機器人講話也能帶感情,文字直接轉成聲音!NVIDIA展示AI語音合成技術成果
機器人講話也能帶感情,文字直接轉成聲音!NVIDIA展示AI語音合成技術成果

語音應用讓人與人之間的互動有了改變,也讓生活變得更加有趣。NVIDIA深度學習應用研究部門副總裁Bryan Catanzaro表示,NVIDIA一直在思索如何透過AI強化人與電腦的互動,而「語音」技術的強化,就是其中一個重要指標。

五年前Amazon Alexa智慧音箱的出現,重新定義了人與機器互動的方式,可以命令Alexa播放音樂、開冷氣,甚至和Alexa聊天,人們可以透過語音做更多的事情,在科技應用的重要性逐漸增加。

除了讓機器人聽懂人話,NVIDIA表示,下一步就是要賦予機器人帶有「感情」的說話能力,將人機介面帶往更高層次。

AI聲音技術加持,讓機器說話帶有「感情」

而這有賴於表達性語言合成技術,透過對話式人工智慧模型為角色、虛擬助理及個人化數位分身產生聲音。例如透過NVIDIA RAD-TTS技術,使用個人說話的聲音來訓練文字轉語音模型,即能將任何文字提示變成說話者的聲音。

此外,該技術還支援聲音轉換功能,例如影片中是 A 在說話 (甚至是唱歌),觀眾們聽到的卻是 B 的聲音。NVIDIA談到,RAD-TTS設計靈感是將人聲當成一種樂器,使用者便能夠逐幀微調合成聲音的音調、持續時間和能量。

例如應用在電影製作中,導演可錄製自己讀出影片腳本的聲音,接著用 AI 模型將說話內容變成女性旁白者的聲音。導演可以再運用這個基本的旁白內容,像配音員一樣指導 AI 並進行調整,讓合成出來的語音強調特定字眼、修改旁白節奏,以更貼切地表達影片的調性。

不只配音,其中文字轉語音的功能還能用在遊戲、協助聲音機能或語言機能障礙者,或幫助使用者用將自己的聲音翻譯不同語言;甚至還能重現著名歌手的表演,不僅可以配合歌曲旋律,還能配合人聲背後所表達的情感。

圖/ NVIDIA

表達性語言合成只是NVIDIA Research 團隊在對話式 AI 的其中一項研究,這個領域還包括自然語言處理、自動語音辨識、關鍵字偵測、音訊增強等。這項先進研究成果的部分內容已透過 NVIDIA NeMo 工具套件成為開放原始碼,可以在 NGC 容器及其它軟體中心取得,並經最佳化調整,能在 NVIDIA GPU 上高效執行。

不過他也透露,目前AI語音最大挑戰在於延遲性問題,由於機器回應的速度不夠即時,連帶會影響人機互動的感受,讓對話看起來較沒有這麼自然。該公司也正積極努力克服這項技術挑戰,隨著技術的更迭與數據資料的累積、分析,相信這個問題將很快會被解決。

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責任編輯:錢玉紘

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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