Технологии цифровой обработки голоса включают в себя различные процессы, например автоматическое распознавание речи и синтез голоса. 13

Процесс автоматического распознавания речи можно разделить на три ключевых этапа: 1

1. Анализ сигнала. 1 Система получает голосовой сигнал, записывает и посылает на сервер. 1 Сервер очищает сигнал от шумов и помех, затем делит запись на фонемы — фрагменты длиной до 25 миллисекунд. 1 Каждый фрагмент сервер пропускает через акустическую модель, которая определяет, какие именно звуки произнесены. 1
2. Расшифровка аудио. 1 Речевые фрагменты записи сравнивают с эталонными произношениями слогов и слов из акустической модели. 1 Система использует машинное обучение, чтобы подобрать фонетические варианты произнесённых слов и определить их контекст. 1
3. Преобразование речи в текст. 1 С помощью языковой модели алгоритм определяет порядок слов и подбирает нераспознанные слова по контексту. 1 Полученная информация поступает в декодер, который объединяет данные от акустической и языковой моделей и преобразует их в текст. 1

Процесс синтеза голоса включает в себя несколько этапов: 2

1. Создание акустической модели. 2 Для этого используется большое количество записей речи различных людей. 2 Эти записи анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения, которые выявляют закономерности и создают математические представления звуков. 2 В результате получается модель, способная генерировать звуковые волны, соответствующие тексту. 2
2. Работа лингвистической модели. 2 Она отвечает за понимание и обработку текста. 2 Лингвистическая модель включает в себя правила грамматики, синтаксиса и семантики языка. 2 Эта модель помогает системе правильно интерпретировать текст и преобразовывать его в естественную речь. 2
3. Использование вокодера. 2 Он используется для кодирования и декодирования звуковых сигналов. 2 Вокодеры анализируют звуковые сигналы и выделяют основные характеристики, такие как частота и амплитуда, которые затем используются для синтеза речи. 2