相信你第一次在微信中听见自己的声音一定会产生疑问，这个声音是我?完~全~不~科~学!
事实上，不仅仅是微信，当你回听其他录音软件的声音时，基本上都感觉这声音有点难听。我的声音应该是KTV里那种华丽丽的呀!
这世界上不止你一个人有过这样的疑虑，网友们对此纷纷表示：
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1、镜子里的我和照片里的我，也感觉长得不一样。
2、发微信时不小心点开了自己的语音，受到了十分惊吓。
3、我不听我不听我不听，为什么要告诉我真相。
好可怕，别人听到我的声音，其实不是我想表现给别人听到我的声音，(这句话念起来有点绕，但一点都不妨碍理解)你懂的。
为什么我的声音听起来不像我呢?
为什么说话时，自己听到远比周围的人听到的醇厚和柔美，简单理解很好听。准确的说，人说话时，声带的快速颤动不仅带动颅腔振动，也有喉咙振动，颈部皮肤、颅骨和口腔的震动，从而形成多处同步振动;而别人听到的声音则通过了空气的震动传导再进入听者的耳朵，刺激他们的鼓膜及内耳结构，将模拟波形转变为电信号，最终传递给大脑理解。这个转化过程有一定的损耗，我的音色也会有所变化，别人的实际听感类似回响。因此相对我的原声，别人听见我的声音变得纤薄干脆。
其实，除了你自己没人能够听到头骨传导的这部分声音。
那么，微信里我说话的声音是不是更接近于别人听到我的声音?答案是。
但是，别人听到我的声音还是有些细微的差别。比如：每个人的耳廓结构不同，对声音捕捉的敏感程度也是不同的;每个人与你的距离也是不一样的，所以事实上每个人听到的你的声音都是不!一!样!的!正是所谓的一千个人眼里有一千个哈姆雷特，一千个人耳里就有一千个你。
那么你一定好奇了，我的声音不一样，机器设备怎么能识别我的语音呢?
这听起来是个难题，但是对掌握自我学习能力的机器设备而言，其实不难!
那是因为机器设备可以通过智能语音技术分别构成人机语音交互的听和说。机器识别人的语音是语音识别技术(ASR)，目前连续语音识别技术可以将用户实时说话内容转为文字，准确率额也相当高。语音识别其中包括了两方面的含义：第一层是逐字逐句听懂非转化成书面语言文字;第二层是更深入地对口述语言中所包含的要求或询问加以理解，做出正确响应，而不拘泥于所有词的正确转换。
【以下是枯燥的三原理】
首先，语音信号中的语言信息是按照短时幅度谱的时间变化模式来编码;其次，语音是可以阅读的，即它的声学信号可以在不考虑说话人试图传达的信息内容的情况下，用数十个具有区别性的、离散的符号来表示;最后，语音交互是一个认知过程，因而需要语言的语法、语义和语用结构支持。
而对于语音识别的预处理，则包括语音信号采样、反混叠带通滤波、去除个体发音差异和设备、环境引起的噪声影响等，并涉及到语音识别基元的选取和端点检测问题。在之后的特征提取过程，就是用于提取语音中反映本质特征的声学参数，如平均能量、平均跨零率、共振峰等。
然后关键是训练阶段，即在识别之前通过让讲话者多次重复语音，从原始语音样本中去除冗余信息，保留关键数据，再按照一定规则对数据加以聚类，形成模式库。最后是模式匹配，这是整个语音识别系统的核心，它根据一定规则(如某种距离测度)以及专家知识(如构词规则、语法规则、语义规则等)，计算输入特征与库存模式之间的相似度(如匹配距离、似然概率)，判断出输入语音的语意信息。
换句话说，你的音色其实不会影响机器对你的语音识别能力。别再自欺欺人了，无论微信里的那个家伙的声音听起来多么不像你，事实就是你说的。
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