目前主流的TTS技术有哪些？四种语音合成方法

目前主流的TTS技术有哪些？四种语音合成方法

文本到语音（TTS）技术是人工智能领域的重要组成部分，它使得机器能够将文字信息转化为自然流畅的语音输出。这项技术广泛应用于各种场景，如智能助手、有声读物、语音导航等。随着深度学习的发展，TTS技术已经从传统的音素拼接发展到复杂的神经网络合成。本文将介绍目前主流的四种TTS技术及其特点。

1. 基于统计参数的语音合成

隐马尔可夫模型（HMM）：通过学习语音数据建立音素与声学特征统计关系来合成语音，模型简洁、计算量小，但语音自然度欠佳。

深度神经网络（DNN）参数合成：利用 DNN 强大建模能力学习文本与声学特征映射，语音质量较 HMM 有提升，但训练数据多、耗时长且对硬件要求高。

2. 波形拼接语音合成

基于大语料库的拼接合成：预先录制大量语音片段建库，依文本挑选拼接，自然度和音质好，但需大存储空间，对新词处理有局限。

单元选择拼接合成：更注重语音单元选择与拼接策略，能更好处理韵律语调，然构建维护语音库需大量人力时间。

3. 混合方法

HMM-DNN 混合模型：结合两者优势，先 HMM 分析再 DNN 优化声学参数，平衡质量、自然度与计算成本。

拼接合成与参数合成混合：常见语音单元拼接，罕见单元参数合成，兼具两者长处，扩大系统适应性。

4. 端到端神经网络语音合成

Tacotron 系列：从文本直接生成声学特征再转语音波形，含注意力机制，但生成速度慢，处理长文本耗时。

FastSpeech 系列：采用非自回归结构提高合成速度，后续版本不断提升精度与自然度。

VALL-E 和 SPEAR-TTS：VALL-E 可依据少量语音样本合成相似音色语音且跨语言；SPEAR-TTS 提升质量与效率，降低复杂度与成本。

随着技术的不断进步，TTS技术正朝着更加自然、高效的方向发展。未来，我们有望看到更多创新的语音合成方法出现，为人们的生活带来更多便利。