语音合成技术及国内外发展现状
语音合成技术的发展与应用
语音合成技术的发展与应用随着人工智能的快速发展，语音合成技术逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
语音合成技术是指利用人工智能技术，将文字转化为声音，从而实现计算机语音的自动生成。
本文将就语音合成技术的发展现状、应用场景以及未来发展进行探讨。
一、语音合成技术的发展语音合成技术的历史源远流长，早在20世纪50年代，科学家们就开始研究人机交互的技术，当时的语音合成技术还十分粗糙，只能生成机械般的语音。
经过多年的研究和发展，语音合成技术逐渐发展成今天的模样。
首先，语音合成技术的核心之一是语音识别技术。
新一代的语音合成技术采取了深度学习技术，使得机器在对语音信号进行分析和理解的同时，能够逐渐学习到更多的语音特征，进一步提升了语音合成的效果。
其次，自然语言处理技术也极大地影响了语音合成技术的发展。
由于语音合成技术一般要将文字转化为声音，因此需要对文字进行自然语言处理，提取出其中的语法和规则。
在这方面也出现了一些优秀的算法，如词汇表生成算法和语法分析算法等。
最后，还有一点值得一提的就是，语音合成技术的发展得益于开源技术的兴起，例如Google的WaveNet、百度的DeepSpeech 等。
开源技术的启动，为语音合成技术的发展提供了不少的动力和可能。
二、语音合成技术的应用场景语音合成技术具有极广泛的应用场景，以下仅列举几个比较典型的。
首先就是智能客服领域。
现如今绝大多数的客服系统都采用了智能虚拟助手，让顾客可以通过语音与虚拟助手进行交流。
当然，为了达到更优秀的交互效果，客服系统的语音合成技术也大有改进。
现在，不但虚拟助手的语音合成效果越来越好，而且对于不同用户，更是可以通过分析其使用习惯，进行个性化的语音合成。
第二个应用场景便是智能音箱。
目前市面上已经有很多的智能音箱品牌，各大公司也在积极的推进其智能语音产品的研发。
智能音箱的语音合成技术要求非常高，需要具备真人级别的语音合成能力，并且在语速、语调、语音模式等方面都要做到非常自然和流畅。
语音合成技术的现状与发展趋势
语音合成技术的现状与发展趋势在当今科技飞速发展的时代，语音合成技术作为一项关键的人工智能领域技术，正逐渐改变着我们与计算机交互的方式，以及信息传播的途径。
它让机器能够模拟人类的声音，生成自然流畅的语音，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
语音合成技术的发展可以追溯到上世纪中叶。
早期的语音合成系统基于规则和模板，声音生硬、不自然，可懂度也较低。
但随着计算机技术的进步，尤其是数字信号处理和机器学习算法的应用，语音合成技术取得了显著的突破。
目前，语音合成技术的现状可以从以下几个方面来描述。
在语音质量方面，现代的语音合成系统已经能够生成非常接近人类自然语音的声音。
通过使用深度学习算法，特别是神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），对大量的语音数据进行学习和训练，使得合成的语音在音色、语调、语速等方面都有了极大的改善。
无论是男性、女性还是儿童的声音，都可以被逼真地模拟出来。
在多语言支持方面，语音合成技术已经能够处理多种语言，包括世界上的主要语言以及一些小语种。
这使得语音合成系统在全球范围内的应用更加广泛，无论是跨国企业的客服系统，还是国际交流中的信息传播，都能受益于多语言语音合成的支持。
在应用场景方面，语音合成技术已经融入到了我们生活的方方面面。
在智能语音助手领域，如苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 和谷歌的Assistant 等，用户可以通过语音指令获取信息、控制设备，而这些语音助手所发出的声音就是通过语音合成技术实现的。
在有声读物和电子阅读领域，语音合成技术让用户可以选择听书，为视力障碍者和喜欢听书的人群提供了便利。
在导航应用中，语音合成能够为驾驶者提供准确清晰的路线指引。
此外，在教育、医疗、金融等行业，语音合成也发挥着重要作用，例如为在线教育课程提供讲解声音，为医疗设备提供语音提示等。
然而，尽管语音合成技术取得了显著的成就，但仍然存在一些挑战和问题。
在情感表达方面，虽然语音合成的语音在音质和流畅度上已经有了很大提高，但在情感的细腻表达上还不够完美。
人工智能语音合成技术的发展现状与未来趋势
人工智能语音合成技术的发展现状与未来趋势近年来，人工智能语音合成技术取得了长足的发展，呈现出令人瞩目的效果和巨大的潜力。
随着语音合成技术在各个领域的应用愈发广泛，其发展现状和未来趋势备受瞩目。
一、人工智能语音合成技术的发展现状目前，人工智能语音合成技术已经实现了高度的智能化和自然化。
通过利用深度学习、神经网络和语音识别等技术的交叉融合，语音合成系统能够实现高质量的语音生成，接近或甚至超过人类的真实语音。
首先，基于深度学习的语音合成技术已经取得了显著的突破。
传统的语音合成方法往往需要从大量的语音数据中提取特征，然后通过复杂的信号处理算法进行合成。
而深度学习技术则通过大规模的数据训练模型，直接生成语音。
这种方法不仅节省了时间和资源，而且能够提供更加真实、流畅的语音输出。
其次，语音合成技术在语音质量和表达能力上得到显著的提升。
人工智能语音合成系统能够细致地模拟人类的语音特征，包括语调、音色、语速等。
同时，它们还能够根据文本的含义和情感进行语音的表达，使得合成语音更具情感和表现力。
此外，语音合成技术已经广泛应用于各个领域。
在智能音箱、机器人、智能助手等产品中，语音合成技术成为用户与设备进行交互的重要手段。
在无障碍通讯和辅助技术领域，语音合成技术能够帮助视力、听力受损人群获取信息和进行交流。
在娱乐和文化领域，语音合成技术则被应用于游戏、动画片、电影等多媒体制作中。
二、人工智能语音合成技术的未来趋势随着人工智能语音合成技术的不断发展，其未来呈现出以下几个趋势：首先，语音合成技术将更加接近人类的自然语音。
通过继续改进深度学习算法和训练模型，语音合成系统的语音质量将进一步提升，与真实的人类语音无异。
同时，语音合成系统将更加准确地模拟人类的语音特征和情感表达，使得合成语音更具有个性化和自然化。
其次，多语种语音合成技术将得到更大的发展。
当前，语音合成技术主要应用于单一语种的合成，如英语、中文等。
未来，随着深度学习技术的进一步改进，语音合成系统将能够支持更多语种，满足不同语言和文化背景下的需求。
基于深度学习的语音合成与识别技术研究
基于深度学习的语音合成与识别技术研究1. 引言语音合成与识别技术作为人机交互领域的关键技术之一，在现代社会中发挥着重要的作用。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的语音合成与识别技术逐渐成为研究的热点。
本文将探讨基于深度学习的语音合成与识别技术的研究现状和未来发展方向。
2. 深度学习在语音合成中的应用2.1. 语音合成技术的发展历程语音合成技术早期主要基于规则和统计方法，但这些方法在语音合成的自然度和音质方面存在限制。
随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的语音合成技术逐渐成为主流。
深度学习的端到端训练方式能够更好地提高语音合成的质量，使得合成语音更加自然流畅。
2.2. 基于深度学习的语音合成模型基于深度学习的语音合成模型主要有循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)、卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 和生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 等。
其中，循环神经网络在语音合成领域中得到广泛应用，能够捕捉上下文信息，提高合成语音的连贯性。
3. 深度学习在语音识别中的应用3.1. 语音识别技术的发展历程语音识别技术经历了从隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model, HMM) 到深度学习的转变。
传统的基于HMM的语音识别存在模型复杂度高、计算量大等问题。
而深度学习技术的出现使得语音识别的准确率得到了显著提升。
3.2. 基于深度学习的语音识别模型基于深度学习的语音识别模型主要有深度神经网络 (Deep Neural Network, DNN)、卷积神经网络和循环神经网络等。
其中，深度神经网络是目前最常用的方法，通过多层神经元的连接和权重调整，能够有效地提取语音信号的特征，提高识别准确度。
4. 深度学习在语音合成与识别技术中的挑战与展望4.1. 数据集和计算资源深度学习模型对大规模数据集和强大的计算资源要求较高，这对于一些小规模的研究机构和个人来说可能是一个限制因素。
AI语音合成技术用声音赚钱的新方式
AI语音合成技术用声音赚钱的新方式随着人工智能技术的不断发展，AI语音合成技术正逐渐成为一种用声音赚钱的新方式。
通过模拟人类声音，AI语音合成技术可以为不同领域带来新的商业机会和创新应用。
本文将介绍AI语音合成技术的意义和应用，并探讨如何通过这一技术实现商业价值。
一、AI语音合成技术的意义AI语音合成技术是人工智能技术中的一项重要应用之一，它通过算法和机器学习技术来模拟人类的声音和语调。
这项技术的发展对社会和商业领域产生了深远的影响。
首先，AI语音合成技术可以应用于广告和媒体行业。
比如，在广告中使用AI生成的声音可以吸引消费者的注意力，增加产品的曝光率。
此外，在电影和游戏领域，AI语音合成技术可以为虚拟角色提供逼真的声音，提升用户体验和沉浸感。
其次，AI语音合成技术在教育和培训领域也有广泛的应用前景。
通过使用AI合成的真实人声，可以为学生提供更加生动和丰富的教学资源。
这项技术可以模拟不同地区和母语的发音，极大地提升语言学习效果。
另外，AI语音合成技术还可以应用于辅助医疗和特殊群体服务。
例如，对于失语者或声音受损者，AI语音合成技术可以成为他们与世界交流的重要工具。
同时，在客服行业，AI语音合成技术可以提供高效和个性化的语音交互，改善客户体验。
二、AI语音合成技术的商业应用AI语音合成技术的商业应用前景广阔，可以为企业带来新的收入渠道和商机。
首先，企业可以利用AI语音合成技术开发智能助手和虚拟主持人。
通过使用AI合成的真实人声，智能助手可以更加自然地与用户进行交流，提供更贴心、高效的服务。
虚拟主持人则可以代替人类主持人进行各类活动、会议和演讲，降低成本并提升效率。
其次，AI语音合成技术还可以用于音频内容创作和娱乐产业。
通过AI合成的声音，企业可以打造个性化的有声图书、播客和广播剧。
这些内容可以依托音频平台和流媒体服务进行传播和销售，创造全新的盈利模式。
此外，AI语音合成技术还可以用于定制化的广告服务。
语音合成技术的发展与创新
语音合成技术的发展与创新随着科技的不断发展，语音合成技术越来越成熟。
它能够模拟人类的语音，实现人机交互，为我们的生产生活带来了极大的便利和改变。
本文将从语音合成技术的历史、应用、市场现状以及未来发展趋势进行探讨。
一、语音合成技术的历史语音合成技术可以追溯到20世纪40年代末期，当时用机械方式模拟出人类发声的声音，但是效果十分有限。
1958年，美国的IBM公司发明了世界上第一个电子语音合成器，虽然只能发出单调的机器声音，但已经具有了将文字转变为声音的基本原理。
随着计算机技术的发展，语音合成技术也逐渐成熟。
1983年，日本的富士通公司开发出了全球首款波形拼接式语音合成器，使语音合成技术进入一个新的发展阶段。
1990年，美国的AT＆T公司推出了一款名为“Natural Voices”的语音合成器，这是第一款能够自然流畅地模拟人类语音的合成器。
二、语音合成技术的应用语音合成技术已经广泛应用在各个领域中。
在生产中，语音合成技术被应用于语音导航、语音识别、电话自动语音应答、离线语音合成等方面，极大地提高了生产效率。
在个人生活中，语音合成技术应用于智能手表、智能家居、语音交互等方面，使我们的生活变得更加智能化。
同时，在医疗方面，语音合成技术也有广泛的应用。
如自然语言对话系统，在医院或药店的计算机上安装自然语言对话系统，可以根据病人的症状和需要，提供有效的医疗指导。
此外，尚在研究阶段的预测和分析应用也有很大发展前途。
三、语音合成技术的市场现状目前，语音合成技术市场不断增长。
根据市场调查机构的统计数据显示，2019年全球语音合成市场规模约为12.9亿美元，预计到2026年将达到28.24亿美元，增长迅速。
许多大型高科技企业也在这方面投入大量的资金和研发人力，以满足市场的需求。
据了解，在语音合成技术的市场现状中，中国是一个重要的角色。
中国的语音合成技术经过多年的发展和研究，已经取得了较为显著的成果，并在人工语音合成和智能语音交互技术方面取得了重要突破。
语音合成现状及未来
语音合成现状及未来随着科技的不断发展，语音合成技术已经在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
从早期的简单语音合成到如今的智能语音，语音合成技术已经取得了显著的进步。
然而，这仅仅是一个开始，未来语音合成技术还有很大的发展空间。
让我们来看一下当前语音合成技术的现状。
目前，语音合成技术已经广泛应用于智能语音、语音导航、语音输入法等多个领域。
智能语音如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、谷歌等，已经可以理解用户的语音指令，并给出相应的回应。
语音导航系统则可以为驾驶者提供实时的路况信息，语音输入法则大大提高了我们的输入效率。
语音合成技术还被应用于教育、医疗、娱乐等领域，为人们的生活带来了极大的便利。
然而，尽管语音合成技术已经取得了显著的进步，但仍然存在一些问题。
语音合成技术的准确性和自然度仍然有待提高。
在实际应用中，智能语音有时无法准确理解用户的语音指令，或者的语音听起来不够自然。
语音合成技术的应用场景仍然有限。
目前，语音合成技术主要应用于智能语音、语音导航等少数领域，而在其他领域的应用还相对较少。
总的来说，语音合成技术已经取得了显著的进步，但仍然存在一些问题。
未来，语音合成技术将进一步提升准确性和自然度，应用场景也将更加广泛。
我们有理由相信，随着科技的不断发展，语音合成技术将会为我们的生活带来更多的便利。
语音合成技术需要更好地处理多语言、多方言的问题。
在全球化的背景下，人们交流的语言越来越多样化。
语音合成技术需要能够准确理解和各种语言和方言的语音，以满足不同用户的需求。
语音合成技术在个性化方面的表现还有待提高。
每个人说话的语速、语调、口音都有所不同，未来的语音合成技术需要能够根据用户的习惯和特点，更加个性化的语音。
语音合成技术在隐私保护和安全性方面也需要进一步加强。
随着语音合成技术的广泛应用，如何保护用户的隐私和安全成为了一个重要的问题。
未来的语音合成技术需要能够确保用户的语音数据不被非法获取和利用。
在未来的发展中，语音合成技术有望实现更加智能化的应用。
语音合成技术的发展与挑战
语音合成技术的发展与挑战在当今科技飞速发展的时代，语音合成技术作为一项重要的人机交互手段，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
从早期简单的机械发声到如今能够模拟出逼真自然的人类语音，语音合成技术经历了漫长的发展历程。
语音合成技术的发展可以追溯到上世纪中叶。
最初，语音合成系统基于规则的方法，通过对语音的声学特征和语言学规则进行建模来生成语音。
这种方法虽然能够产生一些简单的语音，但声音生硬、不自然，缺乏情感和表现力。
随着计算机技术的不断进步，特别是数字信号处理技术和人工智能技术的兴起，语音合成技术迎来了重大突破。
基于统计参数的语音合成方法逐渐成为主流。
这种方法通过对大量的语音数据进行统计分析，建立声学模型和语言模型，从而能够生成更加自然流畅的语音。
在过去的几十年里，语音合成技术取得了令人瞩目的成就。
其中，深度学习技术的应用更是为语音合成带来了革命性的变化。
深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），能够自动学习语音的复杂特征和模式，大大提高了语音合成的质量和自然度。
如今，语音合成技术已经广泛应用于各个领域。
在智能语音助手方面，如苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 和谷歌的 Assistant 等，能够理解用户的指令并以清晰自然的语音进行回答，为人们提供便捷的服务。
在有声读物领域，语音合成技术可以将文字内容快速转换为有声读物，满足了人们在不同场景下的阅读需求。
在导航系统中，清晰准确的语音导航为驾驶者提供了更加安全和方便的出行体验。
在教育领域，语音合成技术可以为学习障碍者提供辅助学习工具，帮助他们更好地获取知识。
然而，尽管语音合成技术取得了巨大的进步，但仍然面临着一些挑战。
首先是情感表达的问题。
目前的语音合成技术虽然能够生成自然流畅的语音，但在情感表达方面还不够细腻和准确。
人类的语音往往蕴含着丰富的情感信息，如喜悦、悲伤、愤怒等，而语音合成系统要准确地模拟这些情感还存在困难。
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语音合成技术及国内外发展现状语音识别和语音合成技术是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所必需的两项关键技术。
使电脑具有类似于人一样的说话和听懂人说话的能力，是90年代信息产业的重要竞争市场。
和语言识别相比，语言合成的技术相对说来要成熟一些，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。
语言合成或者让计算机说话包含着二个方面的可能性:一是机器能再生一个预先存入的语音信号，就象普通的录音机一样，不同之处只是采用了数字存储技术。
简单地将预先存入的单音或词组拼接起来也能作到"机器开口"，但是"一字一蹦"，机器味十足，人们很难接受。
然而如果预先存入足够的语音单元，在合成时采用恰当的技术手段挑选出所需的语音单元拼接起来，也有可能生成高自然度的语句，这就是波形拼接的语音合成方法。
为了节省存储容量，在存入机器之前还可以对语音信号先进行数据压缩。
另一种可能是采用数字信号处理的方法，将人类发声过程看作是一个模拟声门状态的源，去激励一个表征声道谐振特性的时变数字滤波器，这个源可能是周期脉冲序列，它代表浊音情况下的声带振动，或者是随机噪声序列，代表不出声的清音.调整滤波器的参数等效于改变口腔及声道形状，达到控制发不同音的目的，而调整激励源脉冲序列的周期或强度，将改变合成语音的音调、重音等.因此，只要正确控制激励源和滤波器参数(一般每隔10~30ms送一组)，这个模型就能灵活地合成出各种语句来，因此又称作为参数合成的方法。
根据时变滤波器的结构形式不同，又有LPC合成和共振峰合成器等之分。
按照人类言语功能的不同层次，语言合成也可分成三个层次，它们是:(1)从文字到语音的合成(Text-To-Speech);(2)从概念到语音的合成(Concept-To-Speech);(3)从意向到语音的合成(Intention-To-Speech)。
这三个层次反映了人类大脑中形成说话内容的不同过程，涉及人类大脑的高级神经活动。
不难想象，即使是按规则的文字到语音合成(文语合成)也已经是相当困难的任务。
为了合成出高质量的语言，除了依赖于各种规则，包括语义学规则、词汇规则、语音学规则外，还必须对文字的内容有很好的理解，这将涉及自然语言理解的问题。
从这一点讲，文语转换系统实际上也可看作一个人工智能系统。
图1显示了一个完整的文语转换系统示意图。
文语转换过程是先将文字序列转换成音韵序列，再由语音合成器生成语音波形。
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，文语合成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。
当然其中语音合成终究还是最基本的部分，它相当于"人工嘴巴"，任何语言合成系统包括文语转换系统，都离不开语音合成器。
二国内外语音合成技术发展现状综观语言合成技术的研究已有二百多年的历史，但是真正有实用意义的近代语音合成技术是随着计算机技术和数字信号处理技术的发展而发展起来的，主要是让计算机能够产生高清晰度、高自然度的连续语音。
近几十年来国际和国内的研究主要集中在按规则文语转换，即将书面语言转换成口头语言。
在语音合成技术的发展中，早期的研究主要是采用参数合成方法。
值得提及的是Holmes的并联共振峰合成器(1973)和Klatt的串/并联共振峰合成器(1980)，只要精心调整参数，这两个合成器都能合成出非常自然的语音。
而最具代表性的文语转换系统数美国DEC公司的DECtalk(1987)，该系统采用Klatt的串/并联共振峰合成器，可以通过标准的接口和计算机连网或单独接到电话网上提供各种语音信息服务，它的发音清晰，并可产生七种不同音色的声音，供用户选择。
但是经过多年的研究与实践表明，由于准确提取共振峰参数比较困难，虽然利用共振峰合成器可以得到许多逼真的合成语音，但是整体合成语音的音质难以达到文语转换系统的实用要求。
自八十年代末期至今，语言合成技术又有了新的进展，特别是基音同步叠加(PSOLA)方法的提出(1990)，使基于时域波形拼接方法合成的语音的音色和自然度大大提高。
九十年代初，基于PSOLA技术的法语、德语、英语、日语等语种的文语转换系统都已经研制成功。
这些系统的自然度比以前基于LPC方法或共振峰合成器的文语合成系统的自然度要高，并且基于PSOLA方法的合成器结构简单易于实时实现，有很大的商用前景。
最近几年，一种新的基于数据库的语音合成方法正引起人们的注意。
在这个方法中，合成语句的语音单元是从一个预先录下的庞大的语音数据库中挑选出来的，不难想象只要语音数据库足够大，包括了各种可能语境下的语音单元，理论上讲有可能拼接出任何语句。
由于合成的语音基元都是来自自然的原始发音，合成语句的清晰度和自然度都将会非常高。
国内的汉语语音合成研究起步较晚些，但从八十年代初就基本上与国际上研究同步发展。
大致也经历了共振峰合成、LPC合成至应用PSOLA技术的过程。
在国家863计划，国家自然科学基金委，国家攻关计划，中国科学院有关项目等支持下，汉语文语转换系统研究近年来取得了令人举目的进展，其中不乏成功的例子:如中国科学院声学所的KX-PSOLA(1993),联想佳音(1995);清华大学的TH_SPEECH(1993);中国科技大学的KDTALK(1995)等系统。
这些系统基本上都是采用基于PSOLA方法的时域波形拼接技术，其合成汉语普通话的可懂度、清晰度达到了很高的水平。
然而同国外其它语种的文语转换系统一样，这些系统合成的句子及篇章语音机器味较浓，其自然度还不能达到用户可广泛接受的程度，从而制约了这项技术的大规模进入市场。
---1998年中国科技大学在国家863计划和国家自然科学基金委支持下，研制成功KD-863汉语文语转换系统。
和采用国内外流行的PSOLA技术的系统相比，在输出语音的音质和自然度上有了突破性的提高。
KD-863采用了一种全新的基于语音数据库的语音合成方法，该技术的基本思想是将实际语流中汉语音节千变万化的音变进行听感上的量化归并，设计出多样本的汉语语音基元库，这个库蕴涵了汉语韵律变化信息，合成时只要通过对基元库样本的选取便可实现韵律控制。
同时语音基元库中的样本是直接从自然语音中截取，避免了采用信号处理技术获取音变单元对音质的损害，因而合成语音具有接近自然语音的音质。
KD-863文语转换系统一经推出，就因其合成语音的高清晰度与高自然度引起了社会各方的重视。
先后应用于为深圳华为技术公司设计的"114自动电话报号系统"，和为国家工商总局设计的"工商企业语音(传真)查询系统"。
使得汉语语音合成技术走出实验室，向市场应用迈出了重要的一步。
KD-863系统参加了在1998年4月国家科委组织的全国汉语语音合成系统的性能评测，其输出语音的自然度居同类系统之首，是唯一达到用户可以接受程度的系统。
KD-863还在日本，新加坡，香港的有关研究所和大学进行过演示，均得到了有关方面专家的认同。
最近中国科技大学又推出了KD-2000汉语文语转换系统，不仅在语音合成技术方面有进一步的发展，特别是在文本预处理中围绕层次化结构思想，运用大量的统计和规则的方法，较好地解决了三个大的处理环节:特殊符号处理，分词处理和拼接处理，使得汉语文语转换系统的整体性能有很大提高。
以KD-2000文语转换为核心的"畅言2000"智能汉语平台软件已开始进入市场。
三语音合成发展方向1.提高合成语音的自然度提高合成语音的自然度仍然是高性能文语转换的当务之急。
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有望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。
但由此产生了一系列新的需要研究的问题，包括:如何确定语音合成的基元，根据什么准则去挑选合适的基元;韵律参数定量化问题，对数据库进行定标问题;以及如何将统计的方法和规则方法相结合使机器能自动发现和找出所需的语音单元，保证最高的合成语句自然度等等。
---无论用哪种合成方法，韵律规则的总结，特别是连续语音的韵律规则总结，尽可能将定性的规则描述定量化，对自然度始终有最重要的影响。
还有前端文本处理,对合成语音的自然度也具有举足轻重的影响,完整全面的解决,需要自然语言理解的突破。
2丰富合成语音的表现力目前国内外大多数语音合成研究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。
随着信息社会的需求发展，对人机交互提出了更高的要求，人机口语对话系统的研究也提到了日程上。
即语音合成研究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。
这不仅对语音合成技术提出了更高的要求，而且涉及到计算机语言生成，涉及人类大脑的高级神经活动。
但就语音合成来说，仍是一个要丰富合成语音的表现力问题。
相对来说采用波形拼接方法来增强合成语音表现力比较困难，尽管也可以通过增加音库容量和音库个数来达到改变合成语音的特性，但毕竟它对韵律的控制能力非常有限。
更为有效的办法是采用参数合成法，分析参数特征，通过对相关参数的调整来实现对年龄、性别特征的改变，进一步实现语气、语调的变化，由于这种改变是连续的，对象特征可以千千万万，显得更有生命力。
近年来提出的基于LMA(对数振幅近似)技术的语音合成器，HybridHarmonic/Stochastic 模型,Sinusoidal模型等已被证实是一些新颖的能合成出高质量语音的参数合成方法，为此应继续深入这方面的研究，以期在参数合成技术上取得突破。
3降低语音合成技术的复杂度语音合成技术正在走向市场。
为了适应社会的需求，扩大文语合成的应用场合，除了解决好上面两个问题，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要加以改进的地方。
就目前汉语文语转换系统而言，减小音库容量就是一个重要课题。
目前高质量的汉语文语转换系统一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，而对于象HPC,PDA及无线通信手机，商务通等资源有限的设备上就没法承受。
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，以及减少合成语音所需的音节基元数等等。