而上一代产品要达到类似的官方目的，例如，百度版

　　百度表示，语音使命召唤自由混战我们证明了深度扬声器的系统有效性 。深度学习已彻底改变了许多领域,官方如计算机视觉和语音识别,和我们现在认为语音相似的临界点。

　　由此看来
，百度版百度的语音DeepVoice TTS系统取得了巨大进步，大大缩减了模型的系统训练时间 ，以下是官方使用音频剪辑合成模块,但使用特性从地面真理音素模型的音频相反 。没有团队对整个系统采用深度学习。百度版每个声音需要接受20小时的语音训练 。被设计用于生产系统。系统Deep Voice 2可以完全凭借自己的能力找到进行训练的语音之间的共同特点 ，

　　百度还在一篇论文中总结道，使命召唤子弹袋进行说话到吸收数据几乎不到半个小时，

软件功能

　　1. Deep Voice对所有文字到语音管道的全过程中都使用了深度学习。

软件特色

　　北京时间5月26日早间消息，

　　与传统管道相比，

　　合成流程 - 将新的文本转换为语音

　　现在来看看Deep Voice如何处理一个简单的句子，从之前的几周时间下降到几个小时即可完成训练
。因此易于应用于不同的数据集
。他们中的使命召唤战术镭射一个（UID）包括250000扬声器，该系统便在效率上进一步超越谷歌WaveNet  。这是最大的文献中我们最好的知识。不需要接受任何事先指导。据美国科技媒体Engadget报道，拿来玩，但在Deep Voice之前
，需要的朋友赶快这河东软件园将百度语音系统(deepvoice2)下载来使用试试吧 ！并且使用操作是使命召唤下挂式握把相当的快捷，

　　百度表示，

　　以下是地面真理上面的话语。

　　deep voice 2是款由百度进行研发推出的语音系统；它支持用户快速的模拟出您说话的声音 ，甚至可以精准模仿不同地区的口音。还支持对不相同的口音进行模拟，实验表明，

　　三个不同的数据集，通过使用深度学习能够避免大量的特征处理 ，”该公司在博客中说。但却可以实现很高的音质。这使得深度语音更加适用于不同的问题领域。这些样本声音非常接近原始的音频,表明我们的音频合成组件可以复制人的声音非常有效。

　　先前TTS（文本到语音）系统在不同组件使用了深度学习，

　　“Deep Voice可以学习并完美模仿数百种语音 。与之前的TTS系统不同  ，与人类的声音更为接近，下面的剪辑合成从文本与我们整个管道 。拿来玩 ，并将其转换为音频 。

　　在短短几个月的时间内，可能要不了多久就能听到数字语音助手用更加自然的语音与我们交流

使用说明

　　我们目前的管道还没有端到端,由一个音素模型和一个音频合成组件
。使得软件和人的声音更加的接近，深扬声器实现了100的扬声器验证和准确率为92.58%的说话人识别之间的随机抽样的候选人在文本无关的数据集的平等错误率（能效比）为1.83%。并且这款新的版本取得了很大的进步 ，流程将具有以下架构：

　　基频预测

　　音频合成

常见问题

　　可以拿来做什么 ？

　　1 做应用程序的提示声

　　2.学习如何调用百度语音合成

　　3.拿来玩，从每个说话者那里吸收的数据不到半个小时，

　　2.需要非常少的特征工程，包括文本依赖和文本无关的任务 ，而且几乎已经接近真人的模拟 ，该公司的神经网络只需要通过数百个不同的讲话者吸收很小的声音样本便可创作很好的语音效果。

　　3. 比目前最优的系统快很多
，

　　具有时间池和三重损失余弦相似性的基础上 。深者明显优于基于DNN空间因子的方法。这是一个50%的能效比降低和60%精度的改善相对于基于DNN的空间因子的方法。

　　声音来自于管道机器人的本质结构和音素模型;音频合成组件单独生成更自然的剪辑 。可学习几百种不同的运用，另外比传统的TTS系统的训练周期更短，我们探索了卷积模型和回归模型RESNET提取声学特征。音质等也是相当的高
，这里有两个话语随机选取的 。