语音合成
语音合成综述
语音合成综述语音合成是一种将文字转化为语音的技术，通过模拟人类的语音表达能力，使得计算机可以像人一样进行口头交流。
这项技术的发展使得人机交互更加自然和便捷，被广泛应用于语音助手、语音导航、有声阅读等领域。
语音合成技术的发展经历了多个阶段。
早期的语音合成技术主要基于规则，通过事先定义的语音规则和模型来生成语音。
这种方法虽然可以实现基本的语音合成，但缺乏自然度和可变性。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语音合成方法取得了显著的进展。
这种方法使用大规模的语音数据集来训练模型，通过学习语音的统计规律来生成语音。
相比于传统的规则方法，基于神经网络的语音合成技术可以生成更加自然和流畅的语音。
语音合成技术的应用范围也越来越广泛。
语音助手是其中的重要应用之一。
通过语音助手，用户可以通过语音指令来控制设备、获取信息、进行交流等。
语音助手的核心技术之一就是语音合成，它能够将文字指令转化为语音指令，使得用户可以通过语音与设备进行交互。
语音合成还被应用于语音导航领域。
通过语音导航系统，驾驶员可以通过语音指令来获取路线信息、导航提示等，从而避免分心操作导航设备，提高驾驶安全性。
语音合成技术能够将导航信息转化为语音提示，使驾驶员能够更方便地获取导航信息。
有声阅读是语音合成的另一个重要应用领域。
通过语音合成技术，文字可以被转换为语音，使得用户可以通过听取的方式来获取信息。
这对于有视觉障碍的人士来说尤为重要，他们可以通过有声阅读来获取书籍、新闻等文字信息，提高生活质量。
尽管语音合成技术取得了很大的进展，但仍存在一些挑战和问题。
首先，语音合成的自然度和流畅度仍有提升空间，尤其是在处理复杂的语音结构和情感表达方面。
其次，多语种和多音色的语音合成仍然是一个挑战，需要更多的研究和技术突破。
此外，语音合成技术的应用还需要考虑隐私和安全等问题，确保用户的信息和个人数据不被滥用。
语音合成技术的发展为人机交互提供了更自然和便捷的方式。
语音合成名词解释
语音合成名词解释
语音合成 (Speech Synthesis) 是指通过计算机技术将文本转
换为语音输出的技术，其应用范围广泛，包括语音助手、虚拟主播、语音广告、语音通知等。
语音合成技术主要分为两种：一种是基于规则的合成技术，另一种是基于统计合成的技术。
基于规则的合成技术主要使用语音合成规则和语音特征库，通过编写规则将文本转换为语音输出。
这种技术需要专业的语音合成工程师进行规则编写，因此合成音质和交互性较差，但合成效率较高。
基于统计合成的技术则利用大量的语音数据进行训练，生成语音信号。
这种技术不需要固定的语音合成规则，可以自适应地学习和调整语音特征，因此合成音质和交互性更好，但合成效率较低。
语音合成技术的应用非常广泛，其中语音助手是语音合成技术最为典型的应用之一。
例如，苹果公司的 Siri、亚马逊的 Alexa、谷歌的 Google Assistant 和微软的 Cortana 等语音助手，都采用了语音合成技术来生成语音响应。
此外，虚拟主播、语音广告、语音通知等也是语音合成技术的应用范围。
语言声音的合成方法
语言声音的合成方法语言声音合成方法语言声音合成（Voice Synthesis）是指使用计算机技术合成出逼真的人类语音。
随着人工智能和自然语言处理的发展，语言声音合成在多个领域得到广泛应用，例如智能助理、语音导航、语音合成技术等。
本文将介绍一些常见的语言声音合成方法。
一、基于拼接的语音合成方法基于拼接的语音合成方法是最早的一种语音合成技术，它的原理是将事先录制好的语音片段拼接起来形成完整的语音。
这样的方法能够合成质量较高且逼真的语音，但需要大量的录制工作，并且无法处理没有录制样本的情况。
然而，随着技术的进步，现在可以通过少量的语音样本生成更多的语音。
二、基于规则的语音合成方法基于规则的语音合成方法是通过对语言声音的声学特征和发音规则进行建模，采用信号处理和算法技术合成语音。
这种方法需要具备语言学、声学和信号处理等多个领域的知识，并且需要人工编写一系列规则。
尽管它可以进行灵活的语音合成，但是需要大量的工作量以及对特定语言的深入了解，因此在实际应用中使用较少。
三、基于统计的语音合成方法基于统计的语音合成方法是利用统计模型来估计语音的声学特征，然后根据其概率生成语音。
这种方法通常需要大量的训练数据，通过分析这些数据以建立统计模型，再根据模型参数进行语音合成。
由于可以利用大规模的数据进行模型训练，基于统计的语音合成方法能够生成非常逼真的语音，并且可以灵活地适应不同语言和语境的需求。
四、基于深度学习的语音合成方法基于深度学习的语音合成方法是最近发展起来的一种技术，它利用深度神经网络来进行语音合成。
通过对大量的语音数据进行训练，深度学习模型可以学习到语音的抽象特征，并生成逼真的语音声音。
这种方法无需依赖复杂的规则和人工特征工程，具有较高的自动化程度。
总结：语言声音合成是一项复杂而多样化的技术，目前有多种方法可以实现高质量的语音合成。
基于拼接的方法能够合成逼真的语音，但是需要大量的录制工作。
基于规则的方法适用于特定语言和场景，但需要大量的人工规则。
语音合成技术概念
语音合成技术概念
语音合成技术是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术，将计算机自己产生的或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。
该技术能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。
它可以在任何时候将任意文本转换成具有高自然度的语音，从而真正实现让机器“像人一样开口说话”。
近年来随着深度学习技术的发展，现代语音合成系统能够产生越来越自然的语音从而极大地提升了用户体验。
市场上常用的语音合成技术一般用纯软件实现，主要包括文本分析、语音合成和韵律处理三个部分。
文本分析对输入文本进行语言学分析，逐句进行词汇的、语法的和语义的分析，以确定句子的底层结构和每个字的音素的组成，包括文本的断句、字词切分、多音字的处理、数字的处理、缩略语的处理等。
语音合成把处理好的文本所对应的单字或短语从语音合成库中提取，把语言学描述转化成言语波形。
在韵律处理中合成音质是指语音合成系统所输出的语音的质量，一般从清晰度或可懂度、自然度和连贯性等方面进行主观评价。
清晰度是正确听辨有意义词语的百分率；自然度用来评价合成语音音质是否接近人说话的声音，合成词语的语调是否自然；连贯性用来评价合成语句是否流畅。
语音合成 原理
语音合成原理
语音合成是一种人工智能技术，通过对文字信息进行处理并转换成语音信号，实现计算机语音输出功能的过程。
它主要由文本处理、声学模型和语音合成器三部分组成。
首先，文本处理是指将输入的文本信息进行分词、语义分析、情感分析等处理，以便更准确地理解输入的内容，并为后续的声学模型和语音合成器提供更好的基础。
其次，声学模型是指根据语音学原理和声学特性，建立的对语音信号的数学模型。
它主要包括声音发声原理、语音信号的分析与合成方法等。
声学模型会根据输入的文本信息和声学特性，生成一系列的语音参数序列。
最后，语音合成器是将文本信息和声学模型中的语音参数序列相结合，生成最终的语音信号。
语音合成器主要包括合成算法、语音波形处理等部分，其中合成算法是最核心的部分，主要通过将声学模型中的语音参数序列映射到语音波形上，最终生成所需的语音信号。
总的来说，语音合成技术涉及多个学科领域的知识，其中涵盖了语音学、计算机科学、信号处理等多个学科领域，是一项非常复杂的人工智能技术。
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了解语音合成与语音识别的基本原理与应用方法
了解语音合成与语音识别的基本原理与应用方法语音合成和语音识别是人工智能领域中的两个重要技术，它们可以帮助机器理解人类语言并进行交流。
在本文中，将介绍语音合成和语音识别的基本原理和应用方法，并对其发展历程和未来趋势进行探讨。
同时，还将讨论语音合成和语音识别在生活中的应用，以及它们对未来社会和产业的影响。
一、语音合成的基本原理与应用方法语音合成（Text-to-Speech，TTS）是一种将文字转换成语音的技术。
它的基本原理是根据输入的文本，结合语音合成引擎中的语音合成算法，生成语音波形信号。
语音合成的应用方法有多种，包括单词级、句子级和段落级语音合成。
在实际应用中，语音合成技术可以用于智能助理、语音导航、朗读文档等场景。
例如，智能音箱、手机语音助手等产品广泛使用了语音合成技术。
语音合成的基本原理主要包括文本处理、语音合成模型和语音合成引擎。
文本处理阶段负责对输入文本进行分词、语法分析等处理，以便更好地理解文本内容。
语音合成模型是语音合成技术的核心，它通过学习语音和语言处理相关知识，生成语音波形信号。
语音合成引擎则是语音合成技术的执行器，它通过调用语音合成模型，生成最终的语音输出。
语音合成技术的发展始于20世纪50年代，当时主要使用串行合成和基频峰间隔（F0）合成算法。
随着计算机技术的发展，语音合成技术逐渐向参数合成、串行自然合成、多轨合成等方向演进，实现了更加自然和流畅的语音合成效果。
随着深度学习技术的兴起，语音合成技术得到了极大的发展，如WaveNet、Tacotron等模型不断推动了语音合成技术的进步。
未来，语音合成技术将在更多领域得到应用。
例如，在教育领域，语音合成可以用于朗读教科书、辅助学习。
在娱乐领域，语音合成可以用于虚拟偶像、有声小说等创作。
在商业领域，语音合成可以用于语音广告、智能客服等方面。
二、语音识别的基本原理与应用方法语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是一种将语音信号转换成文本的技术。
语音识别技术语音合成和语音转文字
语音识别技术语音合成和语音转文字语音识别技术：语音合成和语音转文字在现代科技的快速发展中，语音识别技术被广泛应用于各个领域，其中语音合成和语音转文字是其中两个重要的应用。
本文将深入探讨语音识别技术中的语音合成和语音转文字，并对其应用及发展前景进行分析。
一、语音合成语音合成，顾名思义，即利用计算机技术将文字信息转化为可听的语音，实现机器发声的技术。
语音合成技术的发展可以追溯到上世纪60年代，经过几十年的研究和发展，如今的语音合成系统已经取得了显著的进展。
1. 技术原理语音合成技术主要基于文本到语音（TTS）的转换过程，其核心是将输入的文字信息进行分析、处理和生成，最终转化为合成的语音信号输出。
现代的语音合成系统通常包括文本预处理、声学模型、波形合成等多个模块，这些模块相互协作，通过模拟人类的发声过程来生成自然流畅的语音音频。
2. 应用领域语音合成技术广泛应用于多个领域，如智能助理、语音包测试、电子阅读、广播媒体等。
特别是在智能助手的应用中，语音合成技术已经成为了实现人机交互的重要手段，为用户提供了更加自然、便捷的操作方式。
3. 发展前景随着人工智能和深度学习等技术的不断进步，语音合成技术也在不断演进。
未来，语音合成系统有望实现更加逼真、流畅的语音合成效果，并且能够适应不同语音风格、表达情感等需求，进一步提升用户体验。
二、语音转文字语音转文字，即将语音信号转化为对应的文字信息的过程，也是语音识别技术的重要应用之一。
语音转文字的实现可以大大提高文本处理的效率和便捷性，为用户提供更多的选择。
1. 技术原理语音转文字的过程通常包括前端特征提取、声学模型训练和解码等步骤。
前端特征提取用于将语音信号转化为一系列特征向量，声学模型则用于对特征向量进行识别和分类，最终解码生成对应的文字信息。
2. 应用领域语音转文字技术在多个领域有着广泛的应用，例如语音识别助手、语音转写系统、语音搜索等。
特别是在会议记录、翻译服务、残障人士辅助等场景中，语音转文字技术能够有效提高工作效率和信息获取的便捷性。
第12课语音合成(共8张PPT)
语音合成体验
选择一个人工智能开放平台，找到“语音合成”模块，让计算机朗读一篇文章。
语音合成过程
文本输入
文本分析
合成模块
主意输出
语音数据库
韵律控制
练习
在父母的智能手机上找到一款语音朗读软件，播报一篇文章。
同学们2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2020
语音合成
信息技术六年级上册第12课
学习目标
通过在线平台体验语音合成技术
知道语音合成技术在生活中的应用领域
理解语音合成的过程
目录页
语音合成的体验
语音合成的应用
语音合成的过程
语音合成应用领域
语音朗读、车载导航、打车播报、智能聊天机器人、语音呼叫中心等
什么叫语音合成？
语音合成，就是计算机把文字转换成语音的技术，能让计算机“开口说话”
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问题Problem: 如何保证局部的时间结构，而使整体的时间长 度发生变化？ 解决方法 Solution
将小段反复重复
Speech signal processing 4 PSOLA基础-时间尺度的调整（TSM）
Speech signal processing 4 PSOLA基础-时间尺度的调整（TSM）
激励源 分为浊音和清音。
T (a) 三角波
0
t1
T
t2
T1滤波器冲激响应
模型 级联型、并联型、混合型。 优点 对音高、音长、音强等目标值可以通过设置激励和 谐振器参数等来实现，调整起来较容易。 缺点 由于对声道的模拟不精确影响了合成的自然度；控 制参数过多，导致实现困难。
Speech signal processing 2 共振峰合成技术
Speech signal processing 4 PSOLA基础-时间尺度的调整（TSM）
如何将一段声音变慢或者变快？
Speech signal processing 4 PSOLA基础-时间尺度的调整（TSM）
变慢一倍后的语谱图被拉长
Speech signal processing 4 PSOLA基础-时间尺度的调整（TSM）
Speech signal processing 5 按规则合成
(c)声调与变调 在连续的语流中，由于相邻音节之间的相互影响，各 音节的基音频率时变曲线与孤立发音时的音节相比会 发生较大的变异。 （d)音长问题 音长也是语音的重要特征之一，对语音的可懂度、 自然度都有一定的影响。汉语中音长主要体现在韵 母的调型段长度上。
对音系层的韵律事 1 语音合成技术概述-合成过程 件预测：声调、语 查找拼写错误，并将文本中 分析文本中词或短语的边界， 调、轻重、节律等 出现的一些不规范或无法发 标注词性、确定文字的读音， 韵律标注 音的字符过滤掉。 同时分析文本中出现的数字、 文本分析 停顿 姓氏、特殊字符、专有词语 （韵律结构边界） 文本规范化 以及各种多音字的读音方式。 携带文本标注 携带韵律信息 分析文本中每个句子的语法 表示的文本 和拼音信息 重音 结构和语义结构，确定语义 分词 语 音 的文本 语调 语音 & 词性标注 对声学层的韵 中心，句子的重音模式，语 & 生成 调，从而为韵律处理提供必 律参数预测 语法分析 要信息。 韵律生成 & 语义分析
（1）提高合成语音的自然度 （2）丰富合成语音的表现力 （3）降低语音合成技术的复杂度 （4）多语种文语合成
混 合 型 共 振 峰 模 型
Speech signal processing 3 LPC参数合成技术
• 原理 一个语音的采样能够用过去若干个语音采样的线 性组合来逼近。 • 形式 利用预测系数ai直接构成的递归型合成滤波器； 利用反射系数ki构成格型合成滤波器。
u(n) =e(p)(n) + + 输入 kp e(p-1)(n) + + e(1)(n) -k2 k2 + + b(2)(n) + + e(0)(n) -k1 k1 + + b(1)(n)
语音合成定义为：通过机械的、电子的方法 产生人造语音的技术。 语音合成的三个层次:
Intention-To-Speech Concept-To-Speech
Text-To-Speech
Speech signal processing 1 语音合成技术概述- TTS
文本分析
韵律生成
语音生成
生文本
Speech signal processing 6 合成音质的评价
主观评价 •可懂度（清晰度） 正确听辨被传送的、相互无联系的汉语单字的百分数。 •自然度 用来评价合成语音音质是否接近人说话的声音，合成词语 的语调是否自然。 客观评价 • 时域测度 • 频域测度
Speech signal processing 6 语音合成的未来发展方向
对于音长的修改，就是找到分析信号的基音同步 标注点与最后合成信号的基音同步标注点之间的 对应关系，一般它们呈现一种线性关系，下图给 出了音长缩短时的基音标注情况。
分析轴
合成轴 (b) 合成时映射关系
Speech signal processing 4 PSOLA合成技术
进行基频和音长的调整
(a) 提高基频
允许在叠加过程中有一定的误差
Speech signal processing 4 PSOLA基础-时间尺度的调整（TSM）
通过交叉相关方法确定
Speech signal processing 4 PSOLA合成技术
原理 (1) 对原始波形进行分析，进行基音标注。 (2) 对这些短时信号做必要的修正，形成一系列短时 合成信号。 • 首先根据原始语音波形的基音曲线和超音段特征 与目标基音曲线和超音段特征修正的要求，建立 合成波形与原始波形之间基音周期的映射关系； • 再由此映射关系确定合成所需的短时合成信号系 列。 (3) 将合成短时信号系列与目标基音周期同步排列并 重叠相加得到合成波形。
Speech signal processing 4 PSOLA合成技术
(b) 降低基频
Speech signal processing 4 PSOLA合成技术
(c) 增加时长
Speech signal processing 4 PSOLA合成技术
(d) 减小时长
Speech signal processing 4 PSOLA合成技术
字音转换 基频 时长 能量
Speech signal processing
Speech signal processing 1 语音合成技术概述 建立韵律模型的两种方法 基于规则的方法 基于模型的方法
Speech signal processing 1 语音合成技术概述
• 语音生成方法 主要目的：根据韵律建模的结果，从原始语音库 中取出相应的语音基元，利用特定的语音合成技 术对语音基元进行韵律特性的调整和修改，最终 合成符合要求的语音。 主要方法: （1）共振峰合成 （2）LPC（线性预测编码）参数合成 （3）PSOLA（基音同步叠加）合成
Speech signal processing 2 共振峰合成技术
原理 音色各异的语音具有不同的共振峰模式，以每个共 振峰频率及其带宽作为参数，可以构成共振峰滤波器。再 用若干个这种滤波器的组合来模拟声道的传输特性（频率 响应），对激励源发出的信号进行调制，再经过辐射模型 就可以得到合成语音。
Speech signal processing 2 共振峰合成技术
Speech signal processing
语音合成
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语音合成技术概述
共振峰合成技术 LPC参数合成技术 PSOLA合成 按规则合成
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语音合成的未来发展方向
Speech signal processing 1 语音合成技术概述
Speech signal processing 1 语音合成技术概述
Speech signal processing 5 按规则合成 (a) 重音规则 指说话或朗读时读的比较重的音节或词语，要时间长一 点、音程大一点。 一般可以将汉语重音分为词重音和句重音两大类。 （b)转接与音渡 转接与音渡是音素序列转变成语音流时的动态变化规 律。 汉语发音中存在两种基本的过渡，即辅音与元音组合 和元音与元音组合。前者称之为“转接”；后者称之 为“音渡”。
基于拼接合成算法中需要解决的问题 • 声学基元的选择 •韵律修饰
Speech signal processing 5 按规则合成
选择更小的合成基元，加入庞大的规则库将其合成 为词语或句子的合成方式，更侧重于各种合成规则的 研究，因此称其为按规则合成。 对汉语，基元一般应选声母和韵母。 韵律规则 也叫“超音段特征”，反映了语音在基频、共振峰、 能量以及谱分布特性上的差异。 主要包括声调、语调、重音等。
Speech signal processing 4 PSOLA合成技术
为原始语音段加基音标注是算法执行的基础。
• 浊音有基音周期，能够进行有效地标注。 • 对于清音，为了保持算法的一致性，一般标 注为一个适当的常数。
需要按基音周期分别修改音长、基频及合成信号的幅 值。
Speech signal processing 4 PSOLA合成技术
语音输出 x(n)
z-1
z-1
z-1
Speech signal processing 3 LPC参数合成技术
• LPC合成模型中的所有控制参数都必须随时间不断地 修正。 (1) 对于清音语音段，可以简单地针对每一帧数据改 变一次参数。 (2) 对于浊音语音段，根据控制参数改变时刻的选取 不同，有基音同步合成和帧同步合成两种方式。 (3) 分析帧的长度固定，一般选择大于两个基音周期， 因此为了得到每个基音周期起始处的控制参数，就必 须进行内插。 优点 简单、易于实现。 缺点 合成语音样本需要很高的计算精度