2024 年 11 月 26 日

什么是文本转语音？ – TTS 解释

想象一下，您可以与智能手机交谈，在开车时听别人朗读您最喜欢的文章，或者以完美的发音学习一门新语言——所有这些都无需人工干预。这就是文本转语音 (TTS) 技术的魔力。

各大公司也在大力投资 TTS，尤其是在人工智能热潮兴起之后。TTS 市场 3.2 年估值为 2023 亿美元预计到 7 年将达到 2030 亿美元，复合年增长率为 12%。

最初只是一个简单的功能，现在已经演变成完全不同的东西——对话式人工智能。文本转语音是目前为虚拟助手、客户服务机器人等提供支持的同一项技术。因此，在本指南中，我们将带您了解有关文本转语音的所有信息。

但是，什么是文本转语音以及它是如何工作的呢？

文本转语音 (TTS) 技术的核心就是为文本赋予声音。简单来说，它将文本作为输入，可以是任何形式，包括句子、段落或整个文档 — — 并将其转换为口语。在大多数情况下，生成的声音接近人类的声音，但可能因产品而异。

一个很好的例子是 Google Assistant 的声音听起来像机器人的，但另一方面，像 hume.ai 这样的现代人工智能工具非常接近人类的声音。

与任何其他技术一样，TTS 技术也随着时间的推移而变得复杂，因为添加了多种 AI 和 ML 算法来增强其功能。但为了方便起见，我们将文本转语音的工作原理分为三个部分。

步骤 1：文本处理

这是第一步，TTS 系统会准备语音文本。具体过程如下：

分析文本： 系统会先扫描文本，了解其结构，包括标点符号、缩写甚至数字等所有内容。这样，系统就能更好地理解上下文。一个很好的例子是，“Dr.”被识别为“Doctor”，而不是“Drive”。
分解单词: 后来，单词被拆分成语音成分，称为 音素。 这是确保正确发音的关键步骤之一。这些是语音中最小的声音单位。将单词分解为音素的一个很好的例子是单词“cat”，它有三个音素：/k/、/æ/ 和 /t/。
处理上下文：在此步骤中，系统将学习文本的上下文来决定如何发音。例如，“lead a team”和“lead pipe”中的“lead”一词的发音可能不同。

第 2 步：语音合成

文本处理完成后，下一步就是将其转换为实际语音。这主要通过以下两种方法之一完成：

级联综合：这是一种使用已久的传统方法。这个过程非常简单，你使用预先录制的人类语音片段，然后将它们拼接在一起形成句子。

例如，要说“Hello, world”，系统可能会提取预先录制的“Hello”和“world”的声音，然后将它们拼接成一个句子。虽然这种方法很有效，但最大的缺点是生成的音频可能听起来不连贯或机械，尤其是在说复杂的句子时。
神经 TTS（现代方法）： 与之前系统拼接预先录制的片段的方法不同，神经 TTS 是一种现代方法，它使用人工智能和深度学习从头开始生成语音。

例如，说“Hello, world”，神经网络技术会以接近自然的语调生成整个句子，而且会充满情感和语调变化。这就是为什么你会发现新旧 TTS 软件在语音质量方面存在天壤之别的原因。

这种方法可以创造出高度逼真、富有表现力且类似人类的语音，使其成为当今许多先进 TTS 系统的首选。

第四步：添加最后的修饰

在最后一步，TTS 系统添加了最后的润色以增强输出：

音调和音高：这样做是为了表达情绪或强调。例如，兴奋用较高的音调来表达，而严肃则用较低的音调来表达。
起搏：它将根据文本的上下文调整语音速度以匹配自然的说话模式。
呼吸和暂停：我认为这是最重要的，这些先进的系统使用 AI 和 ML 模拟自然的呼吸声音和停顿，使输出更加逼真。最好的例子是 NotebookLM 如何从带有呼吸和停顿的对话形式的文本生成音频 它完全模仿人类的说话方式。

AI 在 TTS 中的作用是什么

我们相信，人工智能彻底改变了 TTS 技术，并为我们提供了日常使用的重要功能，例如能够生成逼真、自然的语音。除了这些功能之外，准确率也得到了很大程度的提高。

以下是 AI 对 TTS 技术最重要的贡献：

类似人类声音的神经 TTS： 到目前为止，这是 AI 对 TTS 最重要的贡献。借助 AI，我们现在见证了神经 TTS，它不仅可以模仿人类的语音，还可以表达情感、停顿和深度，而这些如果没有 AI 是不可能实现的。与传统方法不同，它可以创建流畅、逼真的声音，而无需依赖预先录制的片段。
情感触动：借助人工智能，文本转语音系统可以生成带有情感的音频。这在您与聊天机器人交谈时特别有用，而且它的声音很有说服力，这对公司和用户都有好处。这就是为什么现在越来越多的 TTS 系统被用于讲故事、治疗和虚拟助手的原因。
可定制的人工智能声音：由于 AI 与 TTS 的集成，您可以创建个性化的声音以供个人和专业使用，因为可以根据需要轻松更改音调。例如，公司可以构建具有与此用例相匹配的音调的共情模型，但另一方面，如果个人想要构建一些有趣的东西，可以构建一个听起来像电影启发的工具 JARVIS 的模型。
多语言和口音支持： 借助人工智能，TTS 系统可以轻松理解多种语言并做出响应。这样，公司就可以确保全球受众的包容性和可访问性。但最好的部分是它还可以适应区域差异，最终提高相关性。
与对话式人工智能的整合： TTS 与 AI 集成后，已成为 Alexa 和 Siri 等现代 AI 助手不可或缺的一部分。它确保这些助手能够提供对话式、引人入胜且符合语境的响应。

企业开发 TTS 面临的挑战

尽管拥有现代技术，但公司在开发和利用 TTS 的真正潜力方面仍面临多重挑战。以下是一些关键问题：

数据可用性和质量： TTS 系统的结果在很大程度上依赖于数据集的质量，公司需要大量难以找到且购买成本高昂的高质量数据。
实现自然性和表现力： 这是企业面临的最关键问题之一，即实现自然性和表现力。虽然现代人工智能和机器学习算法在很大程度上解决了这个问题，但这些系统往往无法复制讽刺或兴奋等语境敏感的表达。
计算成本高： 如果你想开发由人工智能驱动的高级 TTS 模型，类似于塔科特隆 or WaveNet，准备在计算能力上花费巨额资金。这些先进的 TTS 系统需要现代 GPU 进行推理和训练，这对小型组织来说可能是一个巨大的问题。
多语言和区域适应性： 单独构建一个能够理解多种语言和口音的 TTS 系统是一个巨大的问题。这就是为什么公司经常为多种语言开发多个 TTS 并将它们合并以解决这个问题的原因。即使这样的解决方案也可能无法 100% 解决这个问题。

Shaip 如何为您重新定义文本转语音？

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