第一時間，陳耀安裝編程軟件。
這款名叫“宇宙”的編程軟件，是從黑科技U盤找到的，利用它，可以加快編程速度。
編寫代碼的時候，它會給你智能聯想、智能補充、智能修複。
996加班碼代碼不存在的，Bug不存在的。
要說配音軟件，網上一搜一大把，專業電影公司也有自己的專業配音軟件，效果也非常不錯。
陳耀開發的黑馬配音，究竟牛逼在哪裏？
一句話總結——AI智能配音！
說白了，就是利用人工智能語音，代替配音師完成電影、動漫的配音。
如此智能的配音技術，別說在國內，全世界沒有一家公司能做得到。
因為，這裏邊涉及到非常複雜的“自然語音識別”技術啊！
在國內，做“自然語音”技術，百度和訊飛毫無疑問是最領先的，兩家的語音輸入法，好多人都在用，背後的技術就是來自於他們強大的AI語音識別引擎。
在國外，語音技術最牛逼的是亞馬遜、穀歌和微軟，微軟小冰許多人都玩過。
這些公司已經是當今世界最前沿的科技公司了，但他們依然無法做出真正的智能配音軟件。
想要讓智能語音，像是真人一樣完成電影、動漫的配音，需要解決兩大難題。
第一，超高的智能化。
現在的所謂人工智能，直白點說，還真有點傻。
智能音箱，你向智能音箱提問，答案往往讓人感覺滑稽可笑。
例如，你問問智能音箱：“在你的腳下有一張5元和一張100元的鈔票，你會撿哪一張？”
語音助手的回答，要麽是“不知道啦。”要麽回答：“撿100元。”
正確的答案應該是：兩張都撿了！
再問問智能音箱：“馬路上開車，突然從左邊衝出來一個人，右邊衝出來一條狗，車子應該向左轉還是向右轉？”
智能音箱會回答不知道啦，要麽回答向右轉。
真正的答案應該是：刹車！
現在的所謂人工智能，給人的感覺更像是個智障，或者說是個死腦筋的呆子。
所有問答都是程序員在背後設定好的，不是真正的神經網絡智能。
所謂的深度學習，也做不到靈活變通。
例如問他一個腦筋急轉彎。
小明的爸爸有四個兒子，大兒子叫大明，二兒子叫二明，三兒子叫三明，四兒子叫什麽？
語音助手根據邏輯算法，它會回答：“四明！”
有一種東西叫大數據，程序員完全可以把所有的腦筋急轉彎采集下來啊，那樣，上麵的問題，智能音箱不就可以答對了嗎？
但要是我換一個詢問方式。
有一個人叫傻筆，傻筆的爸爸有三個兒子，大兒子叫大筆，二兒子叫二筆，三兒子叫什麽？
然後智能音箱又不會回答了，要麽不知道，要麽胡說八道。
雖然配音不需要什麽高智商，也不需要它回答問題，但它至少也要有圖象分辨能力。
給電影、動漫做配音，配音師需要根據裏邊的場景，人物的表情等等調整說話的語氣、語調。
現在的人工智能在文字識別很強，基本可以做到100%，看著電影字幕，機器人也能配音。
但問題是……
識別不了電影動漫裏邊的景象、表情，效果就會非常差勁。
在動態圖象識別方麵，當今世界沒有一家公司真正做得好。
第二個問題，就是人工語音的感情。
真人說話的聲音，抑揚頓挫、喜怒哀樂、有呼吸、有口水聲，節奏或快或慢，這樣的配音效果是當今的語音無法做到的。
現在的語音就是電子音，金屬音，雖然某些公司做的語音做得很逼真，但還是能很明顯聽得出那種沒人情味的“機器人”聲音。
同一句話在不同的影視動漫場景，都會有不同的表現效果。
喜！
“今生得不到你的愛，來世再相見。”女主角在災難現場找到了男主角，他還活著，她的語氣是喜悅的。
怒！
“今生得不到你的愛，來世再相見。”反派被女主一劍刺穿胸膛，他語氣充滿了憤怒與不甘。
哀！
“今生得不到你的愛，來世再相見。”男主角向女主表白，被拒絕了，他語氣低落。
樂！
“今生得不到你的愛，來世再相見。”男主角在愚人節戲弄女主成功，他得意大笑。
真人配音可以根據不同的場景，表現出不同的配音效果。
而AI語音隻能根據文字配音，每說一次，它的語氣、語調都是一樣的，一樣一樣的。
如此呆板的語音，是不可能用在影視動漫配音的。
所以，人工智能想要應用在配音領域，在智能化和真感情方麵都要有革命性的飛躍。
當今世界沒有一家公司能做好，這就是留給初創者的機會。
陳耀手指飛快地在鍵盤上敲打著，一串串代碼出現在編輯框當中。
他的大腦和手速都經過黑科技強化的，碼字的速度那叫一個神速。
眨眨眼的時間，20行代碼……眨眨眼的時間，50行代碼……
換做普通人，別說有他那樣的手速，眼睛都沒這麽快的速度啊，還沒看清寫了什麽，就飛速滾屏刷新了。
陳耀完全沉浸在編寫程序的境界中，體驗著那種閃電一般的刷新快感。
大概三個小時後……
“啪！”陳耀重重敲下回車鍵：“OK，大功告成！”
黑馬配音軟件開發成功了！
更強大的是它內置的智能語音引擎，前者的任務量不算大，大部分的時間都花在了語音引擎上。
語音引擎的底層，是當今世界第一個，真正意義上的智能神經網絡框架，算法的複雜程度堪比人類的大腦神經。
換做穀歌、微軟，起碼要20年的時間才能做出來。
陳耀揉了揉手指：“我花了3個小時，真是累啊。”
之所以這麽快，除了他本身速度快，還有另外一個原因，裏邊許多的數據，都是來自宇宙U盤，直接導入，省去了不少功夫。
原本，陳耀想直接在U盤裏邊找配音軟件的成品，這樣就不用自己編寫代碼了。
可是，目前U盤隻是解鎖了第一個白羊座分區，這個分區並沒有成品，想要解鎖其他分區需要更多的積分。
其實轉念一想，黑馬配音軟件有自己參與編寫也挺好，成就感更強，反正也花不了多少時間。
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現在配音軟件有了，語音引擎也有了，接下來，生產發音角色。
……
PS：不知道大家有沒有用過起點讀書的語音朗讀功能？不妨用語音聽聽一下感覺。
陳耀同學現在做的肯定比當今的語音技術強大很多很多。
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編寫代碼的時候，它會給你智能聯想、智能補充、智能修複。
996加班碼代碼不存在的，Bug不存在的。
要說配音軟件，網上一搜一大把，專業電影公司也有自己的專業配音軟件，效果也非常不錯。
陳耀開發的黑馬配音，究竟牛逼在哪裏？
一句話總結——AI智能配音！
說白了，就是利用人工智能語音，代替配音師完成電影、動漫的配音。
如此智能的配音技術，別說在國內，全世界沒有一家公司能做得到。
因為，這裏邊涉及到非常複雜的“自然語音識別”技術啊！
在國內，做“自然語音”技術，百度和訊飛毫無疑問是最領先的，兩家的語音輸入法，好多人都在用，背後的技術就是來自於他們強大的AI語音識別引擎。
在國外，語音技術最牛逼的是亞馬遜、穀歌和微軟，微軟小冰許多人都玩過。
這些公司已經是當今世界最前沿的科技公司了，但他們依然無法做出真正的智能配音軟件。
想要讓智能語音，像是真人一樣完成電影、動漫的配音，需要解決兩大難題。
第一，超高的智能化。
現在的所謂人工智能，直白點說，還真有點傻。
智能音箱，你向智能音箱提問，答案往往讓人感覺滑稽可笑。
例如，你問問智能音箱：“在你的腳下有一張5元和一張100元的鈔票，你會撿哪一張？”
語音助手的回答，要麽是“不知道啦。”要麽回答：“撿100元。”
正確的答案應該是：兩張都撿了！
再問問智能音箱：“馬路上開車，突然從左邊衝出來一個人，右邊衝出來一條狗，車子應該向左轉還是向右轉？”
智能音箱會回答不知道啦，要麽回答向右轉。
真正的答案應該是：刹車！
現在的所謂人工智能，給人的感覺更像是個智障，或者說是個死腦筋的呆子。
所有問答都是程序員在背後設定好的，不是真正的神經網絡智能。
所謂的深度學習，也做不到靈活變通。
例如問他一個腦筋急轉彎。
小明的爸爸有四個兒子，大兒子叫大明，二兒子叫二明，三兒子叫三明，四兒子叫什麽？
語音助手根據邏輯算法，它會回答：“四明！”
有一種東西叫大數據，程序員完全可以把所有的腦筋急轉彎采集下來啊，那樣，上麵的問題，智能音箱不就可以答對了嗎？
但要是我換一個詢問方式。
有一個人叫傻筆，傻筆的爸爸有三個兒子，大兒子叫大筆，二兒子叫二筆，三兒子叫什麽？
然後智能音箱又不會回答了，要麽不知道，要麽胡說八道。
雖然配音不需要什麽高智商，也不需要它回答問題，但它至少也要有圖象分辨能力。
給電影、動漫做配音，配音師需要根據裏邊的場景，人物的表情等等調整說話的語氣、語調。
現在的人工智能在文字識別很強，基本可以做到100%，看著電影字幕，機器人也能配音。
但問題是……
識別不了電影動漫裏邊的景象、表情，效果就會非常差勁。
在動態圖象識別方麵，當今世界沒有一家公司真正做得好。
第二個問題，就是人工語音的感情。
真人說話的聲音，抑揚頓挫、喜怒哀樂、有呼吸、有口水聲，節奏或快或慢，這樣的配音效果是當今的語音無法做到的。
現在的語音就是電子音，金屬音，雖然某些公司做的語音做得很逼真，但還是能很明顯聽得出那種沒人情味的“機器人”聲音。
同一句話在不同的影視動漫場景，都會有不同的表現效果。
喜！
“今生得不到你的愛，來世再相見。”女主角在災難現場找到了男主角，他還活著，她的語氣是喜悅的。
怒！
“今生得不到你的愛，來世再相見。”反派被女主一劍刺穿胸膛，他語氣充滿了憤怒與不甘。
哀！
“今生得不到你的愛，來世再相見。”男主角向女主表白，被拒絕了，他語氣低落。
樂！
“今生得不到你的愛，來世再相見。”男主角在愚人節戲弄女主成功，他得意大笑。
真人配音可以根據不同的場景，表現出不同的配音效果。
而AI語音隻能根據文字配音，每說一次，它的語氣、語調都是一樣的，一樣一樣的。
如此呆板的語音，是不可能用在影視動漫配音的。
所以，人工智能想要應用在配音領域，在智能化和真感情方麵都要有革命性的飛躍。
當今世界沒有一家公司能做好，這就是留給初創者的機會。
陳耀手指飛快地在鍵盤上敲打著，一串串代碼出現在編輯框當中。
他的大腦和手速都經過黑科技強化的，碼字的速度那叫一個神速。
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換做普通人，別說有他那樣的手速，眼睛都沒這麽快的速度啊，還沒看清寫了什麽，就飛速滾屏刷新了。
陳耀完全沉浸在編寫程序的境界中，體驗著那種閃電一般的刷新快感。
大概三個小時後……
“啪！”陳耀重重敲下回車鍵：“OK，大功告成！”
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更強大的是它內置的智能語音引擎，前者的任務量不算大，大部分的時間都花在了語音引擎上。
語音引擎的底層，是當今世界第一個，真正意義上的智能神經網絡框架，算法的複雜程度堪比人類的大腦神經。
換做穀歌、微軟，起碼要20年的時間才能做出來。
陳耀揉了揉手指：“我花了3個小時，真是累啊。”
之所以這麽快，除了他本身速度快，還有另外一個原因，裏邊許多的數據，都是來自宇宙U盤，直接導入，省去了不少功夫。
原本，陳耀想直接在U盤裏邊找配音軟件的成品，這樣就不用自己編寫代碼了。
可是，目前U盤隻是解鎖了第一個白羊座分區，這個分區並沒有成品，想要解鎖其他分區需要更多的積分。
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陳耀同學現在做的肯定比當今的語音技術強大很多很多。
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