目前，音频生成技术的商业化已经进入相对成熟的时期，下阶段家居、教育、出行仍将是我国智能语音的关键增长点，提升语音助手唤醒等能力
aigc行业发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，音频生成已经成为AIGC领域中不可或缺的一部分。深度学习在算法模型层面取得的突破，为音频生成在产业中的实际应用提供了新的拓展方向。
近年来运用AI技术不仅可以自动生成多样化的音频内容，生成的音频效果也愈发自然流畅，在各行各业的文本-语音交互场景中得以大量应用，能够为音频内容制作和创作提供更加高效、精准的智能化人机交互服务。
本报告聚焦于音频生成的技术发展和产业应用情况，回顾了音频生成技术发展的关键阶段，分析了生成速度、语音质量、控制能力等模型关键能力的应用表现、国内外市场上的主流产品，以及在进行商业化落地时，来自数据、性能、需求三方面的挑战和解决思路，以期为AIGC领域的应用开发者和使用者提供参考和借鉴。
对音频生成的前沿研究中，一方面聚焦在对模型性能的提升，包括多说话人语音学习和分离、非人工标注数据的情感识别、情感解耦、多模态转换等。
另一方面是从应用视角出发，面向更多细分领域的特定需求进行研发，例如UCLA的一项研究通过颅内电极对大脑活动进行记录并控制虚拟声道来生成语音，能够对中风、创伤性脑损伤造成的语言障碍群体提供帮助。
另外Meta近期提出的一项研究表明，还可以通过非侵入方式大脑记录解码语音，未来可扩展到将活动记录进行语音生成应用，将有助于在医学领域对患者的治疗和交流。
在我国，清华大学近期创新研发了基于石墨烯的智能可穿戴人工喉，通过热声效应实现语音生成，帮助喉切除术患者恢复发声，可以预见的是，这些研究将为语音生成在医学领域带来更广阔的应用前景。
目前，音频生成技术的商业化已经进入相对成熟的时期，下阶段家居、教育、出行仍将是我国智能语音的关键增长点，提升语音助手唤醒、交互等功能的持续多轮对话能力，将有利于拓展产品商业化空间，提升用户体验。
来源：易观分析
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