摘要: AIGC在智能语音领域的应用与发展。智能语音技术的起步非常早，可以追溯到上世纪50年代。语音识别、语音合成和自然语言处理是智能语音产品的核心技术。大语言模型的出现和应用推动了智能语音领域的发展。智能语音应用主要包括智能助理、AIOT语音硬件产品、智能教育、智能客服、数字人直播和数字声音产业。

AIGC在智能语音领域的应用与发展

楼主提到的人工智能最热门的领域产品是机器人和人脸识别。然而，人工智能领域有一个应用领域在起步时就非常早，那就是智能语音技术。

一：起步最早的人工智能领域

智能语音技术的起步非常早，可以追溯到上世纪50年代。在1970年至1990年左右，开复老师等世界级专家在这个领域取得了重大突破，并推出了成功的商业化产品。在中国，讯飞、捷通华声等公司也在这个时期开始探索智能语音技术，并将中文化作为主要突破方向。经过十多年的科研攻关，中文智能语音已经成熟，我们可以在各大智能语音公司和云服务上轻松使用相关服务。

智能语音产品的应用，搭建了人机对话的新渠道，实现了人机语音交流。主要依靠三大核心技术，即语音识别（ASR）、语音合成（TTS）和自然语言处理（NLP）。

语音识别涉及多个步骤，包括特征提取、声学模型训练和解码等。语音合成则需要基于大量语音语料进行声音特征提取和训练，以实现自然韵律、语速和语调的调整。而语义理解则模拟自然语言处理，对词性、意图进行识别，并以自然语言方式进行输出。

二：大语言模型带来的变革

在人工智能发展的每个阶段，新技术往往会投注到智能语音领域，并推动产品的成熟和发展。比如深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）的出现和应用，使得语音识别在准确性和性能方面取得了重大突破。深度学习模型能够从大量数据中学习特征和模式，并自动提取高级抽象特征，从而改善语音识别效果。

大语言模型的出现也给智能语音领域带来了巨大的推动力。目前，从业者已经开始采用伴随编程、代码自动化和软件测试等工具，如Copilot、CodeGeeX等，简化和释放编码工作量。新入门的朋友也可以通过相关书籍和课程，如’知乎知学堂’推出的免费体验课《程序员的AI大模型进阶之旅》来学习相关知识和技能。

大模型厂商，如OpenAI、Meta、Google，也推出了智能语音的新应用。其中，OpenAI开源的Whisper对音视频文件的语音识别率很高。这些智能语音应用结合了大语言模型的能力，一方面提升了智能语音能力，可以构建更加复杂和精准的语音、语义模型。另一方面，也大大降低了相关技术落地的难度。通过与大语言模型的结合，智能语音应用将快速发展起来。

三：智能语音应用落地

在科幻小说和电影中，与机器人顺畅交流是智能语音的终极应用形态。然而，目前阶段我们能看到的智能语音产品是什么样的呢？

智能助理

手机端的Siri、小冰等智能助理应用是目前智能助理类应用的代表范例。虽然这类应用目前还处于初始化阶段，但随着智能化程度的提高，以及与更多设备的智能连接，智能助理将成为一个特有的控制入口。

AIOT语音硬件产品

硬件类产品，如国内智能音箱，已经得到了消费者的认可。随着各厂商大语言模型技术的成熟，我们期待更高智能核心、更强语义理解和交互能力的音箱类产品的推出。基于成熟的市场应用和基数，智能音箱市场也将成为智能语音的主流市场之一。

智能教育

教育类产品和设备，无论是基于软件还是硬件，搭配教育类资源，已经越来越快速地替代传统的教育培训模式。国内巨头对此市场投入很大，并共同争夺这一巨大市场。智能语音的应用门槛并不高，对内容限定和交互体验要求不高的教育方服务体验具有很好的黏性和付费意向。

智能客服

智能客服一直是智能语音的主战场和新技术试验田。国内智能客服的技术能力和应用已经非常成熟，相关产品众多。尽管市场总量较小且专业化程度较高，但它属于2B领域的刚需产品，具有很好的发展前景。

数字人直播

数字人及相关领域应用是大语言模型到来后智能语音的热点发展方向之一。国内拥有最庞大的直播市场规模。大语言模型的多模态能力和智能化程度加快了数字人商业化落地的节奏。从2022年开始，预计会有更多的数字人直播产品和应用涌现，对直播行业产生深远的变革。

数字声音产业

最后是泛娱乐和商业化的数字声音产业，如有声书、配音、绘本、数字音乐。大语言模型的声音和歌曲生成能力将为数字声音产品带来更具竞争力的产品。

以上是智能语音应用的一些特色化产品，将随着大语言模型技术的发展而起飞。智能语音领域正处在一个风暴来临之前的夜晚，我们期待着智能语音的快速发展。

注释：
– 图片来源：语音识别、语音合成、语义理解技术的应用的简图、大语言模型的应用示意图