【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语音处理，尤其涉及一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，智能语音呼叫系统在各类应用场景中得到了广泛的应用，如智能助手、客户服务、远程医疗等。这些系统通过语音合成与转换技术，实现了与用户的自然语言交互。然而，随着用户需求的多样化和复杂化，对语音合成的自然度、情感表达的精确性以及多语言、多方言的实时转换能力提出了更高的要求。为了满足这些要求，现代语音呼叫系统必须具备高效的语义理解能力、灵活的语音生成策略以及高度自适应的优化机制，以提升用户体验和系统的应用广泛性。
2、然而，现有技术在语音合成与转换方面仍存在显著的不足之处。首先，传统的语音合成方法大多依赖于预设模板或简单的规则，导致生成的语音在情感表达和语义一致性上较为生硬，缺乏自然流畅的表达。此外，在多语言、多方言的转换过程中，现有技术难以保证语音信号的连贯性和准确性，跨语言语音合成的自然度较低。其次，现有系统在用户反馈的动态调整和自适应优化方面存在不足，难以根据用户的个性化需求实时调整语音输出的质量，从而影响...
【技术保护点】
1.一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法，其特征在于，所述S1步骤中的语音信号预处理采用基于卷积神经网络的噪声消除算法，以增强语音信号的清晰度，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法，其特征在于，所述S2步骤中预设的语义分析模块采用基于双向循环神经网络和注意力机制的算法，提取语音数据中的关键语义单元，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法...
【技术特征摘要】
1.一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法，其特征在于，所述s1步骤中的语音信号预处理采用基于卷积神经网络的噪声消除算法，以增强语音信号的清晰度，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法，其特征在于，所述s2步骤中预设的语义分析模块采用基于双向循环神经网络和注意力机制的算法，提取语音数据中的关键语义单元，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法，其特征在于，所述s3步骤中的语音模板选择基于自适应模板匹配算法进行，所述自适应模板匹配算法根据用户的历史语音交互数据动态调整语音模板的选择策略，具体包括：,
5.根据权利要求4所述的一种智能语音呼叫系统中的实时语音合成与转换方法，其特征在于，所述s4步骤中的语音合成与生成采用基于生成对抗网络的语音合成算法，以...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡炜，武毅，陶志阳，
申请(专利权)人：亿迅信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。