语音合成是一个已经从无到有的技术，而且已经可以用的技术，但是要完成优化则需要投入大量人力物力。”中科院自动化所副研究员温正棋表示，产学结合是促进语音合成的最好方式。 语音作为一种新兴的交互技术，已经逐步成为科技产品的必备功能。细分来看，整个语音交互过程分为信息输入、信息处理和信息输出三步，相对应的技术便是语音识别、语义分析（自然语言处理）和语音合成。 近几年，语音识别一直是是社会关注的热点，科大讯飞和搜狗在识别准确率上你追我赶；语义分析里的自然语言处理技术也得到了大规模商业化应用，各种智能客服

互联网快速发展，短信、邮件、QQ、微信等通信工具更新迭代，但电话沟通依然是最有效最直接的沟通方式。金融行业的催收，保险公司的信息核对，房地产行业的营销推广等，都离不开电话。近年来，随着市场竞争环境激烈，企业面临着人力成本、销售成本、运营成本等各方面的生存考验，如： 1、企业需要满足员工工资、社保、福利待遇等条件，随着物价上涨，企业运营成本也有所增加； 2、客服需要花费大量时间筛选意向客户，同时面对一些客户态度恶劣，言语谩骂，客服人员承受着巨大的心理压力，导致工作效率低下； 3、客服工作强

导语：与同行业里的云知声和思必驰等公司相比，?「至少在技术方面我们处在同一梯队」。 在语音领域，国内除了科大讯飞独占鳌头外，思必驰和云知声等创业公司处于行业领先的位置，极限元智能科技创始人雷臻认为他们在技术与之处于同一梯队，只是在行业应用方面有所差异。极限元以语音技术起步，但不仅限于此。为了给客户提供一站式解决方案，他们又涉足机器视觉。目前，他们在泛娱乐等三大行业进行着深度挖掘。 极限元智能科技也是「新智造成长榜 2017」的报名企业，本篇为雷锋网新智造对极限元创始人雷臻的采访，主要讲述了极限

深度学习在 2006 年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一.深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音，它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整体合成质量略低，