文本生成語音技術(shù)，也稱為語音合成(Text-to-Speech，TTS)，是一種使計(jì)算機(jī)將文本轉(zhuǎn)換為可聽的語音輸出的技術(shù)。

通過結(jié)合自然語言處理和信號處理技術(shù)，它能夠?qū)嫘畔⑥D(zhuǎn)化為口頭表達(dá)，為用戶提供更自然、人性化的交互體驗(yàn)。

近年來，基于深度學(xué)習(xí)和掉經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域各個(gè)任務(wù)上都得到了快速的發(fā)展，語音合成技術(shù)水平也在此基礎(chǔ)上得到了顯著提升。

目前，主流語音合成技術(shù)包含了文本前端、聲學(xué)模型和聲碼器三個(gè)模塊。

文本通過文本前端轉(zhuǎn)化為語義表示，再遇過聲學(xué)模型轉(zhuǎn)換為波形特征，最后通過聲碼器轉(zhuǎn)換為波形。

以下是一些常見的語音合成技術(shù)：(1)基于規(guī)則的合成。

這種技術(shù)使用預(yù)定義的語音合成規(guī)則和模式來生成語音輸出。

它通常依賴于預(yù)定義的音庫和發(fā)音規(guī)則，并且輸出聲音的自然程度可能有限。

(2)基于合成語音的拼接。

這種技術(shù)基于事先錄制的真實(shí)人類語音樣本，將其切分成較小的單元(如音素、音節(jié)或單詞)，然后通過將這些單元拼接在一起來生成語音輸出。

這種技術(shù)通常需要大量的語音樣本，并且依賴于技術(shù)來平滑連接這些單元，以產(chǎn)生流暢的語音。

(3)基于統(tǒng)計(jì)模型的合成。

這種技術(shù)使用統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過分析大量的語音數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)來生成語音輸出。

這些模型可以學(xué)習(xí)語音和文本之間的關(guān)聯(lián)性，并根據(jù)輸入的文本生成相應(yīng)的語音。

(4)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合成。

這是最近興起的一種技術(shù)，它使用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來生成語音輸出。

這種技術(shù)可以通過端到端的訓(xùn)練，直接將文本作為輸入，輸出對應(yīng)的語音。

其中，WaveNet、Tacotron等是一些常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

這些技術(shù)在過去幾年中取得了顯著的進(jìn)展，使得生成的語音越來越自然和流暢。

同時(shí)，一些大型科技公司(如Google、Microsoft和Amazon等)提供了強(qiáng)大的TTS引警和API接口，使開發(fā)者能夠更輕松地集成文本生成語音功能到他們的應(yīng)用程序中，例如 Amazon Polly、Google Text-to-Speech、Microsoft Azure Cognitive ServicesText-to-Speech、百度語音合成、阿里云語音合成等。

在應(yīng)用市場上，還有很多基于這些大型公司TTS API所開發(fā)的應(yīng)用程序。