智能语音技术在播音领域的应用与前景探究

摘要：目的：文章全面系统地研究智能语音技术在新闻播报、广播主持和电影配音等典型播音场景中的技术实现路径，评估其对传统播音模式产生的革新效应，并基于技术演进规律，预判智能语音技术在推动未来播音模式变革中的潜力和前景。方法：主要采用文献分析法，梳理近五年来智能语音技术在新闻自动播报、虚拟主持人生成、智能电影配音等场景中的应用案例，细致考察语音识别、语音合成、语音转换等智能语音技术模块的算法架构、实现原理、应用效果等，全面了解技术实现流程。同时，调查主流商业化智能播音系统和产品，评估技术应用的实际成效。结果：研究发现，集成深度神经网络的语音分析生成技术可以端到端地自动完成播音文本建设、语音处理、效果控制等任务，已在多个企业的自动新闻播报、虚拟主持人生成、智能电影配音等场景中落地。这些智能语音驱动的播音应用在商业系统中展现出较高的自动化生成效率和高质量输出能力，达到或超越人工播音的水平。结论：在微观上，智能语音技术正重构和革新新闻编播、节目主持、影视配音等传统播音模式，并驱动这一领域朝着智能化和内容个性化演化；在宏观上，智能语音播音技术保证了自身应用空间和潜力的持续扩大，将推动互联网时代新型智能化、专业化和泛在化的播音产业加速形成。

关键词：智能语音技术；播音；应用；前景

中图分类号：G222.2；TP18 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2024）09-0-03

0 引言

近年来，语音识别和语音合成等智能语音核心技术取得重大突破，其转化能力、生成质量和执行效率大幅提升。智能语音技术得以在新闻播报、广播主持和电影配音等传统播音领域中广泛运用，以实现更高水平的自动化和智能化。这些技术通过自动化分析语音内容、生成语音输出，实现对各类播音模式的重构和升级。随着支持智能播音的核心语音算法和技术的持续发展，智能语音技术在推动播音模式实现更高水平的智能化、个性化和人机交互方面，还蕴藏着巨大的潜力。

1 智能语音技术概述

智能语音技术是人工智能与语音技术的融合，主要包括语音识别技术和语音合成技术。语音识别技术是通过计算机将语音信号转化为相应文字或指令的技术；语音合成技术则是通过计算机将文字信号转化成人类可听懂的语音信号。

1.1 语音识别技术概述及发展现状

语音识别技术的主要方法有声学匹配法、模式识别法和语音理解法。其中，基于深度学习的端到端语音识别模型近年来发展最为迅速。这类模型可以直接输入语音进行识别，无须明确的音素提取、音节切分等中间处理环节［1］。典型的端到端模型包括连接主义长短时记忆序列转录网络（CLDNN）、注意力编码器解码器（AED）模型等。语音合成技术主要包括连接主义语音合成和统计参数语音合成。连接主义方法根据人工设计的语音生成规则直接进行语音合成；统计参数语音合成则是通过机器学习方法从大量真实语音中学习语音的参数统计模型，根据这些模型合成语音信号。

1.2 语音转换技术概述及应用

智能语音技术中还包含语音转换技术。语音转换技术可以在不改变语音含义的前提下，转换语音的语调、语速、音高、音色等语音特征。这是通过语音编码、参数提取和语音解码完成的［2］。这种转换功能在播音领域得到广泛应用。一些新闻播报系统提供多种可切换的播音语气；智能配音系统也可以通过语音转换技术，快速调整电影人物的语音效果，无须重新配音。

语音转换技术通过分离语音中的内容信息和风格信息，实现语音内容与语音表现的分离与重组，这也是语音识别、语音合成和语音转换技术有机结合的体现。随着相关技术不断成熟，语音转换技术将在丰富播音内容生产方面发挥更大作用。

未来随着算法和算力的持续进步，智能语音技术将获得更广阔的应用前景。

2 智能语音技术在播音领域中的应用

2.1 新闻播报

新闻播报是播音领域的重要组成部分。传统的新闻播报需要记者编写新闻稿，然后由播音员朗读和录音。而智能语音技术的应用实现了新闻播报的自动化生成。具体来说，新闻智能播报系统首先需要自动文本生成模块，可以实时从网络新闻、社交媒体等抓取相关数据，利用自然语言生成算法自动生成适合播报的新闻文本［3］。系统中还需要集成语音合成模块，其包含新闻播报所需要的专业播音语音数据库，可以对自动生成的文本进行情感丰富的播报语音的合成。

当前，智能语音新闻播报技术已经得到商业化应用，如字节跳动的智能语音播报器、蚂蚁科技的智能新闻播音机器人等。随着支持新闻播报的语音合成和文本生成算法不断优化，可以预见，智能化新闻播报将进一步发展，为用户提供更加高质量和个性化的新闻播报服务。

2.2 广播节目主持

虚拟主持人系统的语音合成技术核心在于建立个性化的语音模型。具体做法是，首先收集专业播音主持人的语音录音样本，样本中包含丰富的语调语气特征［4］。然后，利用深度神经网络中的语音克隆技术，将主持人的语音特征提取编码，建立特征参数矩阵，并在此基础上结合文本情感分析算法，识别输入文本所包含的情感成分。最后综合语音特征矩阵和文本情感参数，使用声码器合成涵盖主持人风格的语音。

合成语音在语言风格和表达方式上能够高度仿真真人播音。目前，这种个性化虚拟主持人技术已经服务于多家音乐电台，承担部分音乐节目和曲目解说的主持工作。与预设音库的语音合成相比，其语音更丰富、更有感染力，节目效果显著增强。未来，该项技术将推动更多类型的虚拟主持人问世，实现人机混搭播音，全面推进广播节目的智能化升级。

2.3 语音配音

智能语音配音系统通过建立神经网络语音合成模型，可以学习和模拟专业人类配音演员的语音特征，包括音调、音色、语速、语气等。在接收影视作品的视频图像帧后，系统利用计算机视觉算法捕捉和分析画面中人物的唇形动作变化、面部微表情等视觉信息，然后综合语音模型与视频图像内容，动态生成与人物唇形动作同步、情感表达贴合自然的配音音频序列。

相比传统配音流程，智能语音配音实现了过程的全自动化，无须开展人工词条切分、时间轴预标注等烦琐工作［5］。此外，系统合成的配音可精确匹配人物的语言内容、语气语调乃至最细微的表情变化，最终获得更加逼真流畅的配音效果。随着相关核心技术持续升级，智能语音配音有望被应用到更多类型的影视制作中，真正实现配音过程自动化，极大地提升制作效率。

3 智能语音技术对播音领域的影响

3.1 提高播音质量

智能语音技术可以实现更加逼真、丰富的语音合成效果。通过深度学习算法，智能语音系统可以分析大量人类语音数据，建立包含声音特质的数字化语音模型。这些模型可以高度还原人声的音质音色，并动态调整音高语调，合成富有情感表现力的语音输出，极大地增强播音的感染力。

智能语音技术具有更强的内容创作能力。通过自然语言生成和语义分析技术，智能播音系统可以自动组织结构合理的播音语言内容。同时还可以根据场景需要，输出不同语域风格的语音，进一步丰富播音内容的表达手段。

智能语音技术实现了内容与表现的深度融合。语音内容生成和语音合成技术的有机结合，使最终播音的语调语气等可根据文本内容实时调整，实现更加精确、通透的内容传达，显著提升播音质量和体验。

3.2 提升播音效率

智能语音技术的应用推动了播音生产全流程的智能化升级和优化，极大地提升播音效率。在内容生成层面，智能文本构建算法通过深度学习分析海量数据，实时生成格式规范、条理清晰的播音文本，降低了对效率低下的人工编纂的依赖度。在语音转换层面，智能语音合成系统集成大规模人声数据库和先进的声学模型算法，直接输入文本即可在几秒内输出标准播音式的语音朗读版本，无须播音员逐字录音。此外，该系统还可以根据文本语义，自动添加丰富的语调语气元素，实现精确的语义传达。在服务体验层面，系统通过分析历史数据，构建用户口味模型，实现个性化推荐，以满足不同用户的偏好需求。

3.3 用户个性化推荐

分析用户的历史数据，包括其点播收听的新闻类别、偏好的音频内容风格、常设的语音播放速度等，从而建立用户的个性化兴趣模型。当用户再次使用该播音系统时，后台可以匹配用户模型与所有候选内容，按相似度排序，为用户推荐可能感兴趣的新闻或音频信息。同时，在语音合成输出层面，也可以根据用户的语速语调参数设定，制作个性化的播音语音版本。

这种针对个体差异的精准推荐和个性化表达，极大地提升了播音内容的契合度，大幅提升用户的满意度。这也使商业化的智能播音平台可以持续吸引用户群体，提高内容消费流量。总体上，用户个性化推荐是智能技术赋能下的播音系统实现差异化演进、满足群体碎片化需求的重要体现。

4 智能语音技术在播音领域的发展前景

4.1 智能新闻播报继续发展

智能新闻播报已经成为新闻生产的重要组成部分，未来其将持续升级，更加自动化和智能化，具体应用潜力体现在以下几方面。

第一，文本生成能力不断增强。系统通过深入分析海量、多样化的文本、音频数据，训练出更强大的语言模型，可以高质量生成丰富多样的新闻文本，涵盖更多题材、更宽领域，同时满足用户对新闻题材、表达方式的差异化偏好需求。

第二，语音合成质量持续提升。随着更高效的神经声码器和更庞大的人声数据库建设，新闻播报的语音表现力将不断增强，可以合成更丰富真实的人音，精确传递细微语气和情感。不同播音风格也可快速切换，为个性化新闻提供高质量语音支持。统计参数语音合成可以更好地模拟人声的细微变化与情感表达，生成更加丰富、逼真的语音效果，其是当前发展较快的主流语音合成方法。

第三，进行实时交互式新闻播报。未来新闻播报系统不仅可以主动推送新闻，还将启用交互功能，根据用户实时提问或指令，通过自然语言理解和生成技术，进行准确回答或继续播报，从而大幅提升用户体验。

4.2 虚拟主持人应用场景扩大

随着语音合成技术的飞速进步，智能虚拟主持人生成的语音将更加丰富逼真，这必将推动其跨越更多应用场景和领域。

虚拟主持人有望承担起实时个性化的新闻解说任务［6］。系统可根据用户指定的新闻话题、播报语速、语调等参数实时调整，输出符合个性化要求的语音新闻。这超越了固定模式的新闻播报，实现差异化需求的精准满足。

依托更大规模的语音样本数据集和持续升级的声学建模算法，虚拟主持人生成的语音效果的稳定性将大幅提升。这有利于其承接音乐电台等广播频道中时长较长的节目主持工作，全时段地替代真人主持播音。

综上所述，智能语音技术的推动力与海量数据的纵深培育，将助力虚拟主持人实现跨场景、大规模的商业化应用。有理由期待虚拟主持人快速成长为超越真人主持的新型内容生产主力。

4.3 语音配音逼真度提高

智能语音配音技术快速发展，其生成的语音效果愈发逼真。支撑这一进程的，是多项核心技术的深化提升。

通过引入卷积神经网络等前沿模型架构，构建生成能力更强的声码器，配合海量多样人声数据的训练，可以合成非常丰富和细微的人声效果，配音质量大幅提升。此外，在视频图像处理方面，计算机视觉算法的识别精度也在快速提高，这使系统可以捕捉和学习到人物更微小的面部表情变化和唇形特征点，以精确驱动语音表现力。

综合处理视频图像和语音模型的核心跨模态算法持续优化，将显著增强最终语音输出与人物面部表情之间的协调性。相信在不远的将来，智能语音配音必将做到对人类配音效果的完美模拟，并在更多领域实现应用。

5 结语

智能语音技术已经深刻改变和重构新闻播报、广播主持、电影配音等传统播音领域。从新闻自动播报、虚拟主持人应用到智能电影配音，智能语音技术实现对播音工作的自动化、效率化、智能化、个性化升级。未来随着语音识别、语音合成等核心技术的进一步发展，以及算法和算力的持续提升，智能语音技术在继续推动播音模式变革的同时，也将迎来更加广阔的应用前景。有理由期待，智能语音技术与播音领域的深度融合，必将推动更多革命性的产业变革。

参考文献：

［1］ 张博远.浅议新媒体环境下人工智能技术对播音主持行业的影响：以AI主播为例［J］.明日风尚，2023（9）：73-75.

［2］ 韩志浦.智能语音技术下播音主持的探索与思考：以微软AI配音为例［J］.文学艺术周刊，2023（16）：80-82.

［3］ 余明桄.人工智能语音时代播音员主持人面临的挑战与发展路径探索［J］.中国传媒科技，2022（1）：80-82.

［4］ 张彧睿.智能语音技术在播音主持领域中的应用研究［J］.信息记录材料，2020，21（3）：88-89.

［5］ 翁佳.智能语音技术对播音主持专业与行业影响探究［J］.电视研究，2017（12）：57-59.

［6］ 张佩佩.智能技术为新闻播音带来的影响［J］.记者摇篮，2023（3）：147-149.

作者简介：范晴 （2000—），女，研究方向：播音与主持艺术。