语音处理

理解自动语音识别的核心技术，掌握Whisper等主流ASR模型的使用方法。ASR原理：声学模型、语言模型、解码器；Whisper架构：多语言、多任务语音模型；端到端ASR：CTC、Attention、Transducer；实时ASR：流式识别、低延迟优化；ASR评估：WER、CER指标。

掌握文本到语音合成技术，理解神经TTS模型架构和个性化语音生成方法。TTS发展历程：拼接合成→参数合成→神经TTS；神经TTS架构：Tacotron、FastSpeech、VITS；语音质量：自然度、表现力、可控性；多说话人TTS：声音克隆、声音转换；TTS评估：MOS评分、主观评测。

掌握声音克隆技术原理，理解零样本和少样本声音克隆的实现方法。声音克隆原理：说话人嵌入、声音建模；零样本克隆：仅需数秒音频复制声音；少样本克隆：微调优化声音相似度；伦理与安全：声音欺诈防范；开源工具：Real-Time-Voice-Cloning、RVC。

理解音频理解技术，掌握语音情感识别、音频事件检测、音乐理解等应用。音频理解任务：分类、检测、转录；语音情感识别：情绪、情感分析；音频事件检测：环境声音识别；音乐理解：音乐分类、旋律识别；多模态音频理解：音视频联合理解。

掌握实时语音应用开发技术，涵盖语音助手、实时翻译、语音会议等场景。实时语音架构：流式处理、低延迟优化；语音助手：唤醒词、意图识别、对话管理；实时翻译：语音到语音翻译；语音会议：多人语音、降噪、分离；边缘部署：端侧语音识别优化。