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从现在知道的信息来看，应该还是ARM架构，除了ARM也没什么适合移动端的新架构。
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早些时候，百度推出了一套名为DeepVoice的人工学习系统，目的是通过深度学习让文本到语音的转换变得自然。虽然发布时间不长，但DeepVoice已经更新了三个版本，从第一个版本的简单短句，到第二个版本学习数百种不同口音，再到第三个版本半小时学习2500个口音，DeepVoice的学霸属性随着时间的推移变得愈发明显。
事实上第一个版本DeepVoice表现平平，学习一个方言口音需要数个小时，而第三个版本半小时学习2500个口音也不会是上限，百度团队认为通过深度学习，DeepVoice在短时间内同时掌握10000个口音甚至更多不是问题。当下他们需要大量的高质量数据库来加强深度学习的效率。
TTS文本语音转换系统经过长时间进化已经有十足进步，但无奈词汇之间的衔接需要根据单词使用场景，文字所需要表达出的语气和情感相关联，这也是为什么在大多数时候，我们仍然认为现在的文本语音系统机械味十足。
DeepVoice诞生正是为了努力填平机器语音阅读与人类正常阅读之间的鸿沟。当然百度也不是第一家尝试自然语音的厂商，例如谷歌DeepMind也正在执行名为WaveNet项目，让机器的文字阅读变得更为口语化，并率先使用在英语和日语的语音翻译上。
除了同声翻译，更为自然的语音系统可以减少人工语音录制的大量成本，比如说游戏中数以万计的真人语音解说，或者残疾人的语音导航，乃至配音。随着深度学习速度的不断加快，上述都将可能成为现实。以此看来，又要有很多人会因此丢工作了。
