AIGC产业研究报告2023-音频生成篇

摘要:近年来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的扩展，音频生成技术逐渐成为热门话题。

语音识别是音频生成的重要应用之一。通过将音频转化为对应的文本或命令，实现人声口述或各类音频内容的文字转换。这不仅可以用于智能手机的语音输入法和口述笔记等C端场景应用，还可以在档案检索、电子病历录入和影视字幕制作等行业应用中发挥作用。声纹识别技术可以进行身份信息提取，应用于金融和公共服务领域的身份安全验证和反欺诈等场景。

语音合成可在泛娱乐领域得到广泛应用，如新闻播报、有声阅读和影视创作等场景。在交通、工业制造和医学领域，语音合成也有着重要的应用。在交通导航、语音交互和工业自动化控制方面，语音合成发挥着关键作用。语音合成还可以应用于医疗可穿戴设备上，帮助语言障碍者提高交流能力。

语音交互广泛应用于各类人机对话场景中。企业服务、金融和家电等行业可以通过智能客服机器人实现与客户的语音问答，从而节约人工成本。在智能家居和智能车载领域，语音交互可以通过语音助手实现用户的各类指令。在新闻传媒行业，语音交互可用于国际会议和展览等活动中的同声传译工作。

音频生成还可以实现对语音的性别、音色和口音等风格迁移，适用于影视、动漫和游戏等领域的不同角色声音设置。它还可以应用于隐私安全场景，对声音进行隐私处理。音频生成还可以对语音信号进行降噪、滤波和增益等处理，提高语音识别能力和生成质量。它还可以进行历史音频资料的修复，对于历史研究具有重要的应用价值。在音乐和影视领域，音频生成可以根据给定的音频片段或文本描述生成连贯音乐，帮助创作者进行歌曲编曲、音乐风格精修和背景音乐生成等工作。

但音频生成在商业化落地过程中面临一些挑战。声音信号难以建模，需要大量训练数据；数据安全问题需要解决；音频生成容易受环境因素影响，需要算法和算力提高；需将感知和认知与合成技术融合应用，提高产品可控性和泛化能力；个人定制语音有广阔应用前景，但实现需要考虑模型支持能力、数据量训练和模型微调能力。

来源:易观分析