随着人工智能技术的不断发展，音频生成已经成为AIGC领域中不可或缺的一部分。深度学习在算法模型层面取得的突破，为音频生成在产业中的实际应用提供了新的拓展方向，近年来运用Al技术不仅可以自动生成多样化的音频内容，生成的音频效果也愈发自然流畅，在各行各业的文本-语音交互场景中得以大量应用，能够为音频内容制作和创作提供更加高效、精准的智能化人机交互服务。
本报告聚焦于音频生成的技术发展和产业应用情况，回顾了音频生成技术发展的关键阶段，分析了生成速度、语音质量、控制能力等模型关键能力的应用表现、国内外市场上的主流产品，以及在进行商业化落地时，来自数据、性能、需求三方面的挑战和解决思路，以期为AIGC领域的应用开发者和使用者提供参考和借鉴。
1定义
音频生成是指根据所输入的数据合成对应的声音波形的过程，主要包括根据文本合成语音(text-to-speech),进行不同语言之间的语音转换，根据视觉内容(图像或视频)进行语音描述，以及生成旋律、音乐等。
2主要类型和应用领域
组成声音的结构包括音素、音节、音位、语素等，音频生成能够对这些基本单位进行预测和组合，通过频谱逼近或波形逼近的合成策略来实现音频的生成。
按照输入数据类型的不同，音频生成可以分为根据文字信息、音频信息、肌肉震动、视觉内容等数据进行的声音合成。按照场景的不同，音频生成又可以分为非流式语音生成和流式语音生成。其中，非流式语音可进行一次性输入和输出，强调对整体语音合成速度的把握，适合应用在语音输出为主的相关场景；流式语音则可以对输入数据进行分段合成，响应时间短，应用在语音交互相关场景中，能够带来更好的体验。
决定音频生成效果的关键因素主要包括生成速度、分词的准确程度、合成语音的自然度，以及语音是否具有多样化的韵律和表现力等。音频生成在智能客服、语音导航、同声传译、音乐和影视制作、有声书阅读等场景均有广阔的应用空间。另外，近年来语音生成设备在医疗领域也显现出了巨大的应用潜力，例如帮助语言障碍者与他人进行交流，方便视觉障碍者有效获取文本和图片信息等。
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