智能語音技術在播音領域的應用與前景探究

摘要：目的：文章全面系統地研究智能語音技術在新聞播報、廣播主持和電影配音等典型播音場景中的技術實現路徑，評估其對傳統播音模式產生的革新效應，并基于技術演進規律，預判智能語音技術在推動未來播音模式變革中的潛力和前景。方法：主要采用文獻分析法，梳理近五年來智能語音技術在新聞自動播報、虛擬主持人生成、智能電影配音等場景中的應用案例，細致考察語音識別、語音合成、語音轉換等智能語音技術模塊的算法架構、實現原理、應用效果等，全面了解技術實現流程。同時，調查主流商業化智能播音系統和產品，評估技術應用的實際成效。結果：研究發現，集成深度神經網絡的語音分析生成技術可以端到端地自動完成播音文本建設、語音處理、效果控制等任務，已在多個企業的自動新聞播報、虛擬主持人生成、智能電影配音等場景中落地。這些智能語音驅動的播音應用在商業系統中展現出較高的自動化生成效率和高質量輸出能力，達到或超越人工播音的水平。結論：在微觀上，智能語音技術正重構和革新新聞編播、節目主持、影視配音等傳統播音模式，并驅動這一領域朝著智能化和內容個性化演化；在宏觀上，智能語音播音技術保證了自身應用空間和潛力的持續擴大，將推動互聯網時代新型智能化、專業化和泛在化的播音產業加速形成。

關鍵詞：智能語音技術；播音；應用；前景

中圖分類號：G222.2；TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）09-0-03

0 引言

近年來，語音識別和語音合成等智能語音核心技術取得重大突破，其轉化能力、生成質量和執行效率大幅提升。智能語音技術得以在新聞播報、廣播主持和電影配音等傳統播音領域中廣泛運用，以實現更高水平的自動化和智能化。這些技術通過自動化分析語音內容、生成語音輸出，實現對各類播音模式的重構和升級。隨著支持智能播音的核心語音算法和技術的持續發展，智能語音技術在推動播音模式實現更高水平的智能化、個性化和人機交互方面，還蘊藏著巨大的潛力。

1 智能語音技術概述

智能語音技術是人工智能與語音技術的融合，主要包括語音識別技術和語音合成技術。語音識別技術是通過計算機將語音信號轉化為相應文字或指令的技術；語音合成技術則是通過計算機將文字信號轉化成人類可聽懂的語音信號。

1.1 語音識別技術概述及發展現狀

語音識別技術的主要方法有聲學匹配法、模式識別法和語音理解法。其中，基于深度學習的端到端語音識別模型近年來發展最為迅速。這類模型可以直接輸入語音進行識別，無須明確的音素提取、音節切分等中間處理環節［1］。典型的端到端模型包括連接主義長短時記憶序列轉錄網絡（CLDNN）、注意力編碼器解碼器（AED）模型等。語音合成技術主要包括連接主義語音合成和統計參數語音合成。連接主義方法根據人工設計的語音生成規則直接進行語音合成；統計參數語音合成則是通過機器學習方法從大量真實語音中學習語音的參數統計模型，根據這些模型合成語音信號。

1.2 語音轉換技術概述及應用

智能語音技術中還包含語音轉換技術。語音轉換技術可以在不改變語音含義的前提下，轉換語音的語調、語速、音高、音色等語音特征。這是通過語音編碼、參數提取和語音解碼完成的［2］。這種轉換功能在播音領域得到廣泛應用。一些新聞播報系統提供多種可切換的播音語氣；智能配音系統也可以通過語音轉換技術，快速調整電影人物的語音效果，無須重新配音。

語音轉換技術通過分離語音中的內容信息和風格信息，實現語音內容與語音表現的分離與重組，這也是語音識別、語音合成和語音轉換技術有機結合的體現。隨著相關技術不斷成熟，語音轉換技術將在豐富播音內容生產方面發揮更大作用。

未來隨著算法和算力的持續進步，智能語音技術將獲得更廣闊的應用前景。

2 智能語音技術在播音領域中的應用

2.1 新聞播報

新聞播報是播音領域的重要組成部分。傳統的新聞播報需要記者編寫新聞稿，然后由播音員朗讀和錄音。而智能語音技術的應用實現了新聞播報的自動化生成。具體來說，新聞智能播報系統首先需要自動文本生成模塊，可以實時從網絡新聞、社交媒體等抓取相關數據，利用自然語言生成算法自動生成適合播報的新聞文本［3］。系統中還需要集成語音合成模塊，其包含新聞播報所需要的專業播音語音數據庫，可以對自動生成的文本進行情感豐富的播報語音的合成。

當前，智能語音新聞播報技術已經得到商業化應用，如字節跳動的智能語音播報器、螞蟻科技的智能新聞播音機器人等。隨著支持新聞播報的語音合成和文本生成算法不斷優化，可以預見，智能化新聞播報將進一步發展，為用戶提供更加高質量和個性化的新聞播報服務。

2.2 廣播節目主持

虛擬主持人系統的語音合成技術核心在于建立個性化的語音模型。具體做法是，首先收集專業播音主持人的語音錄音樣本，樣本中包含豐富的語調語氣特征［4］。然后，利用深度神經網絡中的語音克隆技術，將主持人的語音特征提取編碼，建立特征參數矩陣，并在此基礎上結合文本情感分析算法，識別輸入文本所包含的情感成分。最后綜合語音特征矩陣和文本情感參數，使用聲碼器合成涵蓋主持人風格的語音。

合成語音在語言風格和表達方式上能夠高度仿真真人播音。目前，這種個性化虛擬主持人技術已經服務于多家音樂電臺，承擔部分音樂節目和曲目解說的主持工作。與預設音庫的語音合成相比，其語音更豐富、更有感染力，節目效果顯著增強。未來，該項技術將推動更多類型的虛擬主持人問世，實現人機混搭播音，全面推進廣播節目的智能化升級。

2.3 語音配音

智能語音配音系統通過建立神經網絡語音合成模型，可以學習和模擬專業人類配音演員的語音特征，包括音調、音色、語速、語氣等。在接收影視作品的視頻圖像幀后，系統利用計算機視覺算法捕捉和分析畫面中人物的唇形動作變化、面部微表情等視覺信息，然后綜合語音模型與視頻圖像內容，動態生成與人物唇形動作同步、情感表達貼合自然的配音音頻序列。

相比傳統配音流程，智能語音配音實現了過程的全自動化，無須開展人工詞條切分、時間軸預標注等煩瑣工作［5］。此外，系統合成的配音可精確匹配人物的語言內容、語氣語調乃至最細微的表情變化，最終獲得更加逼真流暢的配音效果。隨著相關核心技術持續升級，智能語音配音有望被應用到更多類型的影視制作中，真正實現配音過程自動化，極大地提升制作效率。

3 智能語音技術對播音領域的影響

3.1 提高播音質量

智能語音技術可以實現更加逼真、豐富的語音合成效果。通過深度學習算法，智能語音系統可以分析大量人類語音數據，建立包含聲音特質的數字化語音模型。這些模型可以高度還原人聲的音質音色，并動態調整音高語調，合成富有情感表現力的語音輸出，極大地增強播音的感染力。

智能語音技術具有更強的內容創作能力。通過自然語言生成和語義分析技術，智能播音系統可以自動組織結構合理的播音語言內容。同時還可以根據場景需要，輸出不同語域風格的語音，進一步豐富播音內容的表達手段。

智能語音技術實現了內容與表現的深度融合。語音內容生成和語音合成技術的有機結合，使最終播音的語調語氣等可根據文本內容實時調整，實現更加精確、通透的內容傳達，顯著提升播音質量和體驗。

3.2 提升播音效率

智能語音技術的應用推動了播音生產全流程的智能化升級和優化，極大地提升播音效率。在內容生成層面，智能文本構建算法通過深度學習分析海量數據，實時生成格式規范、條理清晰的播音文本，降低了對效率低下的人工編纂的依賴度。在語音轉換層面，智能語音合成系統集成大規模人聲數據庫和先進的聲學模型算法，直接輸入文本即可在幾秒內輸出標準播音式的語音朗讀版本，無須播音員逐字錄音。此外，該系統還可以根據文本語義，自動添加豐富的語調語氣元素，實現精確的語義傳達。在服務體驗層面，系統通過分析歷史數據，構建用戶口味模型，實現個性化推薦，以滿足不同用戶的偏好需求。

3.3 用戶個性化推薦

分析用戶的歷史數據，包括其點播收聽的新聞類別、偏好的音頻內容風格、常設的語音播放速度等，從而建立用戶的個性化興趣模型。當用戶再次使用該播音系統時，后臺可以匹配用戶模型與所有候選內容，按相似度排序，為用戶推薦可能感興趣的新聞或音頻信息。同時，在語音合成輸出層面，也可以根據用戶的語速語調參數設定，制作個性化的播音語音版本。

這種針對個體差異的精準推薦和個性化表達，極大地提升了播音內容的契合度，大幅提升用戶的滿意度。這也使商業化的智能播音平臺可以持續吸引用戶群體，提高內容消費流量?？傮w上，用戶個性化推薦是智能技術賦能下的播音系統實現差異化演進、滿足群體碎片化需求的重要體現。

4 智能語音技術在播音領域的發展前景

4.1 智能新聞播報繼續發展

智能新聞播報已經成為新聞生產的重要組成部分，未來其將持續升級，更加自動化和智能化，具體應用潛力體現在以下幾方面。

第一，文本生成能力不斷增強。系統通過深入分析海量、多樣化的文本、音頻數據，訓練出更強大的語言模型，可以高質量生成豐富多樣的新聞文本，涵蓋更多題材、更寬領域，同時滿足用戶對新聞題材、表達方式的差異化偏好需求。

第二，語音合成質量持續提升。隨著更高效的神經聲碼器和更龐大的人聲數據庫建設，新聞播報的語音表現力將不斷增強，可以合成更豐富真實的人音，精確傳遞細微語氣和情感。不同播音風格也可快速切換，為個性化新聞提供高質量語音支持。統計參數語音合成可以更好地模擬人聲的細微變化與情感表達，生成更加豐富、逼真的語音效果，其是當前發展較快的主流語音合成方法。

第三，進行實時交互式新聞播報。未來新聞播報系統不僅可以主動推送新聞，還將啟用交互功能，根據用戶實時提問或指令，通過自然語言理解和生成技術，進行準確回答或繼續播報，從而大幅提升用戶體驗。

4.2 虛擬主持人應用場景擴大

隨著語音合成技術的飛速進步，智能虛擬主持人生成的語音將更加豐富逼真，這必將推動其跨越更多應用場景和領域。

虛擬主持人有望承擔起實時個性化的新聞解說任務［6］。系統可根據用戶指定的新聞話題、播報語速、語調等參數實時調整，輸出符合個性化要求的語音新聞。這超越了固定模式的新聞播報，實現差異化需求的精準滿足。

依托更大規模的語音樣本數據集和持續升級的聲學建模算法，虛擬主持人生成的語音效果的穩定性將大幅提升。這有利于其承接音樂電臺等廣播頻道中時長較長的節目主持工作，全時段地替代真人主持播音。

綜上所述，智能語音技術的推動力與海量數據的縱深培育，將助力虛擬主持人實現跨場景、大規模的商業化應用。有理由期待虛擬主持人快速成長為超越真人主持的新型內容生產主力。

4.3 語音配音逼真度提高

智能語音配音技術快速發展，其生成的語音效果愈發逼真。支撐這一進程的，是多項核心技術的深化提升。

通過引入卷積神經網絡等前沿模型架構，構建生成能力更強的聲碼器，配合海量多樣人聲數據的訓練，可以合成非常豐富和細微的人聲效果，配音質量大幅提升。此外，在視頻圖像處理方面，計算機視覺算法的識別精度也在快速提高，這使系統可以捕捉和學習到人物更微小的面部表情變化和唇形特征點，以精確驅動語音表現力。

綜合處理視頻圖像和語音模型的核心跨模態算法持續優化，將顯著增強最終語音輸出與人物面部表情之間的協調性。相信在不遠的將來，智能語音配音必將做到對人類配音效果的完美模擬，并在更多領域實現應用。

5 結語

智能語音技術已經深刻改變和重構新聞播報、廣播主持、電影配音等傳統播音領域。從新聞自動播報、虛擬主持人應用到智能電影配音，智能語音技術實現對播音工作的自動化、效率化、智能化、個性化升級。未來隨著語音識別、語音合成等核心技術的進一步發展，以及算法和算力的持續提升，智能語音技術在繼續推動播音模式變革的同時，也將迎來更加廣闊的應用前景。有理由期待，智能語音技術與播音領域的深度融合，必將推動更多革命性的產業變革。

參考文獻：

［1］ 張博遠.淺議新媒體環境下人工智能技術對播音主持行業的影響：以AI主播為例［J］.明日風尚，2023（9）：73-75.

［2］ 韓志浦.智能語音技術下播音主持的探索與思考：以微軟AI配音為例［J］.文學藝術周刊，2023（16）：80-82.

［3］ 余明桄.人工智能語音時代播音員主持人面臨的挑戰與發展路徑探索［J］.中國傳媒科技，2022（1）：80-82.

［4］ 張彧睿.智能語音技術在播音主持領域中的應用研究［J］.信息記錄材料，2020，21（3）：88-89.

［5］ 翁佳.智能語音技術對播音主持專業與行業影響探究［J］.電視研究，2017（12）：57-59.

［6］ 張佩佩.智能技術為新聞播音帶來的影響［J］.記者搖籃，2023（3）：147-149.

作者簡介：范晴 （2000—），女，研究方向：播音與主持藝術。