强问题。这种方法提供了一种快速增强处理方法，无需复杂的特征提取和假设，能够从不同说话者和不同类型噪声中学习，并结合起来形成统一的系统。这种方法的生成器直接处理原始音频信号，并通过鉴别器的反馈来微调输出波形，从而消除干扰信号。

深度学习方法在语音合成和语音增强领域的应用已经取得了显著的进展。仍有些问题不能仅依赖深度学习方法彻底解决，如提高合成语音的表现力和增强后语音的可懂度。这需要我们在深入理解输入输出特征的物理含义的基础上，有效地表征信息，并选择合适的方法进行建模。对于感兴趣的读者，可以关注这一领域的最新研究成果，探索更多可能的解决方案。刘斌博士是一位在智能语音算法领域具有深厚造诣的专家，来自中科院自动化所。他在极限元这个领域拥有资深经验，被公认为智能交互的核心技术人员之一。他所带领的团队在中科院与极限元的联合实验室里取得了卓越的研究成果，赢得了国际顶级会议的瞩目和赞誉。刘博士不仅在各大国际会议上发表了多篇论文，更在语音及音频领域获得了多项专利，展现了他卓越的创新能力和实践能力。他的工程经验丰富，技术功底深厚，擅长处理语音信号和深度学习方面的难题，能够针对各种技术挑战提供精准有效的解决方案。他的贡献不仅推动了智能语音技术的发展，更为人工智能的进步做出了重要贡献。