微软全球范围内Cortana升级神经网络语音，效果堪比真人发音-电子发烧友网

1月15日消息近日，微软在全球范围内对 Cortana 进行了神经网络语音全面升级，升级后的 Cortana 更加自然流畅，语音效果堪比真人发音。

IT之家获悉，此次升级利用了深度神经网络技术，打破重读和语调的传统语音合成限制。韵律预测和语音合成以同步方式执行，使输出听起来更流畅且自然。该项技术能够更流畅地将数字文本（如电子书）转换为有声读物，也可以使得与聊天机器人和语音助手的交流更加自然，且富有吸引力。

微软的神经网络语音已在全球部署，可通过 PC 浏览器免费试用。

责任编辑：PSY

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉

微软

微软

+关注

关注
4

文章
6600

浏览量
104119
神经网络

神经网络

+关注

关注
42

文章
4772

浏览量
100838
语音

语音

+关注

关注
3

文章
385

浏览量
38056
Cortana

Cortana

+关注

关注
0

文章
35

浏览量
11443

BP神经网络和人工神经网络的区别

BP神经网络和人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs）之间的关系与区别，是神经网络领域中一个基础且重要的话题。本文将从定义、结构、算法、应用及未来发展等多个方面，详细阐述BP

发表于 07-10 15:20 •1121次阅读

rnn是递归神经网络还是循环神经网络

RNN（Recurrent Neural Network）是循环神经网络，而非递归神经网络。循环神经网络是一种具有时间序列特性的神经网络，能够处理序列数据，具有记忆功能。以下是关于循环

发表于 07-05 09:52 •585次阅读

人工神经网络模型的分类有哪些

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它在许多领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等有着广泛的应用。本文将

发表于 07-05 09:13 •1245次阅读

递归神经网络是循环神经网络吗

。递归神经网络的概念递归神经网络是一种具有短期记忆功能的神经网络，它能够处理序列数据，如时间序列、文本、语音等。与传统的前馈神经网络不同

发表于 07-04 14:54 •792次阅读

bp神经网络和反向传播神经网络区别在哪

神经网络在许多领域都有广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。然而，BP神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部最优解、训练时间长、对初始权重敏感等。为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进的BP

发表于 07-04 09:51 •453次阅读

反向传播神经网络和bp神经网络的区别

发表于 07-03 11:00 •819次阅读

bp神经网络是深度神经网络吗

Network）有相似之处，但它们之间还是存在一些关键的区别。一、引言 神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它由大量的神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重连接在一起

发表于 07-03 10:14 •864次阅读

卷积神经网络的基本原理和应用范围

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络的基本原理

发表于 07-02 15:30 •1224次阅读

卷积神经网络的原理是什么

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络的原理，包括其

发表于 07-02 14:44 •670次阅读

神经网络建模的适用范围有哪些

神经网络是一种强大的机器学习技术，可以用于各种不同的应用。以下是一些神经网络建模的适用范围：图像识别和分类 神经网络在图像识别和分类方面具有显著的优势。它们可以用于识别和分类各种类型

发表于 07-02 11:40 •646次阅读

神经网络架构有哪些

、语音识别、自然语言处理等多个领域。本文将对几种主要的神经网络架构进行详细介绍，包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、生成对抗

发表于 07-01 14:16 •720次阅读

如何训练和优化神经网络

神经网络是人工智能领域的重要分支，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。然而，要使神经网络在实际应用中取得良好效果，必须进行有效的训练和优化。本文将从

发表于 07-01 14:14 •481次阅读

基于助听器开发的一种高效的语音增强神经网络

现代语音增强算法利用大量递归神经网络(RNNs)实现了显著的噪声抑制。然而，大型RNN限制了助听器硬件(hearing aid hardware，HW)的实际部署，这些硬件是电池供电的，运行在资源

发表于 06-07 11:29

助听器降噪神经网络模型

抑制任务是语音增强领域的一个重要学科, 随着深度神经网络的兴起，提出了几种基于深度模型的音频处理新方法[1,2,3,4]。然而，这些通常是为离线处理而开发的，不需要考虑实时性。当使用神经网络

发表于 05-11 17:15

详解深度学习、神经网络与卷积神经网络的应用

处理技术也可以通过深度学习来获得更优异的效果，比如去噪、超分辨率和跟踪算法等。为了跟上时代的步伐，必须对深度学习与神经网络技术有所学习和研究。本文将介绍深度学习技术、神经网络与卷积神经网络

发表于 01-11 10:51 •2064次阅读

搜索历史

微软全球范围内Cortana升级神经网络语音，效果堪比真人发音

评论