配音软件要配出有情感的声音，主要有以下几个关键点：

1. 语音语调调整：通过合理地调整语音的音调、语速、音量等参数，使得声音更加生动、自然。例如，在表达悲伤的情感时，语音可以稍微慢下来、调低音量，以达到更加恰当的表达效果。

2. 表情语音合成：利用语音合成技术结合情感模型，使得声音在不同情感表达中产生细微的变化，增强表情和情感的传达。例如，通过调整音频的响度、表演力度、语气等因素，使得声音更加丰富多样。

3. 语音语言学特征提取：通过分析和提取语音信号中的声音特征，如音频频率、音调、语速、音色等，以及与情感相关的特征，如音调高低、语速快慢等，来实现情感的表达。例如，高音调和快速的语速通常会表达兴奋或快乐的情感，而低音调和缓慢的语速则可能表达沮丧或悲伤的情感。

4. 情感模型训练：通过机器学习和深度学习算法，训练情感模型来预测和生成不同情感对应的声音。这些模型可以对大量的语音数据进行学习和分析，从而学习到不同情感与声音特征之间的关联，进而生成具有相应情感的声音。例如，通过训练模型，可以让AI配音软件更准确地表达喜怒哀乐等情感。

总之，AI配音软件要配出有情感的声音，需要通过调整语音语调、使用情感模型、提取语音特征等手段，使得声音更加生动、自然，并且能够准确传达出不同情感。

要让AI配音软件配出有情感的声音，需要考虑以下几个方面：

1. 语音合成模型选择：选择能够表达情感的语音合成模型是关键。传统的文本转语音合成系统通常使用基于规则或统计的方法，但它们可能缺乏情感表达能力。近年来，基于深度学习的语音合成模型，如WaveNet、Tacotron和Transformer等，能够更好地捕捉音频信号的细节和情感特征。因此，选择合适的语音合成模型对于实现有情感的声音非常重要。

2. 情感标注数据：为了训练具备有情感表达能力的AI配音软件，需要有足够的情感标注数据，即将语音与具体的情感类别相关联的数据。这些数据通常需要由人工标注，包括对语音中的情感进行分类、描述或打分等。标注数据的质量和多样性都会影响AI模型的情感表达能力。

3. 情感特征提取：从输入的文本或语音中提取情感特征是让AI配音软件表达情感的关键步骤。一种常用的方法是使用情感词典或情感词汇表，将输入的文本与情感词典进行匹配，计算出情感得分。另一种方法是使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），从语音信号中提取情感特征。

4. 模型训练和优化：基于标注的情感数据和提取的情感特征，使用机器学习或深度学习方法来训练AI配音模型，并进行优化。这包括调整模型的超参数、选择合适的损失函数、使用数据增强技术等。通过不断迭代优化模型，使其能够更准确地表达不同情感的声音。

5. 用户交互和实时反馈：为了实现更真实和自然的情感表达，AI配音软件可以结合用户交互和实时反馈机制。例如，在用户输入文本时，软件可以根据文本中的情感词汇或语气进行情感匹配，并生成相应的语音。同时，通过收集用户的反馈，软件可以不断改进情感表达能力，使得生成的声音更符合用户的期望。

总的来说，让AI配音软件配出有情感的声音需要选择适当的语音合成模型，获取和利用情感标注数据，提取有效的情感特征，优化模型训练，并结合用户交互和实时反馈来实现。这些步骤的整合和优化都能够提升AI配音软件的情感表达能力。