人工智能训练知识学习-TTS（智能语音合成）

人机对话——TTS（TextToSpeech）

概念：

TTS技术，即文本转语音技术，是一种将文字内容转换为语音输出的技术。它通过计算机程序和算法，将文本信息转化为自然流畅的语音信号，让用户能够听到文字内容，而无需手动阅读。（即将文本转换为语音输出）

TTS技术的工作原理

（一）文本预处理

当TTS系统接收到一段文本输入时，首先会对文本进行预处理。这包括分词、词性标注、语义理解等操作。例如，在中文文本中，系统需要将“我喜欢吃苹果”这句话分解为“我”“喜欢”“吃”“苹果”等词汇，并标注出每个词汇的词性，以便后续的发音处理。

（二）语音合成

预处理完成后，TTS系统会根据预处理的结果，将文本转化为语音信号。这一步骤是通过复杂的算法和大量的语音数据训练来实现的。系统会根据每个字词的发音规则、语调、语速等要素，生成相应的语音波形。例如，系统会根据语义和语法规则，将“我今天很高兴”这句话中的“我”“今天”“很高兴”分别赋予合适的音调和节奏，让整个句子听起来自然流畅。

（三）语音输出

最后，TTS系统将生成的语音信号通过扬声器或其他音频设备输出，让用户能够听到清晰、自然的语音。在这个过程中，系统还会对语音信号进行一些优化处理，如降噪、音量调整等，以提高语音的质量和可听性。

TTS与ASR的区别

提到TTS就不得不介绍他的双生花技术——ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）。如果说TTS是将文字转化为语音的“出口”，那么ASR则是将语音转化为文字的“入口”。它们如同一对“双生花”，在语音处理领域各司其职，却又紧密相连。

技术原理的差异

TTS技术的核心在于构建一个能够精准模拟人类发声过程的模型。它需要对文字进行深入的分析，包括分词、词性标注、语义理解等，以确定每个字词的发音规则、语调、语速等要素。然后，通过复杂的算法和大量的语音数据训练，生成自然流畅的语音信号。例如，当TTS系统遇到“我今天很高兴”这句话时，它会根据语义和语法规则，将“我”“今天”“很高兴”这些词分别赋予合适的音调和节奏，让整个句子听起来富有情感且自然。

而ASR技术则是要从复杂的语音信号中提取出关键的特征信息，如声调、音色、音长等，再通过模式匹配、深度学习等方法，将其与预先定义好的词汇和语言模型进行比对，从而准确地识别出语音所代表的文字内容。它需要处理语音信号中的各种干扰因素，如背景噪音、说话人的口音差异等，以提高识别的准确率。比如，当人们在嘈杂的环境中说话时，ASR系统需要能够过滤掉周围的杂音，准确捕捉到说话人的语音特征，将其转化为正确的文字。

TTS的流程

 

文本处理部分

1. Text Normalization（文本规范化）

   • 功能：将原始文本转换为标准格式，例如纠正拼写错误、统一数字表示等。

   • 可能出错的情况：

     • 拼写纠正错误：如果算法不能正确识别某些特定词汇或缩写，可能会导致错误的纠正。

     • 数字和单位转换错误：不同地区对数字和单位的表示方式不同，转换错误可能导致误解。

2. Sentence Separator（句子分隔器）

   • 功能：将文本分割成单独的句子。

   • 可能出错的情况：

     • 标点识别错误：如果文本中的标点符号不规范或缺失，可能导致句子分割错误。

3. Word Breaker（词分割器）

   • 功能：将句子进一步分割成单词或词组。

   • 可能出错的情况：

     • 词汇边界错误：对于复合词或特定语言结构，分割错误可能导致词义误解。

4. POS tagger（词性标注器）

   • 功能：为每个单词标注词性（如名词、动词等）。

   • 可能出错的情况：

     • 词性判断错误：对于多义词或特定语境下的词，错误标注可能导致后续处理错误。

5. Pronunciation Tagger（发音标注器）

   • 功能：为文本中的每个单词标注正确的发音。

   • 可能出错的情况：

     • 发音错误：对于多音字或外来词，错误的发音标注可能导致发音不准确。

语音合成部分

1. Break Tagger（断句标注器）

   • 功能：确定句子中的停顿位置。

   • 可能出错的情况：

     • 停顿位置错误：如果算法不能正确识别自然语言的停顿模式，可能导致语音听起来不自然。

2. Linguistic Tagger（语言学标注器）

   • 功能：为文本添加语言学信息，如重音、语调等。

   • 可能出错的情况：

     • 语调错误：对于特定语境或情感表达，错误的语调标注可能导致表达不准确。

3. Acoustic Tagger（声学标注器）

   • 功能：为文本生成声学特征，如音长、音高、频谱等。

   • 可能出错的情况：

     • 声学特征错误：如果声学模型不能准确捕捉语言的声学特征，可能导致语音质量下降。

4. Wave Generation（波形生成）

   • 功能：根据声学特征生成最终的语音波形。

   • 可能出错的情况：

     • 波形合成错误：如果合成算法不能准确还原声学特征，可能导致语音听起来不自然或失真。

以上架构图就展现了以下的流程

1. 应用层接收文本输入，通过SSML层将其转换为文本片段。

2. 前端接收文本片段，通过文本分析和语言学特征标注器处理，生成语言学特征。

3. 后端接收语言学特征，通过声学特征标注器、声学模型、共振峰模型和神经网络等组件，生成声学特征，并最终生成音频。

4. 应用层接收音频输出，完成文本到语音的转换过程。

 SSML语音合成标记语言

SSML=Speech Synthesis Markup Language
SSML: 语音合成标记语言，它是W3C的语音接口框架的一部分，是关于语音应用和在万维网上构建语音应用的一套规范。通过使用SSML标记格式化文本内容，可以控制合成语音生成的许多方面。

• 发音人
• 分句
• 分词
• 读音
• 停顿
• 数字字母符号读法
• 音量音高时长
• 嵌入录音

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

在SSML层中，文本首先被转换为SSML格式，这一过程涉及到使用SSML标签来标记文本中的特定部分，以指示TTS引擎如何发音、调整语速、音调、音量等。例如，可以使用标签作为根标签，包含所有语音内容；使用标签插入停顿；使用标签调整语速、音调、音量等。通过这些标签，开发者可以提升语音交互的自然度，使得语音输出更加符合人类的语言习惯。

SSML层的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 文本规范化：将原始文本转换为标准格式，以便于后续处理。

2. 文本分析：对文本进行初步分析，如分词、词性标注等。

3. 语言学特征标注：为文本添加语言学特征，如音素、韵律等。

4. 声学特征标注：将语言学特征转换为声学特征，如音高、时长、频谱等。

5. 波形生成：根据声学特征生成最终的语音波形。

SSML层通过这些步骤，将文本转换为TTS系统可以处理的格式，进而生成自然流畅的语音输出。

使用SSML标签

TTS技术的应用场景 

（一）智能语音助手

在智能手机、智能音箱等设备中，TTS技术是智能语音助手的核心组成部分。例如，苹果的Siri、亚马逊的Alexa等，它们通过TTS技术将文字信息转化为语音，为用户提供天气预报、日程提醒、信息查询等服务，让用户能够通过语音交互轻松获取各种信息。

（二）智能车载系统

在汽车中，TTS技术被广泛应用于智能车载系统。它可以帮助驾驶员在不离开方向盘的情况下，通过语音指令获取导航信息、播放音乐、接听电话等。这不仅提高了驾驶的安全性，还为驾驶者带来了更加便捷的驾驶体验。

（三）视障人士辅助

对于视障人士来说，TTS技术是一种非常重要的辅助工具。它可以帮助他们阅读书籍、浏览网页、使用各种软件等。通过TTS技术，视障人士可以听到文字内容，从而更好地获取信息，提高生活质量。

（四）有声读物制作

在数字出版领域，TTS技术被广泛应用于有声读物的制作。它可以帮助出版社和作者快速将文字书籍转化为有声读物，满足不同读者的需求。与传统的有声读物制作相比，TTS技术不仅大大提高了制作效率，还降低了制作成本。

（五）语音播报系统

在公共交通、机场、商场等公共场所，TTS技术被广泛应用于语音播报系统。它可以帮助人们及时获取各种信息，如列车到站信息、航班动态、促销活动等。通过TTS技术，这些信息可以以清晰、自然的语音形式播放出来，方便人们收听。