神经语音合成技术
该技术采用基于WaveNet和Tacotron的深度生成模型，结合变分自编码器（VAE），能够生成自然流畅、情感丰富的合成语音。其创新点在于加入声纹克隆和情感建模模块，通过少量样本即可个性化生成逼真语音输出，提升了语音的自然度和可定制性。
端到端深度学习语音识别
该技术基于Transformer架构的端到端模型，直接从音频信号映射到文本输出，无需传统声学模型组件。其创新点包括引入多模态融合机制和自适应噪声抑制算法，通过大规模中文语料训练，实现了高精度的语音转文本，特别优化了复杂噪声环境和方言多样性下的识别能力，支持实时低延迟处理。