AI语音的发展经历了多个重要里程碑事件和重要技术突破。下面介绍 AI 语音发展历程中的一些重要阶段和事件。
1.早期研究与基础奠定(1950 年代至 1970年代 )
(1)1950年代，贝尔实验室的研究人员开始研究语音信号的数字化处理和分析方法。1952年，他们开发出了用于声谱图分析的技术，为后来的语音处理奠定了基础。这使得语音信号能够被计算机处理和分析。
(2)1960 年代，研究人员开始使用模式匹配和隐马尔可夫模型(HMM)等技术进行语音识别的初步研究，尝试将语音信号转换为文本。
(3)1970年代，AI语音作为人工智能的一个分支，也遭遇了低谷，许多研究项目因为资金紧缩和技术瓶颈而被迫停止。
2.语音识别的突破与商业应用(1980年代至1990年代)
(1)1980年代，语音识别取得了重要的突破、卡内基梅隆大学的研究人员开发出了名为Harpy的系统。它是第一个连续语音识别系统，并在美国国防部的项目中应用。该系统的成功应用标志着语音识别技术的有了重要进展。
(2)1990年代，语音识别技术逐渐应用于商业领域。电话自动语音应答系统(IVR)和语音识别软件开始被广泛使用。同时，统计模型和深度神经网络(DNN)等技术的发展也推动了语音识别的进步。
3.深度学习的崛起和语音合成的进展(2000年代至2010年代)
(1)2009年，杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)等人提出了深度信念网络(DBN)和深度学习的概念，为语音识别等领域带来了重大突破。深度学习模型的应用显著提高了语音识别的准确性，使得语音识别技术取得了质的飞跃。
(2) 2016 年，谷歌的 WaveNet 模型引入了生成模型和深度卷积神经网络(CNN)的概念，使语音合成更加自然流畅。这一技术突破进一步提高了语音合成的质量和逼真度。
4.语音情感识别和商业应用的拓展(2010年代至今)
(1)十几年来，研究人员不断关注语音情感识别，致力于从语音中识别出说话者的情感状态。语音情感识别技术在客户服务、市场调研、情感分析等领域具有应用潜力，可以为人们提供更加个性化和情感化的语音服务。
(2)如今，AI语音的商业应用不断扩展，涵盖了智能助手、智能客服、语音合成、语音翻译、智能家居控制等领域。这些应用为企业和用户提供了更便捷、高效和个性化的语音交互体验。
AI语音的发展经历了从早期研究到商业应用的演进，随着技术的进步和发展，AI语音的应用领域将继续扩展和深化。
