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AI文字轉音頻核心技術的發(fā)展，宛如一場艱難的破繭之旅。早期，技術尚處萌芽，基于規(guī)則的系統(tǒng)試圖將文字映射為語音，但效果機械生硬，韻律、語調(diào)嚴重失真，宛如蹣跚學步的孩童。

隨著時代推進，隱馬爾可夫模型（HMM）登上舞臺，它能依據(jù)語音的統(tǒng)計規(guī)律，對音素、音節(jié)等元素進行組合，一定程度上提升了合成語音的流暢度，可在自然度方面仍差強人意 。

直到深度學習浪潮襲來，局面才迎來翻天覆地的變化。神經(jīng)網(wǎng)絡憑借強大的學習能力，深度剖析海量語音數(shù)據(jù)，學習到語音的復雜特征與變化規(guī)律。像是 WaveNet 模型，能夠直接生成原始音頻波形，細致還原人類語音的豐富細節(jié)，讓合成語音擁有更自然的音色、語調(diào)。

為實現(xiàn)個性化語音，研究人員又引入了說話人嵌入技術，通過少量樣本即可捕捉特定人的聲音特質，實現(xiàn)聲音復刻。當下，AI 文字轉音頻技術持續(xù)進化，不斷打破局限，朝著更逼真、更智能的方向大步邁進 。

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