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AI技术如何生成“以假乱真”的声音？记者采访了解到，它依赖于当下的深度学习算法，从采集到的声音样本中精确提取一系列关键特征，包括频率、音色、声调、语速以及情感表达等。随后，这些特征被转化为复杂的数学模型，并通过算法进一步合成，从而生成高度逼真的声音。
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为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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