人工智能訓練知識學習-TTS（智能語音合成）

人機對話——TTS（TextToSpeech）

概念：

TTS技術，即文本轉語音技術，是一種將文字內容轉換為語音輸出的技術。它通過計算機程序和算法，將文本信息轉化為自然流暢的語音信號，讓用戶能夠聽到文字內容，而無需手動閱讀。（即將文本轉換為語音輸出）

TTS技術的工作原理

（一）文本預處理

當TTS系統接收到一段文本輸入時，首先會對文本進行預處理。這包括分詞、詞性標注、語義理解等操作。例如，在中文文本中，系統需要將“我喜歡吃蘋果”這句話分解為“我”“喜歡”“吃”“蘋果”等詞匯，并標注出每個詞匯的詞性，以便后續的發音處理。

（二）語音合成

預處理完成后，TTS系統會根據預處理的結果，將文本轉化為語音信號。這一步驟是通過復雜的算法和大量的語音數據訓練來實現的。系統會根據每個字詞的發音規則、語調、語速等要素，生成相應的語音波形。例如，系統會根據語義和語法規則，將“我今天很高興”這句話中的“我”“今天”“很高興”分別賦予合適的音調和節奏，讓整個句子聽起來自然流暢。

（三）語音輸出

最后，TTS系統將生成的語音信號通過揚聲器或其他音頻設備輸出，讓用戶能夠聽到清晰、自然的語音。在這個過程中，系統還會對語音信號進行一些優化處理，如降噪、音量調整等，以提高語音的質量和可聽性。

TTS與ASR的區別

提到TTS就不得不介紹他的雙生花技術——ASR（Automatic Speech Recognition，自動語音識別）。如果說TTS是將文字轉化為語音的“出口”，那么ASR則是將語音轉化為文字的“入口”。它們如同一對“雙生花”，在語音處理領域各司其職，卻又緊密相連。

技術原理的差異

TTS技術的核心在于構建一個能夠精準模擬人類發聲過程的模型。它需要對文字進行深入的分析，包括分詞、詞性標注、語義理解等，以確定每個字詞的發音規則、語調、語速等要素。然后，通過復雜的算法和大量的語音數據訓練，生成自然流暢的語音信號。例如，當TTS系統遇到“我今天很高興”這句話時，它會根據語義和語法規則，將“我”“今天”“很高興”這些詞分別賦予合適的音調和節奏，讓整個句子聽起來富有情感且自然。

而ASR技術則是要從復雜的語音信號中提取出關鍵的特征信息，如聲調、音色、音長等，再通過模式匹配、深度學習等方法，將其與預先定義好的詞匯和語言模型進行比對，從而準確地識別出語音所代表的文字內容。它需要處理語音信號中的各種干擾因素，如背景噪音、說話人的口音差異等，以提高識別的準確率。比如，當人們在嘈雜的環境中說話時，ASR系統需要能夠過濾掉周圍的雜音，準確捕捉到說話人的語音特征，將其轉化為正確的文字。

TTS的流程

文本處理部分

Text Normalization（文本規范化）
- 功能：將原始文本轉換為標準格式，例如糾正拼寫錯誤、統一數字表示等。
- 可能出錯的情況：
  - 拼寫糾正錯誤：如果算法不能正確識別某些特定詞匯或縮寫，可能會導致錯誤的糾正。
  - 數字和單位轉換錯誤：不同地區對數字和單位的表示方式不同，轉換錯誤可能導致誤解。
Sentence Separator（句子分隔器）
- 功能：將文本分割成單獨的句子。
- 可能出錯的情況：
  - 標點識別錯誤：如果文本中的標點符號不規范或缺失，可能導致句子分割錯誤。
Word Breaker（詞分割器）
- 功能：將句子進一步分割成單詞或詞組。
- 可能出錯的情況：
  - 詞匯邊界錯誤：對于復合詞或特定語言結構，分割錯誤可能導致詞義誤解。
POS tagger（詞性標注器）
- 功能：為每個單詞標注詞性（如名詞、動詞等）。
- 可能出錯的情況：
  - 詞性判斷錯誤：對于多義詞或特定語境下的詞，錯誤標注可能導致后續處理錯誤。
Pronunciation Tagger（發音標注器）
- 功能：為文本中的每個單詞標注正確的發音。
- 可能出錯的情況：
  - 發音錯誤：對于多音字或外來詞，錯誤的發音標注可能導致發音不準確。

語音合成部分

Break Tagger（斷句標注器）
- 功能：確定句子中的停頓位置。
- 可能出錯的情況：
  - 停頓位置錯誤：如果算法不能正確識別自然語言的停頓模式，可能導致語音聽起來不自然。
Linguistic Tagger（語言學標注器）
- 功能：為文本添加語言學信息，如重音、語調等。
- 可能出錯的情況：
  - 語調錯誤：對于特定語境或情感表達，錯誤的語調標注可能導致表達不準確。
Acoustic Tagger（聲學標注器）
- 功能：為文本生成聲學特征，如音長、音高、頻譜等。
- 可能出錯的情況：
  - 聲學特征錯誤：如果聲學模型不能準確捕捉語言的聲學特征，可能導致語音質量下降。
Wave Generation（波形生成）
- 功能：根據聲學特征生成最終的語音波形。
- 可能出錯的情況：
  - 波形合成錯誤：如果合成算法不能準確還原聲學特征，可能導致語音聽起來不自然或失真。

以上架構圖就展現了以下的流程

應用層接收文本輸入，通過SSML層將其轉換為文本片段。
前端接收文本片段，通過文本分析和語言學特征標注器處理，生成語言學特征。
后端接收語言學特征，通過聲學特征標注器、聲學模型、共振峰模型和神經網絡等組件，生成聲學特征，并最終生成音頻。
應用層接收音頻輸出，完成文本到語音的轉換過程。

?SSML語音合成標記語言

SSML=Speech Synthesis Markup Language
SSML: 語音合成標記語言，它是W3C的語音接口框架的一部分，是關于語音應用和在萬維網上構建語音應用的一套規范。通過使用SSML標記格式化文本內容，可以控制合成語音生成的許多方面。

發音人
分句
分詞
讀音
停頓
數字字母符號讀法
音量音高時長
嵌入錄音

鏈接: https://www.w3.org/TR/speech-synthesis11

在SSML層中，文本首先被轉換為SSML格式，這一過程涉及到使用SSML標簽來標記文本中的特定部分，以指示TTS引擎如何發音、調整語速、音調、音量等。例如，可以使用<speak>標簽作為根標簽，包含所有語音內容；使用<break>標簽插入停頓；使用<prosody>標簽調整語速、音調、音量等。通過這些標簽，開發者可以提升語音交互的自然度，使得語音輸出更加符合人類的語言習慣。

SSML層的工作原理可以概括為以下幾個步驟：