摘要：本文全面介绍了 AI 音频技术的发展、原理、应用及其面临的挑战。AI 音频技术通过语音识别、语音合成和音频生成等核心技术，推动了音乐创作、影视音效制作、智能语音助手、有声教材制作等多个领域的变革。然而，该技术也面临着情感理解、音频质量、版权归属和伦理道德等挑战。未来，AI 音频技术有望在多模态融合和更多领域应用中取得更大突破。
引言
1.欢迎来到 AIGC 音频世界
在当今数字化浪潮中，AIGC（人工智能生成内容）宛如一颗璀璨的新星，照亮了内容创作的全新领域。它借助人工智能技术，自动或半自动地生成各类丰富多样的内容，涵盖文本、图像、音频、视频等多个维度 ，彻底颠覆了传统的内容生产模式。从最初的简单文本生成，到如今能够创造出逼真的图像、动人的音乐和精彩的视频，AIGC 的发展历程充满了创新与突破。
而在 AIGC 的广袤版图中，AI 音频领域正绽放着独特的光彩，吸引着无数目光。想象一下，你只需在设备上输入一段文字描述，瞬间就能生成一段与之匹配的美妙音乐；又或者，通过 AI 技术，将一段平淡无奇的语音转化为富有情感、生动自然的音频作品 。这不再是遥不可及的科幻场景，而是 AI 音频技术正在逐步实现的现实。
在音乐创作领域，AI 音频技术为创作者们开启了一扇通往无限可能的大门。即使是毫无音乐基础的新手，也能借助 AI 音乐生成工具，轻松创作出风格各异的音乐作品，从激昂的摇滚到悠扬的古典，从动感的流行到神秘的电子，各种曲风随心切换。在影视制作行业，AI 音频技术更是发挥着不可或缺的作用。它能够快速生成逼真的环境音效，如风雨交加的呼啸声、战场上的枪炮轰鸣声、森林中的鸟鸣虫叫声等，为影片营造出更加真实、沉浸式的氛围；还能实现精准的配音，为角色赋予生动鲜活的声音形象，让观众更深入地融入剧情之中 。此外，在有声读物、广播电台、智能语音助手等众多领域，AI 音频技术都在悄然改变着我们的生活，为我们带来更加便捷、丰富和个性化的音频体验。
2.AIGC 音频技术的发展脉络
AI 音频技术的发展源远流长，犹如一部波澜壮阔的科技史诗，每一个阶段都蕴含着无数科研人员的智慧与努力，见证着人类对技术创新的不懈追求。
回溯到 20 世纪 50 年代，AI 音频技术迎来了它的萌芽期。在那个计算机技术刚刚起步的年代，科研人员就已经开始尝试利用计算机程序生成简单的音乐。1957 年，莱杰伦・希勒（Lejaren Hiller）和伦纳德・艾萨克森（Leonard Isaacson）通过将计算机程序中的控制变量换成音符，成功创作出了历史上第一支由计算机创作的音乐作品 —— 弦乐四重奏《依利亚克组曲》（Illiac Suite） 。尽管这首作品在当时听起来还略显稚嫩，技术实现也相对简单，但它却如同一颗火种，点燃了人们对 AI 音频技术探索的热情，为后续的发展奠定了基础。
随后的几十年里，AI 音频技术在曲折中前行。受到当时计算机性能和算法的限制，技术发展较为缓慢。然而，科研人员们并没有放弃，他们不断尝试新的算法和技术，努力突破瓶颈。到了 20 世纪 80 年代，随着计算机技术的飞速发展，AI 音频技术迎来了新的机遇。一些基于规则和模板的语音合成系统开始出现，虽然生成的语音质量较低，听起来机械感十足，但这标志着 AI 音频技术开始从理论研究走向实际应用 。
进入 21 世纪，特别是深度学习算法取得重大突破后，AI 音频技术迎来了爆发式的发展。深度学习算法能够让计算机自动从大量数据中学习特征和模式，从而极大地提升了音频生成的质量和效果。2006 年，深度学习算法在图像识别领域取得了显著成果，这也为 AI 音频技术的发展提供了新的思路和方法 。科研人员开始将深度学习算法应用于音频领域，开发出了一系列基于神经网络的音频生成模型。这些模型能够学习到音频的复杂特征，生成更加自然、逼真的音频内容，语音合成的效果也越来越接近人类自然语音。
近年来，随着大数据、云计算等技术的不断成熟，AI 音频技术更是如虎添翼，取得了一系列令人瞩目的成果。在音乐创作方面，AI 音乐生成模型不断涌现，如 Suno、英伟达的 Fugatto 等。这些模型能够根据用户输入的文本提示，快速生成具有广播级品质的音乐作品，涵盖各种风格和流派 。在语音合成领域，AI 技术已经能够实现高度自然的语音合成，甚至可以模仿特定人物的声音和语调，达到以假乱真的效果。同时，AI 音频技术在音频修复、音效生成、语音识别等方面也取得了长足的进步，为影视制作、游戏开发、智能客服等行业带来了革命性的变化。
一、AI 音频技术基础
1.1 核心概念
1.1.1 语音识别
语音识别，宛如赋予机器 “听觉” 与 “理解” 能力的神奇魔法，其定义是让机器通过对语音信号的识别和理解，将人类的语音信号精准转换为相应的文本或命令 。它以语音为核心研究对象，深度融合语音信号处理和模式识别等先进技术，使机器能够自动识别和领会人类口述的语言。
在我们的日常生活中，语音识别技术早已广泛渗透，为我们带来了诸多便利。以智能语音助手为例，当我们询问 Siri“明天天气如何？” 或者对小爱同学说 “播放一首周杰伦的歌曲” 时，背后正是语音识别技术在发挥关键作用。它能够迅速捕捉我们的语音指令，将其转化为文本信息，然后智能助手根据这些文本信息进行相应的操作，查询天气信息或播放指定的音乐 。在办公场景中，语音输入功能也越来越受到人们的青睐。通过语音识别技术，我们只需对着麦克风说话，电脑就能快速将我们的语音转换为文字，大大提高了文字输入的效率，尤其对于需要大量文字录入的工作，如撰写文档、回复邮件等，语音输入能够显著节省时间和精力。
1.1.2 语音合成
语音合成，恰似一场将文字转化为美妙语音的奇妙旅程，其含义是通过人工智能技术，将文本内容栩栩如生地转换为人类语音 。它与语音识别的过程恰恰相反，语音识别是从语音到文本的转换，而语音合成则是从文本到语音的生成。
在有声读物领域，语音合成技术让海量的文字内容得以以语音的形式呈现，为读者带来了全新的阅读体验。无论是经典文学作品、畅销小说还是专业知识读物，都可以通过语音合成技术转化为有声版本，方便人们在乘车、做家务、运动等场景中随时随地聆听 。智能客服的语音播报功能也离不开语音合成技术的支持。当我们拨打客服电话时，听到的自动语音提示和解答，很多都是由语音合成系统生成的。它能够根据预设的文本内容，以清晰、自然的语音为我们提供服务，提高了客服工作的效率和质量，同时也降低了人工成本。
1.1.3 音频生成
音频生成是一个更为宽泛且充满创造力的领域，它涵盖了利用人工智能技术生成各种类型音频的过程，包括但不限于音乐、音效、环境声音等 。在这个领域中，AI 仿佛化身为一位多才多艺的音频创作者，能够根据不同的需求和输入，生成丰富多彩的音频内容。
在音乐创作方面，AI 音乐生成工具为音乐爱好者和专业音乐人都提供了新的创作思路和方法。例如，Suno 等 AI 音乐生成平台，用户只需输入一些简单的文本描述，如 “欢快的电子音乐，适合在派对上播放”“抒情的钢琴旋律，表达思念之情”，平台就能根据这些描述生成相应的音乐作品 。这些作品不仅具有独特的风格和创意，还能为创作者节省大量的时间和精力，激发他们的创作灵感。在音效制作领域，AI 音频技术同样发挥着重要作用。影视制作、游戏开发等行业对逼真的音效有着极高的要求，通过 AI 音频生成技术，可以快速生成各种逼真的音效，如枪声、爆炸声、风声、雨声等，为作品增添更加真实和震撼的视听效果 。此外，AI 还可以生成各种虚拟环境声音，如森林中的鸟鸣声、海洋中的海浪声等，为虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等应用提供更加沉浸式的音频体验。
1.2 关键技术原理
1.2.1 深度学习模型
深度学习模型在 AI 音频领域犹如强大的引擎，驱动着技术的飞速发展，其中卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN）等发挥着举足轻重的作用。
卷积神经网络（CNN）最初主要应用于图像识别领域，因其在提取图像局部特征方面表现出色而备受关注。近年来，它在音频处理领域也逐渐崭露头角。在音频处理中，CNN 可以将音频信号看作是一种具有时间和频率维度的二维数据 。通过卷积层中的卷积核在音频数据上滑动，进行局部特征提取，就像在图像上提取边缘、纹理等特征一样，CNN 能够提取音频中的关键特征，如音高、音色、节奏等 。例如，在语音识别任务中，CNN 可以通过多层卷积操作，逐步提取语音信号中的低级特征和高级特征，从而提高语音识别的准确率。
递归神经网络（RNN）则是专门为处理序列数据而设计的，音频信号本质上就是一种时间序列数据，因此 RNN 在音频处理中具有天然的优势。RNN 的核心特点是其隐藏状态会传递到下一个时刻，形成一种 “记忆” 能力，这使得它能够捕捉音频信号中的时间依赖关系 。比如在语音合成中，RNN 可以根据前面生成的语音内容，结合当前输入的文本信息，生成连贯、自然的语音。然而，传统的 RNN 存在梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了它在处理长序列数据时的能力。
为了解决 RNN 的局限性，长短时记忆网络（LSTM）应运而生。LSTM 是一种特殊的 RNN，它通过引入输入门、遗忘门和输出门三种门控机制，成功克服了传统 RNN 存在的梯度消失问题，能够更好地处理长期依赖的任务 。在音频处理中，LSTM 可以有效地记住音频序列中的重要信息，比如在音乐生成中，它可以根据前面生成的音符序列，结合当前的音乐风格和情感要求，生成富有逻辑性和连贯性的后续音符。
生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两部分组成，这两部分相互对抗又相互协作，共同推动了高质量音频的生成。生成器负责生成音频样本，而判别器则负责判断生成的音频样本是真实的还是由生成器生成的 。在训练过程中，生成器不断努力生成更加逼真的音频，以欺骗判别器；而判别器则不断提高自己的鉴别能力，以区分真实音频和生成音频。经过多次迭代优化，生成器最终可以生成接近真实的音频样本。例如，在 AI 音乐创作中，GAN 可以生成逼真的音乐片段，其生成的音乐在旋律、和声和节奏等方面都能达到较高的质量水平 。
1.2.2 音频特征提取方法
音频特征提取是 AI 音频技术中的关键环节，它就像是从音频信号的宝藏中挖掘出最有价值的信息。梅尔频率倒谱系数（MFCC）和短时傅里叶变换（STFT）是两种常用的音频特征提取方法。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）是一种基于人耳听觉特性的音频特征提取方法。人耳对不同频率的声音感知具有非线性特性，MFCC 正是利用了这一特性，将音频信号从线性频率转换到梅尔频率域 。其基本原理是先对音频信号进行预加重、分帧、加窗等预处理操作，然后通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号，再经过一组梅尔尺度的三角形滤波器组对频谱进行滤波，最后通过离散余弦变换（DCT）得到 MFCC 系数 。这些系数能够很好地反映音频信号的特征，并且对噪声具有一定的鲁棒性。在语音识别中，MFCC 是一种非常常用的特征，它可以帮助识别系统准确地识别语音内容。
短时傅里叶变换（STFT）则是一种将时域信号转换为频域信号的时频分析方法。音频信号是随时间变化的，传统的傅里叶变换只能得到信号的整体频率信息，无法反映信号在不同时间点的频率变化 。STFT 通过在短时间内对音频信号进行傅里叶变换，得到信号在不同时间片段的频谱信息，从而能够清晰地展示音频信号的时频特性 。在音频处理中，STFT 常用于分析音频的频谱特征、提取音频的基频和共振峰等信息。例如，在音乐分析中，通过 STFT 可以观察到音乐中不同乐器的发声频率和时间变化，从而更好地理解音乐的结构和组成。
二、AI 音频工具实操
2.1 开源工具
2.1.1 Audacity
Audacity 是一款广受欢迎的免费开源音频编辑软件，在音频处理领域犹如一把万能的瑞士军刀，为用户提供了丰富多样的功能，支持多轨录音与编辑，无论是简单的音频剪辑，还是复杂的音效制作，它都能轻松应对 。它就像一个音频创作的魔法盒，内置了众多实用的效果器，如降噪、压缩、均衡和混响等，能够帮助用户对音频进行全方位的优化和调整 。而且，Audacity 具备强大的格式兼容性，支持 WAV、AIFF、FLAC、MP2、MP3 和 OGG 等多种常见音频格式，让用户在处理音频时无需担心格式不兼容的问题 。
对于刚刚接触音频编辑的新手来说，Audacity 的操作简单易懂，界面设计简洁直观，各个功能按钮布局合理，就像一本简单易懂的操作手册，即使没有任何音频编辑经验，也能快速上手 。下面我们就来详细介绍一下如何使用 Audacity 进行基本的音频编辑操作。
首先，我们需要从 Audacity 官方网站（Audacity ® | Free Audio editor, recorder, music making and more!）下载并安装软件 。安装完成后，打开 Audacity，进入软件主界面。
假设我们要对一段音频进行剪辑，去除其中不需要的部分。第一步，点击菜单栏中的 “文件”，选择 “导入”，然后选择要编辑的音频文件，将其导入到 Audacity 中 。此时，音频文件会以波形的形式显示在编辑窗口中，就像一条记录声音变化的时间线，我们可以清晰地看到音频的起始和结束位置，以及音频的强度变化 。
接下来，使用鼠标在波形上拖动，选中我们想要删除的音频片段，被选中的部分会以深色显示，就像在时间线上标记出了要删除的区域 。选中后，点击菜单栏中的 “编辑”，选择 “删除”，或者直接按下键盘上的 “Delete” 键，即可将选中的音频片段删除 。如果我们想要保留选中的音频片段，将其移动到其他位置，可以点击 “编辑” 中的 “剪切”，然后将光标移动到目标位置，再点击 “编辑” 中的 “粘贴”，就像在文档中复制粘贴文字一样简单 。
如果音频中存在噪音，影响了音频的质量，我们可以使用 Audacity 的降噪功能来去除噪音。先选中一段只包含噪音的音频片段，点击菜单栏中的 “效果”，选择 “降噪”，在弹出的降噪窗口中，点击 “获取噪声特征”，Audacity 会分析这段噪音的特征 。然后，取消选中刚才的噪音片段，选中整个音频，再次点击 “效果” - “降噪”，这次直接点击 “确定”，Audacity 就会根据刚才获取的噪音特征，对整个音频进行降噪处理，让音频变得更加清晰纯净 。
完成音频编辑后，我们需要将编辑好的音频导出。点击菜单栏中的 “文件”，选择 “导出”，在弹出的导出窗口中，选择要保存的音频格式，如 MP3、WAV 等，并设置好保存路径和文件名，最后点击 “保存” 即可 。
2.1.2 Spleeter
Spleeter 是一款由 Deezer 开源的基于深度学习的音频分离工具，它就像一位拥有神奇魔法的音频魔法师，能够利用 AI 技术精准地将音频中的人声、鼓点、贝斯等多种元素分离出来 。在音乐制作、音频后期处理、DJ 混音等领域，Spleeter 都有着广泛的应用 。例如，音乐制作人可以使用 Spleeter 分离原始音轨，然后对特定部分进行修改或增强，创造出全新的混音版本；在卡拉 OK 制作中，通过分离人声和伴奏，可以轻松制作卡拉 OK 版本的歌曲 。
Spleeter 的优势十分显著。它的处理速度非常快，特别是在 GPU 上运行时，其处理速度可以达到实时速度的 100 倍，这意味着它可以在几秒钟内完成一首歌曲的分离，大大提高了工作效率 。而且，Spleeter 提供了简单的命令行界面，同时也可以作为 Python 库集成到其他项目中，方便开发者根据自己的需求进行二次开发 。作为开源项目，Spleeter 允许开发者自由使用和修改，促进了技术的发展和创新 。此外，Spleeter 还提供了多个预训练模型，用户无需自行训练即可使用，降低了使用门槛 。它还支持多平台运行，并支持 Docker 部署，具有很强的兼容性 。
下面我们通过操作步骤来展示如何使用 Spleeter 进行音频分离。在使用 Spleeter 之前，我们需要确保计算机上已经安装了 Python 环境，推荐使用 Python 3.6 或更高版本 。同时，还需要安装一些 Python 的依赖库，例如 numpy 和 tensorflow 。可以通过命令行使用 pip 安装：
pip install numpy tensorflow安装好依赖库后，我们就可以安装 Spleeter 了。使用 pip 命令进行安装：
pip install spleeter安装完成后，我们可以从网上下载一个示例音频文件，例如使用 wget 命令下载：
wget https://github.com/deezer/spleeter/raw/master/audio_example.mp3假设我们要将音频分离为人声和伴奏两个部分，使用以下命令：
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio_example.mp3在这个命令中，“-p spleeter:2stems” 表示使用 2 音轨模式进行分离，即将音频分离为人声和伴奏；“-o output” 表示将分离后的文件保存到名为 “output” 的文件夹中；“audio_example.mp3” 是要分离的音频文件 。
执行上述命令后，Spleeter 会开始处理音频文件，处理完成后，我们可以在 “output/audio_example” 文件夹中找到分离后的 “vocals.wav”（人声文件）和 “accompaniment.wav”（伴奏文件） 。我们可以使用音频播放器播放这两个文件，检查分离效果 。
2.2 商业工具
2.2.1 Adobe Audition
Adobe Audition 作为 Adobe 公司旗下的一款专业音频编辑软件，在音频处理领域堪称行业标杆，广泛应用于音频录制、编辑、混音和后期制作等众多专业领域 。它宛如一个功能齐全的音频创作工作室，提供了丰富多样的音频处理工具，多轨编辑功能允许用户在不同的轨道上同时处理多个音频文件，就像在一个大型音乐舞台上，不同的乐器演奏者可以在各自的区域尽情发挥，方便进行复杂的音频混音和编辑 。其内置的强大音频修复工具，能够去除背景噪音、消除杂音、修复失真等问题，让受损的音频重获新生 。先进的降噪算法，能够有效去除录音中的环境噪音，使音频更加清晰纯净，就像为音频世界打开了一扇干净明亮的窗户 。此外，Adobe Audition 还配备了多种均衡器和效果器，用户可以根据需要调整音频的频率响应、添加混响、压缩等效果，为音频增添丰富的色彩和独特的风格 。
这款软件非常适合专业的音频工作者，如音乐制作人、广播电台工作人员、影视后期制作人员等 。对于这些专业人士来说，Adobe Audition 的强大功能和高效工作流程能够满足他们对音频处理的高要求 。同时，对于有一定音频处理基础，希望提升音频编辑技能，追求更高质量音频作品的进阶用户来说，Adobe Audition 也是一个不错的选择 。
Adobe Audition 拥有众多优势。它的功能十分强大，无论是简单的音频剪辑，还是复杂的音频混音和后期制作，都能轻松应对，为用户提供全方位的音频处理解决方案 。尽管是一款专业的音频编辑软件，但 Adobe Audition 的界面设计简洁直观，操作逻辑清晰，即使是初学者也能快速上手，找到自己需要的功能 。它支持多种音频格式，包括 MP3、WAV、AIFF 等，能够与其他 Adobe 软件（如 Premiere Pro、After Effects）无缝集成，方便用户进行跨软件协作，实现音频与视频的完美结合 。而且，Adobe 公司定期为 Audition 发布更新，修复 bug、增加新功能，确保软件始终处于最佳状态，为用户提供持续的技术支持和优质的使用体验 。
接下来，我们通过操作步骤演示如何使用 Adobe Audition 进行专业音频处理。首先，我们需要获取 Adobe Creative Cloud，因为 Adobe Audition 是 Adobe Creative Cloud（创意云）的一部分 。用户可以通过订阅 Adobe Creative Cloud 来获取 Audition 的使用权限 。Adobe Creative Cloud 提供了多种订阅计划，包括个人版、学生版和团队版，用户可以根据自己的需求选择合适的计划 。
订阅成功后，通过 Adobe Creative Cloud 应用程序下载和安装 Audition 。安装过程中，系统会自动检测用户的操作系统语言，并提供相应的中文简体版安装选项 。安装完成后，使用 Adobe ID 登录并激活 Audition 。
假设我们要对一段录制的访谈音频进行处理，去除背景噪音并调整音频的音量平衡。打开 Adobe Audition，点击 “文件” - “导入” - “文件”，选择要处理的访谈音频文件，将其导入到软件中 。
在多轨模式下，将音频文件拖放到音轨上 。首先进行降噪处理，选中音频片段，点击菜单栏中的 “效果” - “降噪 / 恢复” - “降噪（处理）”，在弹出的降噪窗口中，软件会自动分析音频中的噪音特征 。我们可以根据实际情况调整降噪的强度等参数，然后点击 “应用”，Adobe Audition 会快速去除音频中的背景噪音 。
接下来调整音量平衡，点击 “窗口” - “混音器”，打开混音器面板 。在混音器中，可以看到每个音轨的音量控制滑块 。通过拖动滑块，我们可以调整音频的整体音量大小，还可以分别调整左右声道的音量平衡，使音频听起来更加舒适 。
如果需要为音频添加一些特效，比如混响效果，使声音听起来更加饱满。选中音频片段，点击 “效果” - “混响” - “室内混响”，在弹出的混响设置窗口中，可以选择不同的混响预设，如 “大厅”“房间” 等，也可以手动调整混响的参数，如混响时间、扩散等，然后点击 “应用”，为音频增添独特的空间感 。
完成所有处理后，点击 “文件” - “导出” - “文件”，选择要导出的音频格式，设置好保存路径和文件名，点击 “保存”，即可将处理好的音频导出 。
2.2.2 iZotope RX
iZotope RX 是一款专注于音频修复和增强的专业软件，在音频处理领域，它就像一位技艺精湛的音频医生，能够精准诊断并修复各种音频问题 。无论是处理老旧录音中的嘶嘶声、咔哒声，还是去除嘈杂环境中的背景噪音，iZotope RX 都能展现出卓越的能力 。它的音频修复功能基于先进的算法和智能分析技术，能够自动识别音频中的瑕疵，并提供针对性的修复方案 。例如，在处理一段年代久远的唱片录音时，iZotope RX 可以有效去除唱片表面的划痕噪声，还原出清晰的音乐声音；在处理现场录制的音频时，能够准确去除人群的嘈杂声、风声等干扰，使主要声音内容更加突出 。
iZotope RX 在音频修复等方面具有显著的优势。它拥有一系列强大的工具，如 “去除口齿音” 工具可以消除人声中的齿音和口水音，使语音更加清晰自然；“去除咝咝声” 工具能够有效降低高频段的刺耳声音，提升音频的整体质量 。软件的操作界面设计简洁明了，即使是没有深厚音频技术背景的用户，也能通过直观的操作界面快速上手，找到合适的工具和参数进行音频修复 。而且，iZotope RX 的处理效果非常出色，能够在最大程度上保留音频的原始特征和细节，让修复后的音频听起来自然、真实，仿佛没有经过处理一样 。
下面我们通过操作步骤展示 iZotope RX 的使用方法。首先，从 iZotope 官方网站（https://www.izotope.com/）下载并安装 iZotope RX 软件 。安装完成后，打开软件。
假设我们要修复一段存在背景噪音和口齿音的人声录音。点击主界面的 “文件” - “导入音频”，选择要修复的人声录音文件 。文件导入后，音频波形会显示在主窗口中 。
首先进行降噪处理，在工具栏中选择 “降噪” 工具，软件会自动分析音频中的噪音成分 。我们可以通过调整 “降噪级别” 等参数来控制降噪的程度，观察波形和频谱的变化，实时预览降噪效果，直到达到满意的降噪效果后，点击 “应用” 。
接着处理口齿音问题，选择 “去除口齿音” 工具，在波形上选中存在口齿音的部分，软件会自动检测并标记出可能存在问题的区域 。通过调整 “敏感度”“强度” 等参数，对口齿音进行修复，同样可以实时预览修复效果，满意后点击 “应用” 。
如果音频中还存在其他问题，比如音量不均衡等，可以使用 “均衡器” 工具进行调整 。在 “均衡器” 面板中，可以通过拖动控制点来调整不同频率段的音量大小，使音频的频率响应更加平衡 。
完成所有修复和调整后，点击 “文件” - “导出音频”，选择导出的音频格式，设置好保存路径和文件名，点击 “保存”，将修复好的音频导出 。
三、AI 音频应用场景
3.1 娱乐领域
3.1.1 音乐创作
在当今数字化时代，AI 正以前所未有的态势融入音乐创作领域，深刻改变着音乐创作的格局与方式。AI 在音乐创作中扮演着多面角色，宛如一位全能的音乐助手，为创作者们提供了丰富的灵感源泉和强大的创作支持 。
从灵感启发的角度来看，AI 通过对海量音乐数据的深度学习，能够精准分析出不同音乐风格的特征和规律，如旋律走向、和声搭配、节奏模式等 。以古典音乐为例，AI 可以剖析巴赫、莫扎特等大师作品中的复调结构、和声运用以及旋律发展手法，然后为现代创作者提供基于这些古典风格的创意启发，帮助他们在创作中融入古典元素，创造出具有复古韵味又不失现代感的作品 。在流行音乐创作中，AI 能够分析当下热门歌曲的节奏特点、歌词主题以及情感表达，为创作者提供符合市场潮流的创作方向，激发他们的创作灵感 。
AI 还能充当智能编曲师的角色。在传统音乐创作中，编曲需要创作者具备深厚的音乐理论知识和丰富的实践经验，过程繁琐且耗时 。而现在，借助 AI 音乐创作工具，创作者只需输入一些简单的指令，如选择音乐风格（摇滚、电子、民谣等）、设定节奏速度、确定乐器组合等，AI 就能快速生成相应的编曲框架 。例如，在制作一首电子音乐时，创作者可以告诉 AI 想要一个充满活力的 4/4 拍节奏，以电子鼓、合成器和电吉他为主的乐器配置，AI 便会生成一个包含这些元素的编曲初稿，创作者在此基础上进行修改和完善，大大提高了编曲的效率和质量 。
在歌词创作方面，AI 同样发挥着重要作用。它可以根据给定的主题、情感基调或故事背景，生成富有创意的歌词内容 。比如，当创作者想要创作一首表达爱情的歌曲时，AI 可以生成一系列描绘爱情的美好、甜蜜以及困惑、挣扎等情感的歌词，为创作者提供丰富的词汇和表达思路 。而且，AI 还能对生成的歌词进行韵律和节奏的优化，使其更易于与旋律相结合，增强歌曲的整体表现力 。
众多 AI 音乐创作工具在市场上崭露头角，为音乐创作者们提供了多样化的选择 。Suno 便是其中的佼佼者，它以强大的功能和出色的表现赢得了广泛关注 。Suno 能够根据用户输入的文本提示，快速生成具有广播级品质的音乐作品 。用户只需在输入框中描述自己想要的音乐风格、情感氛围、乐器使用等信息，如 “一首欢快的流行歌曲，用钢琴和吉他演奏，表达对生活的热爱”，Suno 就能在短时间内生成一段完整的音乐，包括旋律、和声、节奏等元素 。它的音乐生成能力涵盖了多种风格，从流行、摇滚到古典、爵士，再到电子、民谣等，满足了不同用户的创作需求 。许多音乐创作者利用 Suno 进行音乐创作，在短视频背景音乐制作中，创作者通过 Suno 快速生成与视频内容风格相符的音乐，为短视频增添了独特的魅力，吸引了更多观众的关注 。
Amper Music 也是一款备受欢迎的 AI 音乐创作工具，它的优势在于操作简单便捷，即使是没有音乐制作经验的用户也能轻松上手 。用户在 Amper Music 平台上，只需通过简单的操作，选择音乐风格、情感和长度等参数，就能生成高质量的音乐片段 。在广告音乐制作领域，Amper Music 得到了广泛应用 。广告公司的创意人员在为广告制作背景音乐时，时间紧迫，需要快速找到合适的音乐 。使用 Amper Music，他们可以在几分钟内生成多段不同风格的音乐，从中选择最符合广告主题和氛围的音乐，大大节省了时间和成本 。
3.1.2 影视音效制作
在影视制作中，音效堪称影片的灵魂音符，它不仅能够增强画面的视觉冲击力，还能为观众营造出沉浸式的观影体验，让观众更深入地融入影片所描绘的世界中 。而 AI 在影视音效制作中，正发挥着越来越重要的作用，为音效制作带来了全新的思路和方法 。
AI 在影视音效制作中的应用十分广泛。在环境音效生成方面，AI 能够根据影片的场景设定，快速生成逼真的环境声音 。在拍摄一部古装武侠剧时，需要呈现出江湖中的各种场景，如热闹的集市、幽静的山林、激烈的战场等 。利用 AI 音效生成技术，可以轻松生成集市上的嘈杂人声、叫卖声，山林中的风声、鸟鸣声，战场上的厮杀声、兵器碰撞声等环境音效 。这些音效通过对大量真实环境声音的学习和模拟，听起来非常逼真，能够让观众仿佛身临其境，感受到江湖世界的丰富多彩 。
在角色音效设计方面，AI 也展现出了独特的优势 。它可以根据角色的性格、身份和行为特点，为角色生成个性化的音效 。对于一个神秘的反派角色，AI 可以设计出低沉、阴森的脚步声和诡异的笑声，增强角色的神秘感和威慑力；对于一个活泼可爱的女主角，AI 可以生成轻快、灵动的脚步声和清脆的笑声，展现角色的性格特点 。这些个性化的音效能够更好地塑造角色形象，使角色更加生动鲜活 。
在电影《星际穿越》中，AI 技术的运用为影片的音效制作增添了浓墨重彩的一笔 。影片中的宇宙场景宏大而神秘，为了营造出逼真的宇宙音效，制作团队运用了 AI 技术 。通过对宇宙中各种天体运动、能量波动等现象的模拟，AI 生成了独特的宇宙背景音，如遥远星系的微弱辐射声、黑洞周围的引力波声等 。这些音效不仅让观众感受到了宇宙的浩瀚和神秘，还增强了影片的科幻氛围，使观众仿佛置身于宇宙之中 。在飞船飞行和引擎启动的音效设计上，AI 也发挥了重要作用 。它根据飞船的设计特点和飞行原理，生成了逼真的飞船飞行音效和强大的引擎轰鸣声，让观众能够更加直观地感受到飞船在宇宙中穿梭的速度和力量 。
《阿凡达》这部电影同样充分利用了 AI 音效技术，为观众带来了震撼的视听体验 。影片中潘多拉星球的生物种类繁多，每个生物都有独特的声音 。AI 通过对各种动物声音的学习和变形，为潘多拉星球的生物生成了独特的音效 。纳美人的呼喊声、飞龙的呼啸声、六脚马的奔跑声等，这些音效与影片中的画面完美融合，让观众仿佛置身于神秘的潘多拉星球，感受到了这个奇幻世界的独特魅力 。在战斗场景中，AI 生成的激烈的武器碰撞声和爆炸声，进一步增强了画面的紧张感和刺激感，使观众更加投入地观看影片 。
3.2 教育领域
3.2.1 智能语言学习
在当今数字化学习的浪潮中，AI 音频技术在语言学习 APP 中扮演着至关重要的角色，宛如一位随时随地陪伴在学习者身边的智能语言导师，为学习者带来了前所未有的便捷和高效 。
许多知名的语言学习 APP，如英语流利说、Duolingo 等，都充分利用了 AI 音频技术，为用户提供了丰富多样的学习功能和个性化的学习体验 。以英语流利说为例，它通过 AI 语音识别技术，能够精准地识别用户的发音，并与标准发音进行对比分析 。当用户在 APP 上进行口语练习时，系统会实时捕捉用户的语音信号，将其转化为文本，并对每个单词的发音进行评估 。对于发音不准确的部分，系统会用不同的颜色或标记进行提示，同时提供标准发音的示范，用户可以反复模仿练习，直到发音准确为止 。这种实时反馈和个性化的发音指导，能够帮助用户及时发现并纠正发音问题，有效提高口语表达能力 。
AI 还能根据用户的学习数据和表现，为用户制定个性化的学习计划 。英语流利说会记录用户的学习进度、答题正确率、口语练习时长等数据，通过大数据分析和 AI 算法，了解用户的学习习惯、优势和薄弱环节 。对于在听力理解方面表现较弱的用户，系统会增加听力练习的比重，推荐适合用户水平的听力材料，并根据用户的反馈不断调整练习难度 。对于口语表达能力有待提高的用户，系统会安排更多的口语对话练习，匹配不同场景和主题的对话内容，让用户在实际情境中锻炼口语表达能力 。这种个性化的学习计划能够满足每个用户的独特需求，提高学习效率，让学习更加有的放矢 。
Duolingo 则通过 AI 技术为用户提供了沉浸式的语言学习体验 。它利用 AI 语音合成技术，生成逼真的外语语音，让用户在学习过程中能够听到地道的发音 。在课程设计上，Duolingo 采用了游戏化的学习方式，将语言学习融入到各种有趣的游戏和挑战中 。在词汇学习环节，用户需要通过听发音、看图片来选择正确的单词，AI 语音会清晰地读出单词的发音，帮助用户建立音与义的联系 。在对话练习中，AI 扮演对话伙伴，与用户进行实时对话，根据用户的回答做出相应的回应，让用户在轻松愉快的氛围中提高语言运用能力 。
3.2.2 有声教材制作
在教育资源的丰富和传播中，AI 语音合成在有声教材制作领域展现出了巨大的优势，为教育事业的发展注入了新的活力 。
AI 语音合成技术能够快速、高效地将文字教材转化为有声教材，大大缩短了制作周期，提高了制作效率 。在传统的有声教材制作中，需要聘请专业的配音演员进行录音，这个过程不仅耗时费力，而且成本较高 。而使用 AI 语音合成技术，只需要将文字内容输入到语音合成系统中，系统就能在短时间内生成高质量的语音文件 。对于一本几十万字的教材，AI 语音合成系统可以在数小时内完成语音转换，而传统配音方式可能需要几天甚至几周的时间 。这使得教育机构能够更快地将教材转化为有声形式，满足学生的学习需求 。
AI 语音合成还可以实现多语言有声教材的快速制作 。随着全球化的发展，学生对多语言学习的需求日益增长 。通过 AI 语音合成技术，教育机构可以轻松地将教材内容转换为不同语言的有声版本 。对于一本英文教材，利用 AI 语音合成系统，可以快速生成中文、法文、德文等多种语言的有声教材，为不同语言背景的学生提供了便利 。这有助于促进国际教育交流与合作，让更多的学生能够享受到优质的教育资源 。
在制作流程上，使用 AI 语音合成制作有声教材相对简单 。首先，需要准备好高质量的文字教材内容，确保文字准确无误、逻辑清晰 。然后，选择合适的 AI 语音合成工具，目前市场上有许多优秀的语音合成软件和平台可供选择，如科大讯飞的讯飞听见、百度的百度语音合成等 。将文字内容输入到选定的语音合成工具中，根据需要设置语音的音色、语速、语调等参数 。如果是制作儿童有声教材，可以选择活泼可爱的音色；如果是专业知识教材，可以选择沉稳、清晰的音色 。设置好参数后，点击生成按钮，即可得到语音文件 。最后，对生成的语音文件进行审核和编辑，检查语音的准确性、流畅性和自然度，对不满意的部分进行调整和优化 。将制作好的有声教材发布到相应的学习平台或设备上，供学生下载使用 。
许多教育机构已经成功应用 AI 语音合成制作有声教材 。以某在线教育平台为例，该平台专注于职业技能培训，拥有大量的文字教材资源 。为了满足学生随时随地学习的需求，平台采用 AI 语音合成技术将教材转化为有声教材 。通过使用科大讯飞的语音合成工具，平台快速地将各种专业课程教材制作成有声版本，学生可以在手机、平板等移动设备上下载收听 。这不仅方便了学生的学习，提高了学习效率，还增加了平台的用户粘性和竞争力 。在疫情期间，该平台的有声教材为学生提供了重要的学习支持，让学生能够在家中通过听教材的方式继续学习，保证了学习进度不受影响 。
3.3 办公与生活辅助
3.3.1 智能语音助手
在当今数字化时代，智能语音助手已经成为人们生活和工作中不可或缺的得力助手，它们以强大的功能和便捷的交互方式，为我们带来了诸多便利 。
智能语音助手的工作原理基于语音识别、自然语言处理和机器学习等多项先进技术 。当我们对着智能语音助手说话时，它首先通过内置的麦克风采集我们的语音信号 。语音信号被采集后，会经过一系列的预处理，如降噪、滤波等，以提高信号的质量 。然后，语音识别技术发挥作用，将语音信号转换为文本信息 。这一过程涉及到声学模型和语言模型的运用，声学模型用于识别语音的声学特征，语言模型则用于根据上下文和语言规则对识别结果进行优化，提高识别的准确性 。将转换后的文本信息输入到自然语言处理模块，该模块会对文本进行分析和理解，识别出我们的意图 。如果我们说 “明天天气怎么样？”，自然语言处理模块会识别出我们的意图是查询天气信息 。最后，智能语音助手根据识别出的意图，调用相应的服务或功能，获取相关信息，并通过语音合成技术将回答以语音的形式反馈给我们 。
市面上常见的智能语音助手众多，如苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa、谷歌的 Assistant 以及国内的小爱同学、小度等 。这些智能语音助手在不同的场景中发挥着重要作用 。在日常生活中，我们可以通过智能语音助手查询天气、设置闹钟、播放音乐等 。早上起床时，我们可以对小爱同学说 “帮我设置一个明天早上 7 点的闹钟”，它会快速帮我们设置好闹钟；在做饭时，如果想听音乐，我们可以对小度说 “播放一首周杰伦的歌曲”，它会立即播放我们喜欢的音乐 。在办公场景中，智能语音助手也能大显身手 。我们可以使用它们进行语音输入，快速撰写文档、回复邮件 。在会议中，智能语音助手还可以帮助我们记录会议内容，实时生成会议纪要 。
3.3.2 无障碍辅助
在构建更加包容和无障碍的社会环境中，AI 音频技术为视障、听障人士带来了新的希望和便利，成为他们生活中的得力辅助工具 。
对于视障人士来说，AI 语音合成技术为他们打开了知识的大门 。通过将文字内容转换为语音，视障人士可以轻松地 “阅读” 书籍、报纸、网页等各种信息 。许多电子书阅读软件都集成了 AI 语音合成功能，视障人士只需打开软件，点击朗读按钮，就能听到书籍的内容 。这使得他们能够像正常人一样获取知识，丰富自己的精神世界 。在日常生活中，AI 语音导航也为视障人士的出行提供了极大的便利 。他们只需输入目的地，AI 语音导航就能通过语音提示为他们指引路线，告知他们前方的路况、路口的转向等信息，帮助他们安全、顺利地到达目的地 。
对于听障人士，AI 语音识别技术则发挥着重要作用 。通过将语音转换为文字，听障人士可以更好地与他人进行沟通交流 。一些智能聊天应用程序利用 AI 语音识别技术，实现了语音消息自动转换为文字显示，听障人士可以通过阅读文字来理解对方的意思，然后通过文字回复，实现了无障碍的沟通 。在会议、讲座等场合，AI 语音识别技术还可以实时生成字幕，让听障人士能够同步获取信息，参与其中 。
AI 音频技术在无障碍辅助领域的应用原理主要基于语音识别和语音合成技术的相互配合 。在语音识别方面，通过对大量语音数据的学习和训练，AI 模型能够准确地识别不同人的语音特征和语言模式，将语音转换为准确的文字 。在语音合成方面，AI 模型则通过学习人类语音的韵律、语调、音色等特征，将文字转换为自然、流畅的语音 。通过将这两项技术应用于各种辅助设备和软件中，为视障、听障人士提供了个性化的辅助服务 。
3.4 经典代码案例及解释
案例 1：使用 Audacity 进行音频剪辑
Python
# 示例代码：使用 Audacity 命令行工具进行音频剪辑
import subprocess
# 定义输入和输出文件路径
input_file = "input_audio.wav"
output_file = "output_audio.wav"
start_time = "0:00:05" # 开始时间（从第 5 秒开始）
end_time = "0:00:15" # 结束时间（到第 15 秒结束）
# 构造 Audacity 命令行指令
command = f"audacity -n -a {start_time}-{end_time} -r {output_file} {input_file}"
# 执行命令
subprocess.run(command, shell=True)解释：此代码通过 Audacity 的命令行工具对音频文件进行剪辑，提取从第 5 秒到第 15 秒的片段并保存为新文件。
案例 2：使用 Spleeter 进行音频分离
Python
# 示例代码：使用 Spleeter 分离音频中的人声和伴奏
import spleeter
# 分离音频
spleeter.separate_to_file('audio_example.mp3', 'output',
model='spleeter:2stems',
multiprocess=False)解释：此代码使用 Spleeter 将音频文件 audio_example.mp3 分离为人声和伴奏两部分，并将结果保存到 output 文件夹中。
案例 3：使用 iZotope RX 进行音频降噪
Python
# 示例代码：使用 iZotope RX 的命令行工具进行音频降噪
import subprocess
# 定义输入和输出文件路径
input_file = "noisy_audio.wav"
output_file = "clean_audio.wav"
# 构造 iZotope RX 命令行指令
command = f"izotope_rx --denoise --input {input_file} --output {output_file}"
# 执行命令
subprocess.run(command, shell=True)解释：此代码通过 iZotope RX 的命令行工具对音频文件进行降噪处理，并将降噪后的音频保存为新文件。
四、AI 音频面临的挑战与应对策略
4.1 技术挑战
4.1.1 语音情感理解与表达
在语音情感理解与表达方面，当前 AI 仍存在诸多不足。尽管 AI 在语音识别和合成的准确性上取得了显著进展，但在情感理解与表达的细腻程度上，与人类仍存在较大差距 。例如，当人们在表达复杂情感时，如既生气又失望的混合情绪，AI 往往难以准确捕捉和理解其中的微妙情感变化，导致在语音合成中无法准确传达出相应的情感 。
研究人员正在积极探索改进方向。在情感理解方面，引入多模态信息融合成为重要的研究趋势 。通过结合语音、文本、面部表情等多种模态的数据，让 AI 能够从多个维度获取情感线索，从而更准确地理解人类的情感 。当分析一段语音时，不仅关注语音的语调、语速等特征，还结合说话者同时期的面部表情信息，以及说话内容的文本情感倾向，综合判断情感状态 。在情感表达方面，一些研究致力于开发更加先进的情感生成模型，通过对大量带有情感标注的语音数据进行深度学习，让模型学习到不同情感下语音的韵律、节奏、音色等特征的变化规律，从而生成更具情感表现力的语音 。
4.1.2 音频质量与真实感
AI 生成音频在质量和真实感方面也面临着一些问题。部分 AI 生成的音频存在机械感强、缺乏自然韵律等问题，尤其是在语音合成中，生成的语音听起来生硬、不自然，容易让听众产生不适感 。在音乐生成中，虽然 AI 能够生成基本的旋律和节奏，但在音乐的表现力和感染力上，与专业音乐人创作的作品相比，仍显得较为逊色 。
为了提高音频质量，研究人员采取了多种方法。在数据层面，收集和标注更多高质量的音频数据，扩充训练数据集，让 AI 能够学习到更丰富的音频特征和模式 。在模型改进方面，不断优化深度学习模型的架构和算法，如采用更先进的生成对抗网络（GAN）变体，通过生成器和判别器的对抗训练，使生成的音频更接近真实音频 。引入注意力机制等技术，让模型能够更加关注音频中的重要特征，提升音频的质量和真实感 。在后期处理阶段，运用音频处理技术对生成的音频进行优化，如调整音频的音量平衡、添加混响效果等，进一步增强音频的真实感和表现力 。
4.2 版权与伦理问题
4.2.1 版权归属难题
AI 生成音频的版权归属问题一直是学界和业界讨论的焦点，存在诸多争议点 。从法律角度来看，现行著作权法主要是基于人类创作的作品进行规范，而 AI 生成的内容在独创性和智力成果认定上存在模糊地带 。AI 生成音频是基于大量数据的学习和算法的运行而产生，其创作过程与人类传统创作方式不同 。这就导致在判断 AI 生成音频是否应被认定为 “作品”，以及版权归属于谁的问题上，存在不同观点 。
在国际上，不同国家和地区对 AI 生成内容的版权规定也有所差异 。美国在一些案例中，倾向于认为如果 AI 生成内容是在人类的充分指导和控制下产生的，那么人类创作者可以享有版权 。而欧盟则在相关讨论中，更强调对 AI 生成内容的保护，但具体的法律框架仍在完善中 。在国内，学界和业界也在积极探讨 AI 生成音频的版权归属问题，目前尚未形成统一的定论 。一些观点认为，AI 生成音频如果融入了人类的创意和干预，如人类对生成过程进行了明确的指导、对生成结果进行了筛选和修改等，那么可以将版权归属于参与创作的人类；而对于完全由 AI 自主生成，没有人类实质性参与的音频，其版权归属则需要进一步研究和探讨 。
4.2.2 伦理道德风险
AI 音频带来的伦理道德风险不容忽视，其中深度伪造和虚假信息传播是较为突出的问题 。随着 AI 音频技术的发展，利用 AI 合成逼真的人物声音变得相对容易，这就为深度伪造提供了技术手段 。不法分子可以通过 AI 合成他人的声音，进行诈骗、传播虚假信息等违法犯罪活动 。通过 AI 合成名人的声音，发布虚假的商业广告或声明，误导公众；或者利用 AI 合成受害者亲属的声音，进行诈骗活动，给个人和社会带来严重危害 。
为了应对这些伦理风险，需要采取一系列措施 。在技术层面，研发专门的 AI 音频检测技术，用于识别深度伪造的音频 。这些检测技术可以通过分析音频的特征、频谱、相位等信息，判断音频是否为 AI 合成，以及是否经过篡改 。加强对 AI 音频技术的监管，制定相关的法律法规，明确 AI 音频的使用规范和法律责任 。对于利用 AI 音频进行违法犯罪活动的行为，要依法予以严惩 。同时，提高公众的意识和辨别能力也至关重要，通过宣传和教育，让公众了解 AI 音频的特点和潜在风险，学会如何辨别虚假音频，避免受到误导和欺骗 。
五、总结与展望
5.1 回顾 AI 音频技术
AI 音频技术在语音识别、语音合成和音频生成等方面取得了显著进展，其核心技术原理如深度学习模型和音频特征提取方法，为音频处理带来了前所未有的变革 。在实际应用中，开源工具 Audacity 和 Spleeter 以及商业工具 Adobe Audition 和 iZotope RX 等，满足了不同用户在音频编辑、分离、修复等方面的需求 。在娱乐领域，AI 助力音乐创作和影视音效制作，为我们带来了更加丰富和精彩的视听体验；在教育领域，AI 音频技术推动了智能语言学习和有声教材制作的发展，使学习变得更加便捷和高效；在办公与生活辅助方面，智能语音助手和无障碍辅助工具为我们的生活和工作带来了诸多便利 。然而，AI 音频技术也面临着语音情感理解与表达、音频质量与真实感等技术挑战，以及版权归属和伦理道德等问题 。
5.2 未来发展趋势
展望未来，AI 音频技术有望在多模态融合方面取得更大突破，结合语音、文本、图像等多种信息，实现更加精准和智能的音频处理 。在应用拓展方面，AI 音频技术将进一步渗透到更多领域，如医疗保健领域，用于辅助诊断和康复治疗；在智能交通领域，用于车辆的语音交互和安全提示等 。随着技术的不断进步和完善，AI 音频技术将为我们的生活带来更多的惊喜和改变 。作为技术爱好者和从业者，我们应持续关注 AI 音频技术的发展动态，积极探索其在不同领域的应用，为推动 AI 音频技术的发展贡献自己的力量 。
5.3 关键字解释
AIGC：人工智能生成内容，指利用人工智能技术生成文本、图像、音频、视频等。
语音识别：将语音信号转换为文本的技术（ASR）。
语音合成：将文本转换为语音的技术。
音频生成：利用 AI 技术生成音乐、音效等音频内容。
深度学习模型：如 CNN、RNN、LSTM、GAN 等，用于音频处理的神经网络模型。
MFCC：梅尔频率倒谱系数，一种音频特征提取方法。
STFT：短时傅里叶变换，用于分析音频的时频特性。
Audacity：一款开源音频编辑软件，支持多轨录音与编辑。
Spleeter：一款开源音频分离工具，基于深度学习分离音频元素。
Adobe Audition：一款专业音频编辑软件，用于音频录制、编辑和混音。
iZotope RX：一款专业音频修复和增强软件。
多模态融合：结合语音、文本、图像等多种信息进行处理。
版权归属：指 AI 生成内容的版权归属问题。
伦理道德风险：如深度伪造和虚假信息传播等 AI 音频带来的问题。
智能语音助手：如 Siri、Alexa 等，基于语音识别和合成技术的助手工具。
博主还写了与AI通识课相关文章，欢迎批评指正：
第一章 人工智能概述【共2篇】
第二章 AIGC入门 【共6篇】
第二章-AIGC入门：打开人工智能生成内容的新世界大门（3/36）
第二章-AIGC入门-文本生成：开启内容创作新纪元（4/36）