一、智能语音技术概述
1. 定义
智能语音技术是一种结合语音识别、自然语言处理和语音合成的人工智能技术，旨在让计算机能够理解、处理和生成自然语言的语音交互。
其主要组成部分包括：
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语音识别（ASR）：将用户的语音输入转化为文本。这一步骤涉及声音信号的采集、预处理和转录。
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自然语言处理（NLP）：理解和解析转化后的文本内容，包括语义理解、意图识别和上下文分析，以便做出相应的反应或决策。
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语音合成（TTS）：将计算机生成的文本转化为自然流畅的语音输出，使与用户的互动更加自然和人性化。
2. 智能语音的研究任务
3. 智能语音技术的研究难点
4. 智能语音技术的应用场景
二、智能语音技术的处理对象
1. 语音的基本常识
1-1 语音的产生
1-2 语音的物理载体及其特征属性
1-3 语音与语音
1-4 音节的介绍
2. 语音信号的介绍
3. 计算机音频的介绍
三、智能语音技术的相关技术
1. 语音降噪与增强技术
降低噪音 增强人声
2. 语音识别技术
2-1 语音识别的定义
2-2 语音识别技术的实现流程
3. 语音唤醒技术（关键词检测）
3-1 语音唤醒技术的定义
3-2 语音唤醒模型的实现流程
4. 语音合成技术
4-1 语音合成定义
4-2 语音合成技术原理
四、智能语音交互概述
1. 智能语音交互
1-1 智能语音交互的定义
1-2 智能语音交互的优劣势
2. 智能对话系统的介绍
2-1 智能对话系统定义
2-2 智能对话系统的分类
2-3 智能对话系统的发展趋势
3. 智能对话系统的组成
3-1 槽位和槽值
- 槽位是指对话系统在处理用户输入时，需要提取和填充的特定信息类别或字段。
- 每个槽位对应着用户意图中的一个关键部分，用于完成特定任务或提供准确的响应。
- 槽值则是槽位的具体内容或实际数据。
- 槽值是用户在对话中提供的、用于填充槽位的具体信息。
- 例如，在订餐场景中，“日期”是槽位，而“明天”则是对应的槽值。
3-2 智能对话系统的要素
4. 智能对话系统的实现
4-1 智能对话系统的实现流程
4-2 智能对话系统的技术应用
