TTS是“Text - To - Speech”的縮寫(xiě)，意思是“從文本到語(yǔ)音”，也就是語(yǔ)音合成技術(shù)。在人工智能領(lǐng)域，文本到語(yǔ)音（TTS）技術(shù)正逐漸成為人機(jī)交互的重要橋梁。這項(xiàng)技術(shù)使得機(jī)器能夠?qū)㈧o態(tài)的文本信息轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)的語(yǔ)音輸出，極大地豐富了信息的傳遞方式和用戶(hù)體驗(yàn)。
一、基本原理
語(yǔ)音合成技術(shù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)⑽淖中畔⑥D(zhuǎn)化為可聽(tīng)的語(yǔ)音信息。它主要基于預(yù)先構(gòu)建的語(yǔ)音模型和規(guī)則。
首先，對(duì)輸入的文本進(jìn)行分析，包括詞匯、語(yǔ)法、語(yǔ)義等多個(gè)層面。例如，要識(shí)別文本中的詞匯是名詞、動(dòng)詞還是形容詞，句子的結(jié)構(gòu)是陳述句、疑問(wèn)句還是祈使句等。
然后，根據(jù)這些分析結(jié)果，從語(yǔ)音庫(kù)中挑選合適的語(yǔ)音單元（如音素、音節(jié)或單詞的語(yǔ)音片段），再按照一定的韻律規(guī)則（包括音調(diào)、音強(qiáng)、時(shí)長(zhǎng)等）將這些語(yǔ)音單元拼接起來(lái)，最終生成自然流暢的語(yǔ)音輸出。
二、應(yīng)用場(chǎng)景
1. 智能語(yǔ)音助手
在智能手機(jī)、智能音箱等設(shè)備中的語(yǔ)音助手都廣泛應(yīng)用了TTS技術(shù)。當(dāng)用戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音助手查詢(xún)信息，比如詢(xún)問(wèn)天氣情況時(shí)，語(yǔ)音助手會(huì)將查詢(xún)到的文本結(jié)果（如“今天的天氣是晴天，溫度為25攝氏度”）通過(guò)TTS技術(shù)轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音告知用戶(hù)。
2. 有聲讀物
對(duì)于視力障礙者或者喜歡聽(tīng)書(shū)的人群，TTS技術(shù)可以將電子書(shū)的文字內(nèi)容轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音。這樣，用戶(hù)可以在開(kāi)車(chē)、運(yùn)動(dòng)或者休息等場(chǎng)景下通過(guò)聽(tīng)的方式來(lái)“閱讀”書(shū)籍。
許多閱讀軟件都具備TTS功能，用戶(hù)可以根據(jù)自己的喜好調(diào)整語(yǔ)音音色、語(yǔ)速等參數(shù)。
3. 語(yǔ)音導(dǎo)航
汽車(chē)導(dǎo)航系統(tǒng)和手機(jī)導(dǎo)航應(yīng)用利用TTS技術(shù)為用戶(hù)提供語(yǔ)音導(dǎo)航服務(wù)。例如，導(dǎo)航軟件會(huì)將“前方200米左轉(zhuǎn)”“進(jìn)入高速公路”等文字指令轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音提示，讓用戶(hù)可以在駕駛過(guò)程中不用看屏幕就能獲得導(dǎo)航信息，提高了駕駛的安全性。
4. 智能客服
在客服系統(tǒng)中，TTS可以用于自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答。當(dāng)用戶(hù)撥打客服電話(huà)時(shí)，系統(tǒng)可以用語(yǔ)音向用戶(hù)播放歡迎語(yǔ)、問(wèn)題選項(xiàng)等內(nèi)容，減少人工客服的工作量。
例如，用戶(hù)撥打銀行客服電話(huà)查詢(xún)賬戶(hù)余額，系統(tǒng)可以通過(guò)TTS技術(shù)將“您好，歡迎致電XX銀行客服中心，請(qǐng)按1查詢(xún)賬戶(hù)余額”等內(nèi)容告知用戶(hù)。
三、技術(shù)發(fā)展歷程與分類(lèi)
1. 早期階段 - 拼接式合成
早期的TTS技術(shù)主要是基于拼接的方法。它將預(yù)先錄制好的語(yǔ)音片段（如單詞或音節(jié)）存儲(chǔ)在語(yǔ)音庫(kù)中，然后根據(jù)輸入文本的內(nèi)容從語(yǔ)音庫(kù)中挑選合適的片段并拼接在一起。
這種方法的優(yōu)點(diǎn)是語(yǔ)音質(zhì)量相對(duì)穩(wěn)定，但是靈活性較差，合成的語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)比較生硬，韻律自然度不高。
2. 參數(shù)式合成
這種方法是通過(guò)建立語(yǔ)音產(chǎn)生的數(shù)學(xué)模型，用參數(shù)來(lái)描述語(yǔ)音的特性。例如，通過(guò)聲學(xué)模型來(lái)模擬人類(lèi)發(fā)聲的過(guò)程，根據(jù)文本輸入生成相應(yīng)的語(yǔ)音參數(shù)，如基頻、共振峰等，然后通過(guò)合成算法將這些參數(shù)轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音波形。
參數(shù)式合成的語(yǔ)音自然度有所提高，并且可以靈活地控制語(yǔ)音的各種特性，但是其模型構(gòu)建比較復(fù)雜，合成的語(yǔ)音質(zhì)量可能會(huì)受到模型準(zhǔn)確性的影響。
3. 深度學(xué)習(xí)時(shí)代 - 端到端合成
隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，端到端的語(yǔ)音合成方法成為主流。例如，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如Transformer架構(gòu)），直接將文本作為輸入，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層處理，輸出語(yǔ)音波形。
這種方法不需要復(fù)雜的語(yǔ)音分析和拼接過(guò)程，能夠生成更加自然流暢的語(yǔ)音，并且可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來(lái)不斷提高語(yǔ)音質(zhì)量。
