AI语音技术的特点是什么？

AI 语音技术是指利用人工智能算法，通过分析和模仿人类的语音特征，生成逼真的语音内容。这项技术在娱乐、教育、医疗等领域有着广泛的应用，但同时也带来了一些安全和伦理方面的风险。近期，美国和加拿大发生了多起利用 AI 语音技术进行电信诈骗的案件，骗子通过合成亲人的声音，向老年人索要钱财，造成了严重的经济损失和心理伤害。

那么，我们该如何提高防范意识，避免被这种新型的诈骗手段所欺骗呢？以下是一些建议：

1 增强警惕性。当接到陌生电话或短信时，不要轻信对方的身份和说辞，要核实对方的真实信息，比如询问一些只有亲人才知道的细节，或者通过其他方式联系亲人确认情况。如果对方要求汇款、转账或提供个人信息，要谨慎处理，不要轻易答应。

2 保护个人隐私。不要在社交媒体上过多地公开自己和亲友的个人信息，比如姓名、电话、地址、生日等，以免被不法分子利用。同时，也要注意保护自己的语音数据，不要随意上传或授权给第三方应用或平台。

3 学习相关知识。了解 AI 语音技术的原理和特点，以及如何辨别真假语音。一般来说，AI 语音技术虽然可以模仿人类的声音特征，但仍然存在一些缺陷和瑕疵，比如语气、节奏、情感等方面可能不够自然或一致，或者出现一些噪音、断裂等现象。通过仔细聆听和分析，可以发现一些破绽和异常。

4 及时报警。如果发现自己或身边的人遭遇了 AI 语音诈骗，要及时拨打报警电话，并保存好相关证据，以便警方调查和追究责任。同时，也要向周围的亲友宣传和提醒，增强他们的防范意识和能力。

AI 语音技术是一把双刃剑，既可以为人类带来便利和乐趣，也可以被不法分子利用来进行诈骗和欺诈。我们应该正视这项技术的风险和挑战，通过提高自身的防范意识和能力，保护好自己和亲友的财产和安全。

语音识别技术，也被称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别技术属于人工智能方向的一个重要分支，涉及许多学科，如信号处理、计算机科学、语言学、声学、生理学、心理学等，是人机自然交互技术中的关键环节。语音识别较语音合成而言，技术上要复杂，但应用却更加广泛。语音识别ASR的最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

目前的语音技术能力主要包含了四个方面：语音唤醒、语音识别、语音理解和语音合成

语音唤醒

语音唤醒指在待机的状态下，用户说出特定指令（唤醒词）使设备进入工作状态或完成某一操作；当前更多应用于手机、可穿戴设备、车载设备、智能家居等。

1、常见两种唤醒方式：“一呼一答”和“唤醒词+命令词”；即多轮对话（一次唤醒、一个任务、多轮交互）和连续对话（一次唤醒、多个任务，无需唤醒）

2、唤醒词设计原则：易唤醒、低误唤醒 、品牌性、易记易读性

3、华为和苹果手机语言助手唤醒交互：

· 手机的语音助手都是基于特定的人识别，非用户本人无法用同样的唤醒词唤醒手机语音指令，

· 采取的唤醒方式均为“一呼一答”

· 唤醒词设计，华为的“我的荣耀”基于品牌调性，但易读性不强

· 在语音交互过程中，用问答的方式给到用户强反馈，单纯的铃声不足以引起用户触达，通常情况下用户使用语音是在不方便查看手机或者有其他干扰的情况下的。

语音识别

语音识别技术，也被称为 自动语音识别 Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

1、语音识别包括两个阶段 ：训练和识别。

训练阶段：收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。

识别阶段：将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型 进行相似性度量比较，把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。

2、语音识别对象：特定人识别（手机语音助手，设定只识别手机用户个人的声音）、非特定人识别（语音搜索，识别搜索词）。

特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。

3、基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式：

一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长；

第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。

语音理解

语义理解是指机器能够结合上下文，自然地理解用户的需求，并能给出正确以及人性化的反馈。

语音合成

语音合成是通过机械的，电子的方法产生人造语音技术。语音合成的关键点是真人音色模拟，一致性、流畅性、稳定和有情感。

语音合成，又称 文语转换（Text to Speech）技术 ，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、 数字信号处理 、计算机科学等多个学科技术，是 中文信息处理 领域的一项前沿技术，解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息，也即让机器像人一样开口说话。

TTS结构

语言处理

在文语转换系统中起着重要的作用，主要模拟人对自然语言的理解过程——文本规整、词的切分、 语法分析 和 语义分析 ，使计算机对输入的文本能完全理解，并给出后两部分所需要的各种发音提示。

韵律处理

为合成语音规划出音段特征，如音高、音长和音强等，使合成语音能正确表达语意，听起来更加自然。

声学处理

根据前两部分处理结果的要求输出语音，即合成语音。

相比其他的识别技术，阿尔法鹰眼主要实现的是对人类情感的识别技术

“阿尔法鹰眼”的学名是情感人工智能反恐安防系统。它的理论基础是1914年生理学医学诺贝尔奖获得者奥地利科学家巴拉尼的“VER前庭情感反射”：人体自体原发性紧张是一种情感的表达，会通过能量的变化表现出来。巴拉尼的发现在100年后被一群来自中国人民大学、延边大学和韩国汉阳大学从事数学、计算机和电子工程研究的专家加以发挥和突破。

扩展资料

“阿尔法鹰眼”实际运用：

和人脸识别不同，“阿尔法鹰眼”是一种动态识别，可因时因地因人开展工作，还会像“阿尔法GO”一样不断学习、进步。在实际运用场景中，“阿尔法鹰眼”会通过阈值设定给出不同的安全状态，例如小于60%为安全，大于60%为危险。

当然你也可以根据需要个性化订制阈值。这样，当被检测者走过摄像安检通道的5至10秒内，“阿尔法鹰眼”就能分析出该人的安全值，如果显示安全状态阈值大于60%，意味着该人的情绪和行为异于常人，需要进行进一步安全检查。“阿尔法鹰眼”就是这样在无任何已知信息的情况下快速识别出有犯罪意图和暴力倾向的潜在危险人群。

参考资料：

扫一眼就能读懂你的心 “阿尔法鹰眼”--人民网