從面向廣大英語和普通話聽眾的測試中發(fā)現，WaveNet的表現已經優(yōu)于現有的語音合成系統，但結果還是略遜于人類真正的語言水平。
目前的語音合成系統只有兩種工作方式：第一種是截取實際的講話錄音，然后打碎重組成新的語音——有點像綁架電話慣用的手段；另一種是依賴電腦合成，通過編程生成語音，這意味著它不需要預先錄制好語音材料，但是聽起來的效果并不好，很像機器人。
另一方面，WaveNet仍然使用真實的語音輸入，但通過學習和模仿來合成語音，而不是將其打破重組。項目的研究人員寫道：“單單一個WaveNet就能以相同的保真度捕捉記錄下各個不同說話者的特點，并且可以任意切換聲音。”
同樣令人印象深刻的是，它可以利用諸如唇部運動和人工呼吸來模擬語調、情緒和口音。如果這還不夠，WaveNet也許還能像鋼琴一樣彈奏樂曲，研究人員只需提供一些經典片段，它就能創(chuàng)作出自己的作品。
DeepMind在Twitter發(fā)文稱：“讓人類和機器對話是人機交互領域長久以來的夢想”
