蘋果公司透露了他們通過深度學習讓Siri的發音更加自然的內幕。

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iPhone用戶使用自然語言向Siri提問，Siri也通過語音回答問題。Siri可以使用21種語言回答問題，遍布全球36個國家。在2017年WWDC大會上，蘋果宣布了iOS 11上的Siri將使用最新的文本語音引擎。2017年8月，蘋果的機器學習期刊透露了他們是如何讓Siri的發音更加自然的。

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iPhone上的語音是通過拼接預先錄制的人類語音來生成的。先錄制幾個小時的語音，再把它們拆分成單詞，然后再把單詞拆成最基本的元素：音素。在生成句子的時候，系統會選擇合適的音素，再把它們拼接在一起。

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為音素選擇合適的錄音是一件很有挑戰性的事情。每一個音素都要與發音相匹配，也要與相鄰的其他音素相匹配。舊系統只有幾種錄音，音素的來源很有限，所以聽起來有點不自然。于是蘋果決定使用深度學習來確定聲音單元在句子中的各種屬性。

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每一臺iOS設備都包含了一個小型的預錄音素數據庫。每一份數據都包含了音頻屬性：聲音頻譜的音高和音長。一個經過訓練的“深度混合密度網絡（deep mixture density network）”用于預測每一個音素在句子中的特征。蘋果設計了一個成本函數來訓練這個網絡，著重考慮到兩個方面的問題：如何讓音素與發音相匹配以及如何讓它與句子相融合。

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在通過“Viterbi”算法從數據庫里找到需要的數據后，系統會選出最佳的音素組合，把它們拼接起來，然后播放出聲音。

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另一種方式是生成聲波，而不是拼接預錄的聲音。2016年9月，Alphabets Deepmind發布了WaveNet引擎，可以基于電腦生成文本語音。它的不足是速度很慢，就算使用最快的臺式電腦也需要很長時間才能完成合成任務。所以，Siri不會在短時間使用合成語音代替錄制語音。

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查看英文原文：Apple Reveals the Inner Workings of Siri's New Intonation

總結

以上是生活随笔為你收集整理的苹果公司透露Siri新发音引擎的内部原理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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