AI语音技术变声器是一种基于人工智能技术的语音处理工具，能够改变录音中的声音特征，使其听起来像不同的人说的话。变声器通常用于娱乐或隐私保护等实际应用场景。

目前，常见的AI语音技术变声器主要分为两种：基于规则的变声器和基于神经网络的变声器。

1. 基于规则的变声器

基于规则的变声器通常依赖于人工定义的转换规则，这些规则可以在实验室环境下进行调整和优化。这种变声器通常使用数字信号处理技术，如滤波器和时域/频域变换等技术，来实现声音特征的修改。

例如，将原始声音信号进行快速傅里叶变换，然后将频率转换为人耳听不到的超高频，之后进行加、减或均衡操作，最终输出变声后的声音信号。

2. 基于神经网络的变声器

基于神经网络的变声器使用深度学习算法，通过分析输入的原始声音信号，以及训练集中包含的目标音频数据，来学习声音特征之间的关系，从而完成声音特征的转换。这种变声器通常基于生成对抗网络（GANs）或自编码器（Autoencoder）等深度神经网络模型。

例如，在自己构建的神经网络模型中，选择和处理一个合适的数据集进行训练。建议使用大数据集进行训练，以便算法学习声学特性的多样性和复杂性。在训练结束后，将新的声音信号输入模型，即可获得变声后的结果。同时，该模型也可以继续进行优化以实现每次输出的效果尽可能接近真实的人声。

代码示例（基于Python语言）

以下是一个基于Python的简单代码示例，用于实现基于规则的变声器：