人工语音合成处理系统简要说明
人工智能机器人语音合成技术的工作原理
人工智能机器人语音合成技术的工作原理人工智能机器人语音合成技术是一种基于计算机技术和语音科学的先进技术，它可以模拟人类的说话方式，实现对话交流。
语音合成技术已经广泛应用于人工智能机器人、智能语音助手、自然语言处理等领域，在人机交互中起到了重要的作用。
本文将从工作原理方面介绍人工智能机器人语音合成技术的原理、过程、实现、应用等方面。
一、人工智能机器人语音合成技术的定义人工智能机器人语音合成技术是利用人工智能技术与语音科学相结合，通过计算机模拟声音形成对语音进行转换的技术，使机器人通过语音向人类用户传达信息，实现语音对话，达到人机交互的目的。
语音合成技术包括语音分析、语音合成和语音模型三个环节。
其中，语音分析主要通过对语音信号进行分析，提取语音特征进行重构；语音合成是将重构后的语音特征合成出一段语音信号；语音模型则用于对话与语音的建模和理解。
二、人工智能机器人语音合成技术的工作流程人工智能机器人语音合成技术主要包括三个主要的流程：语音分析、语音合成和语音模型。
具体工作流程如下：1、语音分析语音分析是指对语音信号进行分析，提取出语音的语调、语速、音高等特征。
语音信号是一种连续的波形信号，它包含了大量的信息，如声音的高低、音调、语速、语气、语音习惯和话语的阐述等方面。
语音分析的目的是将这些信号进行处理，以便计算机可以准确地识别和模拟这些声音特征。
2、语音合成语音合成是指将经过处理的语音信号转换为人工合成的语音信号，使机器人可以模拟真实的人类语音，从而进行语音对话。
语音合成的方法可以分为基于规则的合成和基于统计的合成。
基于规则的语音合成主要是通过程序算法来产生，而基于统计的语音合成则是通过机器学习算法来产生。
3、语音模型语音模型是指对人类语音和对话进行建模，以便机器人可以对用户的语音行为进行理解和预测。
目前，语音模型广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、语音合成等领域。
语音模型可以利用深度学习、循环神经网络和序列到序列模型等算法来进行训练和建模。
tts语音合成原理和流程
tts语音合成原理和流程
TTS（Text-to-Speech）语音合成技术是通过将文本转化为人工语音的过程。
其主要原理是通过语音合成引擎将输入的文字转化为声音。
下面是TTS语音合成的一般流程：
1. 文本预处理：对输入的文本进行预处理，包括拆分句子、词性标注、语法分析等。
2. 音素转换：将文本中的每个单词转化为对应的音素，音素是语音的最小单位，是构成语音的基本元素。
3. 音素拼接：将转换后的音素按照一定规则进行拼接，形成连续的音频流。
4. 声音合成：使用声音合成引擎，根据音素序列生成相应的语音波形。
5. 合成后处理：对合成出的语音进行后期处理，包括音量调整、语速控制、音色优化等。
6. 输出语音：将合成后的语音输出为音频文件或者直接播放出来。
整个流程的目标是通过模拟人类发声的过程，将输入的文本转化为自然流畅的人工语音，以便进行听觉交流。
TTS技术在语音助手、语音导航、语音学习等领域有着广泛的应用。
2、人工智能的语音合成基本过程
2、人工智能的语音合成基本过程
人工智能的语音合成是指利用计算机技术模拟人类声音的过程。
它的基本过程可以分为文本处理、语音合成和声音合成三个阶段。
首先是文本处理阶段。
在这个阶段，计算机会接收输入的文本信息。
这些文本信息可能是自然语言的文字，例如一段英文或中文的句子。
计算机会对这些文本进行分析和处理，以便将其转化为可以被语音合成器理解的形式。
接下来是语音合成阶段。
在这个阶段，计算机会根据之前文本处理阶段得到的结果，生成基本的音素，即语音的最小单位。
音素是构成语言的基本单元，它们可以是声音、音调或音节。
计算机会通过模型和算法，将这些音素组合成连续的声音流，从而生成合成的语音。
最后是声音合成阶段。
在这个阶段，计算机会对合成的声音进行调整和优化，以使其听起来更加自然、流畅和逼真。
这可能涉及到音调、音量、语速、语调等参数的调整。
计算机会使用各种信号处理和声学模型的技术来改善合成语音的质量，并使其尽可能接近真实人类的声音。
总结起来，人工智能的语音合成基本过程包括文本处理、语音合成和声音合成三个阶段。
在这个过程中，计算机会将输入的文本转化为可以被语音合成器理解的形式，然后生成基本的音素并将其组合成连续的声音流，最后对合成的声音进行
优化和调整，以产生自然、流畅和逼真的合成语音。
AI语音合成技术及应用分析
AI语音合成技术及应用分析一、概述AI语音合成技术，是一种利用深度学习和神经网络模型来模仿人类发声的技术。
其应用范围广泛，从智能客服到虚拟助手，都需要语音合成技术。
本文将从技术原理、应用场景和市场前景等方面来对AI语音合成技术进行深入分析。
二、技术原理AI语音合成技术是通过将人类的讲话语音数据转化为数学模型之后，再利用神经网络训练机器，最终生成语音合成的过程。
这个过程涉及到许多领域的知识，如语音信号处理、深度学习等。
其中，深度学习算法是AI语音合成技术的核心算法，它可以模拟人类的发音行为，通过大量数据的学习和训练，最终生成高质量的语音合成。
随着科技的不断发展，AI语音合成技术的准确率和口感逼真度也在不断提高。
三、应用场景AI语音合成技术应用在许多场景中，下面列举了其中几个典型的应用。
1.智能客服在客服行业，很多客服公司都已经开始采用AI语音合成技术，来作为智能客服的一部分。
使用AI语音合成技术的智能客服能够实现全天候服务，与人类操作相比，不仅可以满足客户随时随地的要求，而且还可以降低成本。
2.虚拟助手在AI语音合成技术的帮助下，虚拟助手可以实现更加自然的语音交互。
通过AI语音合成技术，虚拟助手能够更加准确地理解人类的语言，并且更加自然地反馈。
目前已经有很多虚拟助手，如Siri、小度音箱等，都已经采用了AI语音合成技术。
3.广告在广告行业，立足于用户口感习惯，采用AI语音合成技术，能够更加精准地投放广告，并且能够提高广告投放效果。
另外，还可以针对不同的地域和文化背景，进行精准地广告投放。
四、市场前景AI语音合成技术作为人工智能技术中的一项重要技术，在未来市场中的应用前景十分广阔。
根据相关报告预测，到2022年，全球语音技术市场规模将超过29亿美元。
且随着智能手机、智能家居等设备的发展，AI语音合成技术在移动互联网和智能家居领域也将有广泛的应用，市场前景十分广阔。
此外，语音合成技术也可以与其他技术相结合，如语音识别、自然语言处理等，形成更加完善的人工智能系统。
ai人工智能语音系统
ai人工智能语音系统第一章：引言AI人工智能语音系统正在迅速地发展，越来越多的人们正在意识到AI语音技术的重要性和潜力。
AI语音技术可以用于人机交互、智能客服、智能家居、语音识别等领域，为我们的生活和工作带来了很多便利。
本文将详细介绍AI语音技术的相关概念、技术原理、应用场景和未来发展趋势。
第二章：AI语音技术的相关概念AI语音技术是指利用计算机和通信技术来实现智能语音交互的一种技术。
主要包括语音识别、语音合成、自然语言处理、语音唤醒等技术。
其中，语音识别是指将人类语音转换成计算机可理解的文本，语音合成是指将计算机生成的文字转化为可听的语音，自然语言处理则是指将人类自然语言转换为计算机可处理的形式，语音唤醒则是唤醒语音助手。
第三章：AI语音技术的核心技术1. 语音识别技术语音识别技术是AI语音技术的核心之一，它是将人类发出的语音信号转化成计算机可以识别的文本的过程。
语音识别技术涉及到信号采集、预处理、特征提取、模型训练和解码等方面。
语音识别系统需要对话者的语音进行采集和处理，解析出有效信息，再识别音频中的文本。
2. 语音合成技术借助于语音合成技术，计算机生成的文字可以转换为听得懂的语音。
语音合成技术可以分为基于合成的方式和基于库的方式。
基于合成的方式通常采用声学模型来模拟人类的发音、乐器、歌曲等，基于库的方式则利用已经录制好的语音数据进行处理，生成所需的声音文件。
3. 自然语言处理技术自然语言处理技术是AI语音技术的另一个重要组成部分，它可以使计算机理解和处理自然语言。
自然语言处理技术主要包括文本分类、命名实体识别、关键词提取和对话系统等。
自然语言处理技术的目标是将自然语言转化为可被计算机理解的形式，以便后续处理和应用。
4. 语音唤醒技术语音唤醒技术是实现语音交互技术的关键技术之一，它是唤醒语音助手的必要操纵。
语音唤醒技术需要实现两个方面的任务：一是检测用户发出的语音信号，二是识别用户发出的语音信息。
简述语音合成和语音识别的基本原理
简述语音合成和语音识别的基本原理语音合成和语音识别是人工智能领域中的两个重要研究方向，它们都与人类语言的感知、表达和处理有关。
本文将简述语音合成和语音识别的基本原理。
一、语音合成语音合成（Speech Synthesis）是将文本转换为语音的技术，其基本过程是将输入的文本转化为音频信号。
它的实现方法有三种：基于规则、基于统计和基于深度学习。
基于规则的语音合成是在一个规则库中设计了语音的所有规则，包括发音、音调、语速等，然后通过计算机程序来生成语音。
这种方法的优点是精度高，但需要人工设计规则，成本较高。
基于统计的语音合成是在大量语音数据的基础上，提取出语音的特征，然后使用统计模型生成语音。
这种方法的优点是准确度高，但需要大量的语音数据。
基于深度学习的语音合成是使用深度神经网络来生成语音。
这种方法的优点是可以学习到语音的复杂特征，能够生成更加自然的语音。
二、语音识别语音识别（Speech Recognition）是将语音转化为文本或命令的技术。
语音识别的基本过程是将输入的语音信号转换为文本或命令，其实现方法也有基于规则、基于统计和基于深度学习三种。
基于规则的语音识别是先将语音信号分解成不同的音频段，然后根据语音的规则进行识别。
这种方法的优点是可控性强，但需要精细的规则，成本较高。
基于统计的语音识别是基于大量语音数据的基础上，使用统计模型进行识别。
这种方法的优点是准确度高，但需要大量的语音数据。
基于深度学习的语音识别是使用深度神经网络对语音信号进行建模，然后进行识别。
这种方法的优点是准确度高，能够适应多种语音类型，但需要大量的语音数据和计算资源。
总的来说，语音合成和语音识别都是人工智能领域中的重要技术，它们的应用范围很广，包括语音助手、车载导航、语音翻译等。
随着人工智能技术的不断发展，语音合成和语音识别的精度和效率也将不断提高。
人工智能语音合成技术解析
人工智能语音合成技术解析随着科技的不断进步，人工智能技术逐渐渗入到人们的日常生活中。
作为人机交互的一项重要技术，语音合成技术得到了广泛的应用。
它可以将文本转化为自然流畅的人工合成语音，使得机器能够更加自然地与人进行交流。
本文将从技术原理、应用场景和发展趋势等方面对人工智能语音合成技术进行解析。
一、技术原理语音合成技术的实现主要基于语音信号处理、语言学和机器学习等多个领域的交叉融合。
具体来说，语音合成技术的实现过程主要包括以下几个步骤：1. 文本处理：首先将输入的文本进行分词和分句处理，以便更好地理解句子结构和语义。
2. 语音合成模型：根据输入的文本，利用模型生成相应的音频数据。
常用的语音合成模型包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。
3. 音频合成：将生成的音频数据转化为可听的人工合成语音。
这个步骤主要涉及到音频信号的合成、语速调节、语调调节等技术。
4. 合成语音优化：对生成的语音进行优化处理，如去噪、声音增强等，以提高语音质量和真实感。
二、应用场景人工智能语音合成技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 影视广告配音：利用语音合成技术，可以快速生成适合影视广告的人工合成语音，大大提高制作效率。
2. 虚拟助手与智能音箱：语音合成技术使得虚拟助手和智能音箱能够更加自然地与用户进行对话，提供更好的用户体验。
3. 语音小说朗读：借助语音合成技术，移动应用程序可以将电子书籍转化为有声读物，帮助用户更方便地阅读。
4. 语音提示系统：在一些场所，例如公交站台、地铁站等，语音合成技术可以被应用于自动播报系统，提供车次信息、站点导航等服务。
5. 语音交互机器人：语音合成技术为语音交互机器人提供了“说”的能力，使得机器人能够更好地与人进行交流。
三、发展趋势人工智能语音合成技术的发展已经取得了显著的进步，但仍然面临一些挑战。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 语音合成的真实感提升：目前的语音合成技术在模拟人类语音时仍然存在一些瑕疵，如发音不准确、语调不自然等。
人工智能语音合成技术的工作原理
人工智能语音合成技术的工作原理人工智能语音合成技术是一种通过计算机实现人类自然语音的生成技术。
其工作原理可以分为以下几个步骤：文本处理、声学建模和波形合成。
一、文本处理在语音合成技术中，文本要经过处理后才能转换为可识别的语音。
文本处理的主要任务是对文本进行分析和解析，将其转换为计算机可以识别和处理的形式。
文本处理包括分词、词性标注和语音语调分析等。
分词是将文本根据语法规则或语言结构等分割成一个个有意义的词的过程。
词性标注指的是给每个词赋予其在句子中的语法作用，例如主语、谓语、宾语等。
语音语调分析是分析文本中的语音元素，如声调、语速、发音等。
二、声学建模声学建模是将文本转换为语音的过程。
它是语音合成技术中最核心的过程之一。
声学模型是根据大量的音素，即语音的最小单位，通过机器学习算法生成的。
它通过模拟人类发声的过程，将文本转化为语音。
声学建模包括语音合成的基本模型和高级模型。
基本模型是由人工智能专家根据自然语言处理的相关知识来设计的，而高级模型则是基本模型的深度学习版本，采用神经网络等机器学习算法进行训练。
三、波形合成波形合成是将声学建模模拟出的语音实现为人类可以听到的声音的过程。
合成的波形包括音调、节奏和音量等。
波形合成技术采用的是数字信号处理技术，它将数字信息通过调制和滤波技术转换为真实的语音信号。
在波形合成技术中，有许多使用的方法，包括串联分段、拼接、周波数包络编码（FREEM）、机器学习、深度学习等。
其中，深度学习技术已经成为当前语音合成技术的主流，其采用的神经网络可以轻松地生成高质量的语音波形。
总而言之，人工智能语音合成技术通过文本处理、声学建模和波形合成等过程生成了一种与人类自然语音相似的语音。
它在提高人机交互体验、语音合成助手等领域都有着广泛的应用前景。
该技术的不断发展和完善将推动人工智能技术的进一步发展。
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人工语音合成处理系统V1.0目录1引言 (3)1.1背景 (3)1.2系统特点 (3)2系统硬件设计 (4)2.1总体硬件设计 (4)2.2蜂鸣器设计 (4)2.3整体硬件设计电路图 (7)3系统软件设计 (7)3.1软件设计构成 (7)3.2软件设计流程 (8)4系统应用介绍 (9)5参考书籍 (11)1引言1.1背景现今社会人们依靠各种机电系统和计算机系统从事劳动生产、工业控制和科学研究。
当人们操纵这些系统的时候，就自然地出现了人与系统的信息交流，即系统不断的报告自己的运行状态和结果，而人们根据这些状态和结果发出下一步应进入何种状态的命令。
长期以来，计算机与人之间的信息交流主要依靠各种形式的键盘，按键等实现的，计算机要报告运行状态，结果只能通过各种显示装置。
语音合成技术是实现人机语音通信，建立一个有听说能力的口语系统所必需的关键技术之一。
随着计算机运算速度的提高，人工智能领域的研究获得了飞速发展，而人工智能领域的最新研究成果不断地向语音研究渗透，促使语音处理技术及语音合成的研究也产生了突破性的飞跃。
和语音识别相比，语音合成技术相对要成熟一些，是该领域中近期最有希望产生突破并形成产业化的一项技术。
人工语音合成处理系统V1.0（简称语音合成系统）由软件实现词汇语音合成器，使人们能够甩掉键盘，通过语言命令进行操作。
系统在完成其它任务的同时具备语音输出功能，可使单片机系统成本下降，体积减小，可靠性提高。
它对于解脱繁琐的事物性和危险性工作更具有现实意义！1.2系统特点提高合成语音的自然度就汉语语音合成来说，目前在单字和词组一级上，合成语音的可懂度和自然度已基本解决，但是到句子乃至篇章一级时其自然度问题就比较大。
基于语音数据库的语音合成方法进一步提高语音合成的自然度。
因为这是一种采用自然语音波形直接拼接的方法，进行拼接的语音单元是从一个预先录下的自然语音数据库中挑选出来的，因此有可能最大限度地保留语音的自然度。
丰富合成语音的表现力目前国内外大多数语音合成是针对文语转换系统，且只能解决以某种朗读风格将书面语言转换成口语输出，缺乏不同年龄、性别特征及语气、语速的表现，更不用说赋予个人的感情色彩。
本系统对入机交互提出了更高的要求，即语音合成已开始从文字到语音的转换阶段向概念到语音的转换阶段发展。
在嵌入式系统中应用语音合成技术在提高合成语音的质量和增强语音合成的表现力以外，在其他实用化方面也有加以改进的地方。
目前高质量的汉语文语转换系统～般需要几兆字节到几十兆，甚至几百兆字节的存储容量，这在以PC机或工作站为硬件平台的应用中是没有问题的，而对于像一些资源有限的基于嵌入式系统的设备如PDA、无线通信手机以及商务通等上就没法承受。
解决的方法可以是通过语音压缩编码的方法来压缩音库所需的容量，或者采用更小的合成基元，例如用声母、韵母或双音素、半音节，以及裁减合成语音所需的音节基元个数等等。
同时优化算法，降低算法的复杂度，保证合成质量的前提下，裁减音库与算法达到平衡。
2系统硬件设计2.1总体硬件设计语音合成系统以语音合成部分作为主电路，在单片机89C51CPU管理下，编程并通过串行口编程进行通信，产生不同定时来准确地控制乐曲节奏，也可采用EPROM芯片固化语音，保证断电后补丢失信息，最终实现蜂鸣器语音合成的过程。
2.2蜂鸣器设计在本系统中，除了显示器件外经常用到发生器件，最重要的发声器件就是蜂鸣器。
蜂鸣器一般用于一些要求不高的声音报警及发出按键操作提示音等。
虽然蜂鸣器也有自己固有的频率，但是也可以对其施加不同频率的方波，使之发出对应的声音。
因为蜂鸣器是感性负载，一般不建议用单片机的I/O口直接对其进行操作，最好是加一只驱动三极管。
在要求较高的场合，还要加上一只反相保护二极管。
蜂鸣器最重要的特点是只要按照极性要求加上合适的直流电压就可以发出固有频率的声音，使用起来比扬声器简单。
其芯片结构如下：芯片结果详细说明如下：电源引脚Vcc和Vss ：Vcc(40脚)：电源端，为+5V。
Vss（20脚）：接地端。
外接晶体引脚XTAL1和XTAL2：XTAL2(18脚)：接外部晶体和微调电容的一端。
在89C51片内塔式振荡反相放大器的输出端，振荡电路的频率就是晶体的固有频率。
若须采用外部时钟电路，则该引脚悬空。
要检查89C51的振荡电路是否正常工作，可用示波器查看XTAL2端是否有脉冲信号输出。
XTAL1（19脚）：接外部晶体和微调电容的另一端，在片内，他是振荡电路反相放大器的输入端。
在采用外部时钟时，该引脚输入外部时钟脉冲。
控制信号引脚RST,ALE,PSEN和EARST(9脚)：RST是复位信号输入端，高电平有效。
当次输入端保持两个机器周期的高电平时，就可以完成复位操作。
ALE/PROG:地址锁存允许信号端。
当89C51上电正常工作后，ALE引脚不断向外输出正脉冲信号，此频率为振荡器频率的1/6。
CPU访问片外存储器时，ALE输出信号作为锁存低8位地址的控制信号。
平时不访问片外存储器时，ALE端也以振荡频率的1/6固定输出正脉冲，因而ALE信号可以用作对外输出时钟或定时信号。
如果想确认89C51芯片的好坏，可用示波器查看ALE端是否有脉冲信号输出。
若有脉冲信号输出，则89C51基本是好的。
ALE端的负载驱动能力为8个LS型TTL负载。
次引脚的第二功能PROG对片内带有4KB FlashROM的89C51编程写入时，作为编程脉冲输入端PESN：程序存储允许输出信号端。
当89C51/LV51由片外程序存储器取指令时，每个机器周期两次PSEN有效。
但在此期间内，每当访问外部数据存储器时，这两次有效地PSEN信号将不出现。
PSEN端同样可驱动8个LS型TTL负载。
要检查一个89C51小系统上电后CPU能否正常工作，也可用于示波器看PSEN端有无脉冲输出。
如有，则说明基本上工作正常。
EA/Vpp:外部程序存储器地址允许输入端/固化编程电压输入端。
当EA 引脚接高电平时，CPU只访问内F lash ROM并执行内部程序存储器中的指令；但当PC得值超过0FFFH时，将自动转去执行片外程序存储器内的程序。
当输入信号EA引脚接低电平时，CPU只访问片外ROM并执行片外程序存储器中的指令，而不管时候有片内程序存储器。
然而需要注意的是，如果保密位LB1被编程，则复位时在内部会锁存EA端的状态。
当EA端保持高电平时，CPU则执行内部程序存储器中的程序。
在FlashROM编程期间，该引脚也用于施加12V的编程允许电源Vpp.输入/输出端口P0.P1.P2和P3P0端口:P0口是一个漏极开路的8位准双向I/O端口。
作为漏极开路的输出端口，每位能驱动8个LS型TTL负载。
当P0口作为输入口使用时，应先向口锁存器写入全1，此时P0口的全部引脚浮空，可作为高阻抗输入。
作输入口使用时要先写1，这就是准双向的含义。
在C PU访问片外存储器时，P0口分时提供低8位地址和8位数据的复用总线。
在此期间，P0口内部上拉阻有效。
在Flash ROM编程时，P0端口接收指令字节；而在校验程序时，则输出指令字节。
验证时，要求外接上拉电阻。
P1端口：P1时一个带有内部上拉电阻的8位双向I/O端口。
PI的输出缓冲器可驱动4个TTL输入。
对端口写1时，通过内部的上拉电阻把端口拉到高电位，这时可做输入口。
P1作输入口使用时，因为内部的上拉电阻，那些被外部信号拉低的引脚会输出一个电流在对FlashROM编程和程序校验时，P1接收低8位地址。
P2端口：P2时一个带有内部上拉电阻的8位双向I/O端口。
P2的输出缓冲器可动4个TTL输入。
对端口写1时，通过内部的上拉电阻把端口拉到高电位，这时可做输入口。
P2输入口使用时，因为内部的上拉电阻，那些被外部信号拉低的引脚会输出一个电流。
在访问外部程序存储器和16位地址的外部数据存储器时，P2送出高8位地址。
在访问8位地址的外部数据存储器时,P2口引脚上的内容，在整个访问期间不会改变。
在对Flsah ROM编程和程序校验期间，P2也接收高位地址和一些控制信号。
P3端口：P3是一个带有内部上拉电阻的8位双向I/O端口。
P3的输出缓冲器可驱动4个TTL输入。
对端口写1时，通过内部的上拉电阻把端口拉到高电位，这时可做输入口。
P3作输入口使用时，因为内部的上拉电阻，那些被外部信号拉低的引脚会输出一个电流.在89C51中，P3端口还用于一些复用功能。
在对F lsah ROM 编程和程序校验时，P3还接收一些控制信号。
2.3整体硬件设计电路图硬件电路如下图，蜂鸣器的正极接到VCC（＋5V）电源上面，蜂鸣器的负极接到三极管的发射极E，三极管的基级B经过限流电阻R1后由单片机的P3.7引脚控制，当P3.7输出高电平时，三极管T1截止，没有电流流过线圈，蜂鸣器不发声；当P3.7输出低电平时，三极管导通，这样蜂鸣器的电流形成回路，发出声音。
因此，我们可以通过程序控制P3.7脚的电平来使蜂鸣器发出声音和关闭。
程序中改变单片机P3.7引脚输出波形的频率，就可以调整控制蜂鸣器音调，产生各种不同音色、音调的声音。
另外，改变P3.7输出电平的高低电平占空比，则可以控制蜂鸣器的声音大小，这些我们都可以通过编程实验来验证。
3系统软件设计3.1软件设计构成语音合成系统由一系列动态链接库构成，各组成部分，各动态库由C语言书写。
这种动态库的使用方便未来对局部进行修改。
通过对动态库的加载，可以方便的将该语音合成系统集成到任何应用环境中。
系统输入以汉语为主，允许混合少量英文单词、希腊字母以及其它通用符号。
声学库中的语音波形分别采样AMR及MFCC两种编码方式，此外MFCC编码后再进行矢量量化处理，由此形成多种码率的声学单元库。
采用不同的单元库将获得不同音质的合成结果输出。
系统的录音为女声，可以通过一定的算法，如基音同步叠加技术（Pitch Synchronous Overlap Add， PSOLA）算法，在输出端对音色进行修改。
3.2软件设计流程由于声音的频谱范围约在几十到几千赫兹，语音合成系统利用程序来控制单处机某个口线的“高”电平或低电平，则在该口线上就能产生一定频率的矩形波，接上喇叭就能发出一定频率的声音，若再利用延时程序控制“高”“低”电平的持续时间，就能改变输出频率，从而改变音调。
仅这还不够，要准确合成声音，必须准确地控制声音节奏，即一音符的持续时间。
音符的节拍我们可以用定时器T0来控制，送入不同的初值，就可以产生不同的定时时间。
便如某声音的节奏为每分钟94拍，即一拍为0.64秒。
但时，由于T0的最大定时时间只能为131毫秒，因此不可能直接用改变T0的时间初值来实现不同节拍。
我们可以用T0来产生10毫秒的时间基准，然后设置一个中断计数器，通过判别中断计数器的值来控制节拍时间的长短。