在当今数字化与智能化飞速发展的时代，智能语音技术作为人工智能领域的关键分支，正以迅猛之势渗透到各个行业。2025年，智能语音行业呈现出更为强劲的发展势头，其在新闻传播领域的应用与创新尤为引人注目。智能语音技术从最初的基础功能逐步进化，如今已具备更为复杂和强大的能力，深刻改变着新闻的生产、传播以及用户的接收体验，为新闻传媒行业带来了全新的机遇与变革。
智能语音技术旨在运用计算机算法和模型来模拟人类的语言及声音行为，终极目标是让机器能够如同人类一般实现自然、高效的交流互动。其核心技术涵盖语音合成、语音识别以及自然语言处理这三大关键板块。
《2025-2030年中国智能语音市场专题研究及市场前景预测评估报告》指出，语音合成技术是将文字转化为语音输出的关键环节。借助韵律建模和声学建模等技术手段，文本信息得以转变为具有人类语音特征的音频信号。从早期的传统文本转语音技术，发展到当下由人工智能驱动的语音合成引擎，如今合成的语音愈发逼真自然。例如，在一些新闻播报场景中，通过语音合成技术生成的播报声音，能够精准地模拟真人主播的音色与语调，极大地提升了新闻传播的听觉效果。
语音识别技术堪称智能语音技术的基石，它能够把人类的语音精准地转换为文本信息。随着技术的持续革新，语音识别的准确率和速度都在不断攀升，文本分类与情感分析也日益成熟。在新闻采编过程中，记者可以利用语音识别技术快速将采访录音转化为文字稿件，大大提高了采编效率。而且，该技术能够依据语境更好地理解用户的自然语言指令，朝着更为智能化的方向稳步迈进。
自然语言处理技术则是实现人机交互的核心所在。它能够根据人类语言的语法、语义以及上下文信息，将文字信息转化为机器能够理解的指令。随着算力技术的不断突破，中文大型语言模型的规模进一步扩大，建模能力持续提升。这使得自然语言处理技术能够更出色地捕捉语言的复杂性和语义关系，达成更为精准、自然的人机交互。在智能语音新闻的交互场景中，用户能够通过自然语言与智能语音助手进行流畅对话，获取自己所需的新闻资讯。
2024年5月，OpenAI 公司发布的新一代多模态大模型 GPT - 4.0，支持实时语音对话，显著降低了交互延时，让人机对话变得更加智能。在国内，字节跳动、腾讯、深度求索(DeepSeek)等企业也相继推出智能应用助手，不断深化对中文语料库的研究与应用，有效提升了模型对中文语境的理解和处理能力，使人机语音交互在中文领域更加流畅、自然且真实。在人工智能技术飞速发展，特别是深度学习算法取得突破性进展的推动下，智能语音技术正朝着更为成熟化、智能化的方向大步迈进，并与其他新兴技术深度融合，持续优化用户的交互体验。
在国内新闻传媒领域，智能语音技术的应用主要分为两类。
一类是针对特定项目打造的短期应用。就像在 2022 年卡塔尔世界杯期间，中央广播电视总台推出的智能语音助手 “央小频”。它为用户提供了全方位的服务，涵盖球队信息查询、赛程安排以及赛事推荐等内容，充分满足了球迷对于赛事多元化信息的需求。借助智能语音技术，球迷们能够通过语音指令便捷地获取各类世界杯相关信息，极大地提升了信息获取的效率和体验。
另一类则是长期且稳定的服务。主要通过客户端、微信公众号以及智能音箱、智能穿戴设备等智能终端持续为用户提供功能服务。人民日报、新华社、央视新闻等媒体的客户端都集成了智能语音播报功能。央视在其微信公众号《早啊!新闻来了》中，专门定制了康辉等主播的语音库，利用智能语音播报功能定时向用户推送每日国内外的重要新闻。北京广播电视台开发的真人数字人 “时间小妮”，积极参与了《我的北京 时间 ——AI 数字人对话二十大代表》和《新身份解锁!“时间小妮” 助力 12345》等一系列新闻报道活动。2023 年，南方报业传媒集团基于云计算、大数据、人工智能、区块链等技术构建了全媒体传播体系技术底盘 —— 南方智媒云，成为智能语音技术赋能媒体融合的典型案例。南方智媒云面向新闻采编发全流程、多场景推出了 “智能创作助手”“智媒云盾” 审校系统、“小南粤听” 语音服务、“智媒主播” 数智人等应用，借助智能语音技术显著提升了采编发效率，丰富了融媒体内容供给，改善了用户体验。
智能语音识别技术广泛应用于新闻生产的全流程，并且在业务数据的反哺下不断优化升级，使得识别结果更加契合新闻生产场景，极大地提高了新闻采编效率。南方智媒云推出的 “智能创作小助手” 以对话回答为核心，接入了文心一言、讯飞星火、腾讯混元等通用大模型，提供语音转写、问答式搜索服务。通过智能录音转写功能，媒体从业者整理采访素材的时间大幅缩短，同时有效规避了新闻采访中可能出现的语音模糊不清和方言难懂等问题。媒体从业者还可以通过语音对话的方式搜索新闻素材，无需离开工作台就能高效便捷地获取所需信息。在稿件审校环节，南方智媒云推出的 “智媒云盾” 智能审校应用，充分发挥了南方报业沉淀多年的中文新闻语料库优势，基于大语言模型，提供图文、音视频等多模态审校服务。“智媒云盾” 能够快速识别并纠正文本、音频中的语法错误、知识性错误和导向性错误，大幅提升了审校效率，有力地推动了新闻生产质效的双提升。
智能语音合成技术的不断进步，使得新闻的呈现方式愈发丰富且富有 “温度”。如今的语音播报新闻已从过去机械的文字转语音，发展到能够高度模拟真人，生动地读出新闻的感染力。方言播报的加入更是为新闻增添了亲切感和人情味。基于南方智媒云语音库开发的 “小南粤听” 智能语音服务配备了情感发声功能，依托情感语音合成技术，能够模拟人类情感的语音特征。它会根据新闻内容的属性，如文本中的情感色彩、语境以及重要性等倾向，灵活调整语音的音调、节奏和强度，生成更具情感色彩的语音。在播报悲伤、严肃新闻时，自动降低音调、减慢语速，以准确表达沉重情感;而在播报喜讯、利好新闻时，则加快语速，采用愉悦、欢快的语调，为听众带来更加丰富且贴近真人的听觉体验。听众获取的不仅仅是新闻信息，更是新闻内容背后所蕴含的情感价值。此外，“小南粤听” 还推出了定制化和地域适配化方言功能，立足广东本土特色，支持切换粤语语音播报，为不熟悉普通话的听众提供了更贴心的选择，有助于增强听众的信任和共鸣。
多模态融合已然成为智能语音技术的重要发展方向。未来的智能语音技术必将与计算机视觉、触觉反馈等多种感官交互技术深度融合，形成功能更为强大的多模态交互系统。虚拟主播作为多模态融合应用的典型代表，不仅能够合成语音，还拥有类人的视觉形象，为用户提供了更为丰富、直观的使用体验。南方智媒云基于语音合成、动作捕捉、实时渲染、深度学习等融合技术打造了 “智媒主播” 数智人应用，能够快速构建虚拟真人和卡通人物形象。虚拟主播南都 N 视频 “小 N”、3D 动画主播 “岭梅香” 可以全天候应用于直播、新闻播报等场景，有效降低了视频制作成本，大幅提升了内容生产力。南方智媒云还在语音识别和合成方面进行了优化，支持多音字识别正确读音，支持异步任务排队、分段试听等方法来实现长文本的试听合成，使得虚拟主播的播报更加准确和流畅。
交互能力是衡量智能语音服务水平的关键指标。当前，作为应用广泛的智能语音新闻产品，智能新闻播报和虚拟主播大多只是模拟真实主播的声音和形象进行新闻播报，与用户之间真正的自然语言理解和流畅对话交互较少。智能语音助手在与用户交互时，听懂率处于中低水平，对方言、噪声、远距离识别以及断句的处理能力不足，容易出现误听、漏听的情况，且大多无法识别上下文并开展流畅的多轮对话，导致绝大部分智能语音新闻产品的交互性质不够突出。
这种弱交互性很大程度上源于智能语音技术的不成熟。但随着智能语音技术在语音识别准确性、自然语言理解深度、端到端建模效率、实时处理能力、个人化和情境感知以及方言和语言多样性处理等多方面的迭代升级，智能语音新闻将从弱交互向强交互转变。在功能上，将从单纯的播新闻、读新闻向轻松人性化的聊新闻、搜新闻转变。早在 2016 年，国内就有应用推出了以文字对话形式呈现新闻资讯的新闻聊天机器人。智能语音新闻也应在这一方向深入发展，让用户通过语音命令就能高效获取新闻，还能与智能语音助手基于声音开展多轮新闻对话，在询问和回答过程中深入探索感兴趣的新闻事实，提升新闻阅读的趣味性。这种双向互动的模式，将使对话本身成为新闻的一部分，充分激发人机价值共创的活力。
拟人化特征能够有效激发用户对智能语音产品的社会性感知。具有高社会存在感的智能语音产品，更容易获得用户的信任和接受，有助于建立良好的情感关系。目前，智能语音新闻在情感深度和复杂性方面与真实人声相比仍存在差距，导致语音合成新闻的表现力和感染力不足，影响用户的收听体验。智能语音助手在处理复杂情感和语境时也存在局限，难以根据现场情况灵活调整语气和内容，无法与用户建立深层次的情感联系。
不过，智能语音技术的升级将改变这一现状，为智能语音新闻注入更多拟人化特征。在表达时，能够更加精准地还原真人说话时的各种细节，如语调、停顿、重音、说话时的笑声等。在对话过程中，能更灵活地遵循礼貌、倾听、幽默等人际交往规则，展开更多社交型对话，表达出适当的共情、对话题的关注等，进一步强化情感色彩，增进人机关系。在技术升级的基础上，开发者还应注重打造智能语音新闻产品的内在人设，强化其类人属性，为产品赋予 “灵魂”。比如，可以结合地域文化、专业形象和个性化特征，打造创新性虚拟主播人设，为用户带来更加丰富和生动的交互体验，深化人机之间的情感关系。
目前，我国智能语音新闻推荐系统在个性化服务方面已取得一定进展。用户可以通过简单的语音指令，如 “天猫精灵，播放人民网的新闻” 或 “小度小度，播放体育新闻”，来选择感兴趣的新闻来源或类型。然而，面对更具体的人群需求、更细致的新闻内容以及更专业的知识领域，智能语音助手的表现仍有待提升。智能语音助手可选的新闻来源有限，新闻类型大多局限于政治、经济、民生、文化和军事等宏观分类，用户难以通过简单追问深入了解新闻事件的细节。同时，对于视力受限的老年人和尚未掌握手写能力的儿童等特殊群体，现有的语音交互产品缺乏针对性服务。
随着大型语言模型技术的发展，智能语音新闻的分发模式有望迎来革新。传统的新闻推送模式完全依赖算法根据用户兴趣推送内容，而在强互动场景下，用户将有更多机会参与算法决策过程。用户可以通过语音对话表达自己的内容偏好，定制新闻来源，深入追问新闻细节，拓展相关资讯，使新闻内容更贴合个性化需求。例如，亚马逊的 Alexa 智能音箱不仅能主动询问用户的偏好，根据用户反馈调整新闻推荐，还能在对话结束后，通过 “继续播报” 或是 “想要了解相关问题，只需询问……” 等引导性语句，从横向或纵向扩展对话，鼓励用户进行更广泛的 “泛聊” 或更深入的 “深聊”。这种交互方式不仅提升了用户获取信息的自主性，还为用户提供了一种沉浸式的深度阅读体验。相较于单一的新闻流供给，这种方式更能增强用户的参与感和满足感，实现更加精准的个性化服务。
媒体应采取更加积极的开放战略，与现有厂商广泛合作，共同打造更智能、更高效的智媒系统。由于技术开发并非媒体的先天优势，媒体可以与现有的开发者紧密协作，升级智能软件系统。例如，人民日报与百度联合成立的 “人工智能媒体实验室”，借助百度的语音、图像、自然语言处理、知识图谱等技术，打造 “智能化编辑团队”，辅助媒体的新闻生产，提升效率。
除了运营好现有平台，媒体还可作为内容提供方，开拓智能硬件流量入口。沈阳晚报、南方都市报、都市快报、华西都市报等媒体与天猫精灵合作推出了 “语音头条” 内容，通过智能音箱为用户提供本地化的新闻资讯服务。此外，智能车载是近场传播的重要入口。在驾车行驶过程中，狭小的车厢为智能语音信息传递提供了场地，驾驶者或乘员是信息传递过程中的 “靶向” 用户。媒体可以与汽车厂商合作开拓车载语音场景，为用户提供更加精准化的新闻服务，扩大并增强新闻内容的覆盖面和影响力。
在2025年，智能语音技术在新闻传播领域展现出了巨大的发展潜力与变革力量。从其核心技术的不断演进，到在新闻传媒领域丰富多样的应用实践，再到未来充满希望的应用展望，智能语音技术正逐步重塑新闻传播的格局。它不仅提升了新闻生产的效率与质量，丰富了新闻的呈现形式和用户体验，还为新闻传媒行业带来了全新的发展思路和商业模式。然而，智能语音技术在新闻传播领域的应用仍面临一些挑战，如交互性有待增强、情感表达不够丰富、个性化推荐不够精准以及应用场景有待进一步拓展等。但随着技术的持续创新与优化，以及媒体与技术厂商之间的深度合作，这些问题将逐步得到解决。未来，智能语音技术有望成为连接新闻与用户的关键桥梁，持续赋能媒体行业的创新与转型，推动新闻传播领域朝着更加智能、高效、个性化的方向蓬勃发展。
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