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语音合成的原理及分类
参数合成方法的优点：音库一般较小，并且整 个系统能适应的韵律特征的范围较宽，这类合成器 比特率低，音质适中。 缺点：算法复杂，参数多，并且在压缩比较大 时，信息丢失亦大，合成出的语音总是不够自然、 清晰。
在语音合成技术发展中，早期研究主要是采 用参数合成方法。 1990年提出的基音同步叠加 PSOLA方法，使 基于时域波形拼接方法合成的语音音色和自然度 大大提高。 我国的汉语语音合成研究从 80 年代初就基本 上与国际研究同步发展。大致也经历了共振峰合 成、LPC合成到应用PSOLA技术的过程。
9.2 语音合成的原理及分类
第九章 语音合成
1 2 3 4 5 6
9.1 概述 9.2 语音合成的原理及分类
9.3 共振峰合成法
9.4 线性预测参数合成法 9.5 基音同步叠加法 9.6 文语转换系统
9.1 概述
语音合成是人机语声通信的一个重要组成部分， 解决让机器像人那样说话的问题。
最早的合成器是 1835 年由 W.von Kempelen 发 明，经 Weston 改进的机械式会讲话的机器。而最 早的电子式语音合成器也是 1939 年 Homer Dudley 发明的声码器，它不是简单的模拟人的生理过程， 而是通过电子线路来实现基于语音产生的源 - 滤波 器理论。
另一种波形合成法是波形编辑合成，它把波形 编辑技术用于语音合成，通过选取音库中采取自然 语言的合成单元的波形，对这些波形进行编辑拼接 后输出。它采用语音编码技术，存储适当的语音基 元，合成时，经解码、波形编辑拼接、平滑处理等 输出所需的短语、语句或段落。
语音合成原理
语音合成原理
语音合成（Text-to-Speech，TTS）是指将输入文本转化为声音的技术。
它由计算机将文本转换成可以模拟人类语音的语音信号，可以被用于自动语音识别，在移动设备中生成文本阅读，和对音频文件进行编辑，从而实现相应的工作。
语音合成具备多种特点，其中最重要的是，能以动态的语音来播放文本，使文本变得更加生动，有句实意。
它可以将文本转换成模拟人声的语音，大大提高了消息传播的动态性和真实感，使文本变得更加容易理解。
其次，语音合成可以将文本转换成多种不同方言的语音，包括中文，英文，日文，韩文等，这可以使消息传递的更丰富、更有说服力。
最后，语音合成可以实现多种功能，包括自动传播新闻、自动播放媒体文件、自动生成语音频率序列，自动提取文本语义的角色信息，以及自动识别语音等等，这有助于更广泛地应用到生活、工作等领域。
语音合成基本原理可以分为以下三个步骤，即纯语音生成、声码转换和语音修饰。
（1）纯语音生成也称作声学模型，基本思想是将一个文本句子转换成声学特征的序列，再基于此序列来生成纯语音，实现语音合成的过程。
（2）声码转换是将声音特征序列按照位置、拼写等细节，转换成语言模型中用于描述零星元素的词音标示，即称为声码。
（3）语音修饰会在声码转换之后，对其进行音调、强度等各种语言特性或环境特性的修改，以使其说话方式更加真实和自然。
以上就是语音合成的基本原理，它通过基于语音规范的声学模型，以及进行声码转换和语音修饰的方式，可以将文本转换成模拟人声的语音，从而有效实现消息传递的动态性和真实感，使人们尽可能地准确的理解发言的内容。
语音合成技术的原理与应用资料
语音合成技术的原理与应用资料在当今信息技术的高速发展和人工智能的快速兴起背景下，语音合成技术逐渐成为一个备受关注的领域。
语音合成技术可以将文本转换成自然流畅的人声语音，为人们提供更加便捷、舒适的语音交互方式。
本文将对语音合成技术的原理和应用进行探讨。
一、语音合成技术的原理1. 文本分析语音合成技术首先需要对输入的文本进行分析。
文本分析过程包括分词、词性标注、句法分析等。
分析结果将为后续的声学建模提供基础。
2. 声学建模在语音合成过程中，声学模型是一个重要的组成部分。
声学模型通过训练音频数据，学习语音的声学特征和模式，以便根据文本生成相应的语音。
常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络模型（DNN）。
3. 参数生成在声学建模的基础上，语音合成技术需要将文本转换成声学参数。
这些参数通常包括基频、共振峰频率和帧能量等。
参数生成算法可以通过将文本与声学模型进行匹配，得到相应的声学参数。
4. 波形合成参数生成后，语音合成技术需要将声学参数转换成最终的语音波形。
常用的波形合成方法有基于规则的合成方法和统计参数合成方法。
前者通过设定一些语音合成规则，根据参数生成语音波形；后者则利用统计模型将参数映射为波形。
二、语音合成技术的应用1. 语音助手语音合成技术广泛应用于语音助手领域，例如Siri、小爱同学等。
用户可以通过语音指令与手机、电脑或智能设备进行交互，实现语音搜索、语音翻译、语音播报等功能。
2. 辅助无障碍技术语音合成技术在辅助无障碍技术中起着重要的作用。
例如，对于视力障碍者，语音合成技术可以将电子文档、网页内容转化为语音播报，帮助他们获取信息。
3. 语音教育语音合成技术也在教育领域得到了广泛应用。
通过语音合成技术，电子课本、电子学习资源可以转换为语音，为学生提供更加生动、互动的学习体验。
同时，语音合成技术还可以用于语言学习、普通话训练等方面。
4. 电子游戏语音合成技术在电子游戏中扮演着重要的角色。
语音合成的原理及分类
语音合成的原理及分类
一、语音合成是什么
语音合成（speech synthesis）是一种能够把文本转换为可以听到的声音的技术，是自然语言处理（natural language processing）中的一个子领域。
语音合成技术可以将一段文本转换为机器语音，这种声音可以通过扬声器、耳机等输出设备播放出来，来实现文本转语音的功能。
二、语音合成原理
语音合成通常根据两种主要原理实现，即基于模型的语音合成和基于统计的语音合成。
1、基于模型的语音合成
基于模型的语音合成，又叫"形态语音合成"，将声学模型、语音语法等技术结合起来，从语音特性学习中抽取出声学特性参数，根据参数模拟人类话语的特性，然后把文本转换为相应的声学特性，用来生成语音。
2、基于统计的语音合成
基于统计的语音合成，又叫"统计学习语音合成"，是利用大量的语音样本，通过机器学习技术，建立语言与声学之间的映射关系，以此来实现文本到语音转换的一种技术。
三、语音合成的分类
1、按照语音的复杂程度分类
基于模型的语音合成一般用于复杂的语音合成，它可以准确地模拟人的语音特征，并生成真实的语音，但成本更高，因而一般用于高端的语音合成应用中。
基于统计的语音合可以实现快速的语音合。
语音合成的原理
语音合成的原理
语音合成技术是一种利用计算机模拟人的口腔、声带运动，采用字符串文本或音素信息作为输入，将其转换为自然语言的方法。
其主要原理为将文本抽象为语音基本单元（如：音素、音位、单词等等），并通过一系列算法与规则组合，产生一种自然流畅、通顺的语音输出。
其具体实现方式可分为基于规则、基于统计、混合三种方式：
1.基于规则的语音合成:通过一定的语音规则及发音规范，将输入的文本信息转化为语音输出。
缺点是需要大量的人工制定规则，效果受到语音库与语言知识库的限制。
2.基于统计的语音合成：通过大量的语料库训练，计算机可以自动学习语音的一些规律与特征，从而实现语音合成。
优点是效果更加真实、自然、语音库的泛化能力更强。
3.混合型语音合成：结合规则与统计方法，通过不同程度的规则和大量的语料库来实现语音合成。
优点是结合了规则与统计两种方法的优点，提高了语音合成质量。
总之，语音合成的实现原理与方法的不同，直接决定了其语音合成效果的优劣。
语音合成技术的原理
语音合成技术的原理1.文本处理：首先，将输入的文本进行初步的处理。
这一步骤主要包括文本归一化、分词和词性标注等，目的是将输入的文本转化为计算机能够理解和处理的格式，并为后续的处理做准备。
2.声音合成模型建立：在声音合成模型建立阶段，需要将对应的声音合成模型进行训练。
主要包括语音合成模型和声学模型。
语音合成模型一般是基于一定的语音特征或模式的统计模型，通过训练大量的语音数据集来学习语音信号的变化规律。
声学模型则是通过训练大量的包含语音和对应文本的数据集来学习声学特征和语音的对应关系。
3.音素映射：音素是语音的最小单位，每个音素对应着一个音频特征。
在语音合成过程中，需要将输入的文本映射到相应的音素序列，通常会使用决策树或者神经网络等方法进行音素的映射，也可根据需要使用更加复杂和准确的算法。
4.特征提取：特征提取是语音合成过程中的一个重要步骤。
通过特征提取，可以从声学模型中提取出与声音特征相关的数据。
常见的特征包括音频频谱、共振峰、声道特征等。
5.参数生成：通过将上一步得到的特征提取结果输入到声学模型中，可以得到对应的声学参数。
这些声学参数包括语音参数、基频参数等，用于描述语音信号的特征。
6.参数合成：在参数合成阶段，将上一步得到的声学参数转化为可以直接发声的格式。
常用的方法包括添加幅度包络、基频合成等。
7.波形合成：在波形合成阶段，将上一步得到的参数合成结果转化为最终的声音信号。
常见的方法包括使用数字信号处理技术进行声音波形的生成。
8.合成后处理：在语音合成后处理阶段，可以对合成的声音进行一些调整和优化。
常见的处理包括音频增强、噪声消除等，以提高合成声音的质量和自然度。
总结起来，语音合成技术的原理主要包括文本处理、声音合成模型建立、音素映射、特征提取、参数生成、参数合成、波形合成以及合成后处理等多个步骤。
通过这些步骤的处理和转换，文本可以被转化成具有人类声音特点的语音信号，实现了计算机对语音的模拟和合成。
语音合成的工作原理
语音合成的工作原理
语音合成的工作原理是将文字转换成声音，其基本流程包括以下几个
步骤：
1.文本预处理：将输入的文本进行分词、词性标注、语法分析等处理，以便于后续的处理和合成。
2.声音合成：将文本转换成语音信号，这个过程包括以下几个步骤：
-音素选取：从预先定义的音素库中选取合适的音素，这些音素可以
是单音节的音节，也可以是多音节的音节。
-音素拼接：根据输入的文本，将所选取的音素按照顺序拼接起来，
形成一个连续的音素串。
-声音波形生成：对于一个音素，根据其声音特征（如基频、共振峰等），生成对应的声波信号。
-音素串拼接：将生成的音素声波信号，按照所选取的音素串的顺序，进行拼接，生成最终的声波信号。
3.后处理：将声音信号进行一些必要的电子处理，如滤波、增益控制等，以保证生成的声音质量和音色符合人耳的感知要求。
在整个过程中，语音合成技术需要依据文本的特征和要求，选择适合
的文本处理和声音合成方法，以获得高质量、自然流畅的合成语音。
语音合成
三、文语转换系统
1、文本分析工作过程 ① 将输入的文本规范化，并处理用户可能 的拼写错误，将出现的不规范或无法发音的 字符过滤掉； ② 分析文本中的词或短语的边界，确定文 字的读音，同时分析文本中出现的数字、姓 氏、特殊字符以及各种多音字的读音方式； ③ 确定发音时语气的变换及不同音的轻重 方式。最终，将输入的文字转换成计算机能 够处理的内部参数，便于后续模块进一步处 理并生成相应的信息。
参数分析合成
这种合成方式多以音节、半音节或音素为合 成单元。首先，按照语音理论，对所有合成单元 的语音进行分析，提取有关语音参数，这些参数 经编码后组成一个合成语音库。输出时，根据待 合成的语音的信息，从语音库中取出相应的合成 参数，经编辑和连接，顺序送入语音合成器。在 合成器中，通过合成参数的控制，将语音波形重 新还原出来。
这个新型手套外表看起来像一个普通的真皮手 套，其内嵌合的传感器将检测到穿戴者手的动作， 经连接的一个集成计算机处理转换，产生对应于每 个手势的口语单词或短语，并由预先录制的程式对 其进行纠正；然后通过使用预先录制的更自然的声 音或电脑人工语音合成器发出声音，以允许他在饿 了或渴了的时候告诉家人，还可以问时间，并表达 “谢谢”等。
2、韵律控制 任何人说话都有韵律特征，有不同的声调、语 气、停顿方式，发音长短也各不相同，这些都属于 韵律特征。而韵律参数则包括了能影响这些特征的 声学参数，如：基频、音长、音强等。最终系统能 够用来进行语音信号合成的具体韵律参数，还要靠 韵律控制模块。
四、语音合成过程
文语转换过程是先将文字序列转换成音韵序 列，再由系统根据音韵序列生成语音波形。其中 第一步涉及语言学处理，例如分词、字音转换等， 以及一整套有效的韵律控制规则；第二步需要先 进的语音合成技术，能按要求实时合成出高质量 的语音流。因此一般说来，文语转换系统都需要 一套复杂的文字序列到音素序列的转换程序，也 就是说，文语转换系统不仅要应用数字信号处理 技术，而且必须有大量的语言学知识的支持。
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i(z)G •i 5 11b iz 1 1ciz 2
式中，G为增益因子。
一个五个极点的共振峰级联模型如下
激励源 G V1
V2 ---- V5
辐射模型 语音
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图9.2 共振峰级联模型
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9.3.2 并联型共振峰模型
在并联型模型中，输入信号先分别进行幅度 调节，再加到每一个共振峰滤波器上，然后将各 路的输出叠加起来。
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在语音合成技术发展中，早期研究主要是采 用参数合成方法。
1990年提出的基音同步叠加PSOLA方法，使 基于时域波形拼接方法合成的语音音色和自然度 大大提高。
我 国 的 汉 语 语 音 合 成 研 究 从 80 年 代 初 就 基 本 上与国际研究同步发展。大致也经历了共振峰合 成、LPC合成到应用PSOLA技术的过程。
大（数千字） LPC,LSP,共振峰
2.4～9.6 kbit/s
15秒～100秒
100秒～7分
音节、词组、句 子
简单
存储器
音节、词组、句子
比较复杂 存储器和处理器
按规则合成方式 中 低 无限
LPC,LSP共振峰 50～75 kbit/s
无限
音素、双音素、音 节 复杂
处理器
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9.2.3 规则合成法
规则合成方法：一种高级的合成方法，通过 语音学规则产生语音，可以合成无限词汇的语句。 合成的词汇表不是事先确定，系统中存储的是最 小的语音单位的声学参数，以及由音素组成音节、 由音节组成词、由词组成句子和控制音调、轻重 音等韵律的各种规则。
其传递函数为:
R
br z r
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参数合成方法的优点：音库一般较小，并且整 个系统能适应的韵律特征的范围较宽，这类合成器 比特率低，音质适中。
缺点：算法复杂，参数多，并且在压缩比较大 时，信息丢失亦大，合成出的语音总是不够自然、 清晰。
为了改善音质，近几年发展了混合编码技术， 以改善激励信号的质量。
算法中，用于波形拼接和韵律控制的较有代 表性的算法是基音同步叠加PSOLA技术。
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9.2.3 规则合成法
基音同步叠加PSOLA技术主要特点： 在语音波形片断拼接之前，首先根据语义，用 PSOLA 算 法 对 拼 接 单 元 的 韵 律 特 征 进 行 调 整 ， 使 合成波形既保持了原始语音基元的主要音段特征， 又使拼接单元的韵律特征符合语义，从而获得很高 的可懂度和自然度。
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9.1 概述
语音合成是人机语声通信的一个重要组成部分， 解决让机器像人那样说话的问题。
最早的合成器是1835年由W.von Kempelen发 明 ， 经 Weston 改 进 的 机 械 式 会 讲 话 的 机 器 。 而 最 早的电子式语音合成器也是1939年Homer Dudley 发明的声码器，它不是简单的模拟人的生理过程， 而是通过电子线路来实现基于语音产生的源-滤波 器理论。
9.3.1 级联型共振峰模型
在该模型中，声道被认为是一组串联的二阶谐 振器，共振峰滤波器首尾相接，其传递函数为各个共 振峰的传递函数相乘的结果。
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五个极点的共振峰级联模型传递函数为：
即：
(z)
G
10
1 ak z k
k 1
5 (z)G • i 1
9.3 共振峰合成法
共振峰合成理论中声道参数、声道谐振特性 一直是研究的重点。
共振峰合成模型是把声道视为一个谐振腔， 利用腔体的谐振特性，如共振峰频率及带宽，以 此为参数构成一个共振峰滤波器。因为音色各异 的语音有不同的共振峰模式，以每个共振峰频率 及其宽带为参数，可以构成一个共振峰滤波器。
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9.2 语音合成的原理及分类
9.2.1 波形合成法
波形编码合成法是一种波形合成法，类似于语 音编码中的波形编解码方法，该方法直接把要合成 的语音的发音波形进行存储或者进行波形编码压缩 后存储，合成重放时再解码组合输出。
特点：所需的存储容量太大，词汇量不能很大； 相对简单，通常只能合成有限词汇的语音段。目前 用于自动报时、报站和报警等。
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9.2.2 参数合成法
参数合成法也称为分析合成法。 参数合成法有：发音器官参数合成和声道模型 参数合成。
发音器官参数合成法： 是对人的发音过程直接进行模拟。它定义了唇、 舌、声带的相关参数，如唇开口度、舌高度、舌位 置、声带张力等，由发音参数估计声道截面积函数， 进而计算声波。 缺点：合成语音的质量不理想。
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表9.1 三种语音合成方式的比较
项目 语音 可懂度 质量 自然度
词汇量 合成方法
数码率 1兆比特可合成
的语音长度
合成基元
装置 硬件主体
波形合成方式 高 高
小（500字以下） PCM,ADPCM 9.6～64kbit/s
参数合成方式 高 中
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另一种波形合成法是波形编辑合成，它把波形 编辑技术用于语音合成，通过选取音库中采取自然 语言的合成单元的波形，对这些波形进行编辑拼接 后输出。它采用语音编码技术，存储适当的语音基 元，合成时，经解码、波形编辑拼接、平滑处理等 输出所需的短语、语句或段落。
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9.3 共振峰合成法
共振峰语音合成器的构成原理： 将多个共振峰滤波器组合起来模拟声道的传 输特性，对激励声源发生的信号进行调制，经过 辐射得到合成语音。 基于共振峰的理论有三种实用模型。
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