将人声变成机器人声音的技术，称为音频合成。音频合成将人的声音信号，通过信号处理、模型转换等技术，转换成机器人用户的声音。
这其中涉及到的技术包括信号降噪、音调修正、谐波加强、加低通滤波等数字信号处理技术。
最终输出的也是音频信号，需要使用声卡，或者其他的音频设备，把输出的音频信号播放出来。人声变成机器人声音，是广泛应用于各种实时通讯、娱乐、医疗辅助等各种领域的音频合成技术。
有一款很著名的VST插件，Autoturn EVO6.09可以轻松实现楼主说的功能，这个插件原本是用来修正演唱者的音高不准的工具，但它的人声电音效果墙内开花墙外红，为大多数人所熟知，当然它的变音效果也不错的，通过一个旋钮Transepose(变调)可以轻松变音，如果觉得声音有些假还可以通过Formant(共振峰)和throat length(喉音长度)来调节，直到声音听上去自然为止，小孩变成人，年轻人变成老人，甚至可以把人声变成花栗鼠的声音，数来宝动画片的歌声就是这么做出来的
个人喜好清澈人声。
高解析人声：这个做的我觉得很差，衔接问题很严重声音忽大忽小，人声不评价，腔音和齿音很严重。
清澈人声：这个也和上面ACG一样较挑耳机但是没ADG严重，人声我觉得各有所好所以我不做评价大家自己尝试，打开这个之后人的声音会非常近特别舔耳朵但是不是原本人声并且齿音也会被加强，背景音乐的好多细节会变得很模糊。
人声杂沓
拼音：ren sheng za ta
声调：二声，一声，二声，四声
内山昂辉,村濑步,潘惠美
网络动画《恶魔人 Crybaby》改编自永井豪原作的漫画《恶魔人》。动画由Science SARU负责制作，于2018年1月5日在Netflix全球独家一次性全发布，全10话。该作讲述了恶魔即将重返人间，主角不动明由好友飞鸟了帮助下获得恶魔勇者安蒙的力量，得以变身恶魔人对抗恶魔族的故事。而且，恶魔产生事件新闻公开，媒体人的思想言论主导，人类的恐慌，恶魔人遭受质疑。世界末日来临之际，世界一片混乱。好友的神秘身份，身边最重要的人被迫害。获得恶魔力量却拥有人性的不动明这时才领悟，真正的恶魔是那些早已抛弃人性、自私自利、心理扭曲的人类。
人声指由于声带的振动而发出的声音。
根据人类男女的不同，以及各人生理、音色、音域、风格等的差异，按音域可以分为：男低音、女低音、男中音、女中音、男高音、女高音等，音色则千差万别。
人因声带的振动而发出的声音
人声，由气流声带机械振动产生机械波。在一定期间内，波长短则音调高，反之波长长则音调低。
1.国庆节期间 ，街上的人很多， 挤挤攘攘，人声沸腾 。
2. 校园运动会上 ，人声沸腾， 到处都是加油 呐喊声。
3.听完老师宣布的成绩之后，教室里立马人声沸腾，交头接耳议论纷纷。
4.下课铃声响过后，原本安静的校园顿时人声沸腾，学生们纷纷跑出教室，热闹起来。
官方尚未公布，
网友列了这么一份名单（伪）——
电次：神谷浩史
玛奇玛：坂本真绫
帕瓦：斋藤千和
蕾塞：堀江由衣
姬野：泽城美雪
早川秋：樱井孝宏
提取人声的方法
打开之后我们在【工具】栏中找到【音频工具】-【人声提取】。
将音频选择上传，然后等待片刻之后音频中的人声就被提取出来了，我们可以对人声音频进行剪辑，将不需要的部分去除。
我们也能将音频内容转为文字之后进行复制和翻译，比较简单，还能够直接分享出去
人声提取算法是指从混合音频信号中分离出人声的一种信号处理技术。以下是几种常见的人声提取算法：
1. 基于频谱减法（Spectral Subtraction）：该算法假设人声和背景噪声在频域上具有不同的特点。通过对音频信号进行短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT），将频谱图分解为幅度谱和相位谱。然后，根据噪声估计和信噪比设定阈值，将低于阈值的幅度谱部分置零，以抑制背景噪声，进而实现人声提取。
2. 基于非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）：该算法假设混合音频信号可以表示为一组非负基向量的线性组合。通过对混合音频信号进行非负矩阵分解，得到人声和背景噪声的非负表示。然后，可以通过选择合适的基向量来提取人声信号。
3. 基于机器学习方法：使用机器学习算法，如支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）等，对混合音频信号进行训练和分类，将人声部分和非人声部分进行判别和分离。
4. 基于深度学习方法：近年来，深度学习技术在人声提取领域取得了显著进展。使用深度神经网络，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等，可以对音频信号进行端到端的特征学习和分离，实现准确的人声提取。
需要根据具体应用场景选择适合的人声提取算法，因为不同算法对噪声环境、语音信号特点等因素的适应性各不相同。同时，算法的性能也会受到多个因素的影响，如信噪比、房间声学特性等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法并进行参数调整和优化，以获得较好的人声提取效果。