首个支持普通话和方言混说的TTS大模型：河南话、上海话、粤语说得溜
【9月更文挑战第6天】近年来，人工智能技术的进步推动了文本到语音（TTS）系统的高质量语音生成能力。针对现有TTS系统在中文方言生成上的不足，研究人员开发了Bailing-TTS模型。此模型利用大规模数据集与连续半监督学习方法，结合特定的Transformer架构及多阶段训练流程，实现了自然流畅的方言语音合成。实验结果显示，Bailing-TTS在客观和主观测试中均能生成接近真实的人类发音，并具备零样本学习能力。尽管仍面临复杂方言质量和多样性等挑战，但Bailing-TTS为中文方言语音合成提供了新的可能，并有望在未来技术发展中发挥更大作用。
语音识别技术的现状与未来展望
【6月更文挑战第15天】**语音识别技术现状与未来：** 随AI发展，语音识别精度与速度大幅提升，应用广泛，从手机助手到智能家居。深度学习驱动技术进步，跨语言及多模态交互成为新趋势。未来，精度、鲁棒性将增强，深度学习将进一步融合，个性化和情感化交互将提升用户体验。跨领域融合与生态共建将推动技术普及，为各行业带来更多智能解决方案。但同时也需关注技术伦理和社会影响。
利用深度学习提升语音识别准确率的技术探讨
传统的语音识别技术在面对复杂的语音场景时常常表现出准确率不高的问题。本文探讨了如何利用深度学习技术，特别是深度神经网络，来提升语音识别的精度。通过分析深度学习在语音处理中的应用以及优势，我们展示了如何结合最新的研究成果和算法来解决现有技术的局限性，进一步推动语音识别技术的发展。
【7月更文挑战第3天】
FunAudioLLM模型的技术测评
本文旨在对通义语音团队开源的FunAudioLLM模型，特别是SenseVoice和CosyVoice这两个模型进行技术测评，探讨其性能、功能和技术创新等方面的表现，并提出潜在的改进建议。