聲學(xué)模型是語音合成和語音識(shí)別的重要組成部分，用于建模語音信號(hào)的聲學(xué)特征。

聲學(xué)模型主要關(guān)注如何將輸入的文本或語音特征映射到聲學(xué)特征，以便進(jìn)一步生成自然流暢的語音或識(shí)別語音的內(nèi)容。

在語音合成中，聲學(xué)模型的目標(biāo)是根據(jù)輸入的文本生成合成語音的聲學(xué)特征。

聲學(xué)模型通常是一個(gè)訓(xùn)練過的模型，它可以通過深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行建模。

其中，常用的聲學(xué)模型包括以下幾種：(1)隱馬爾可夫模型。

HMM是一種傳統(tǒng)的聲學(xué)模型，在語音合成和語音識(shí)別中得到廣泛應(yīng)用。

HMM 將語音信號(hào)建模為一系列隱藏狀態(tài)的概率模型，并使用發(fā)射概率來描述狀態(tài)與聲學(xué)特征之間的關(guān)系。

(2)混合高斯模型。

GMM 是在 HMM的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種聲學(xué)模型，GMM假設(shè)每個(gè)隱藏狀態(tài)是由多個(gè)高斯分布組合而成的，以更地建模語音信號(hào)的聲學(xué)特征。

(3)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

DNN在語音合成中也被廣泛使用。

DNN通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建模輸入文本與聲學(xué)特征之間的映射關(guān)系。

DNN 具有較強(qiáng)的非線性建模能力，可以更準(zhǔn)確地捕捉語音信號(hào)的復(fù)雜特征。

(4)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。

GAN是一種近年來在聲學(xué)模型中得到廣泛研究的方法。

GAN 通過同時(shí)訓(xùn)練生成器和判別器網(wǎng)絡(luò)，以提高合成語音的質(zhì)量和自然度。

這些聲學(xué)模型通常需要在大量的標(biāo)注語音數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)語音信號(hào)的聲學(xué)特征分布。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)模型在語音合成和語音識(shí)別領(lǐng)域發(fā)席迅速，使合成的語音更加自然流暢。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音合成系統(tǒng)中，從文本到語音，實(shí)際上經(jīng)過了文本表示(將輸入的文本轉(zhuǎn)換為機(jī)器可理解的表示形式)，文本編碼器接收文本表示，并將其轉(zhuǎn)換為低維的語義表示聲學(xué)模型接收文本編碼器的輸出并生成對(duì)應(yīng)的波形特征，生成的波形特征需要聲碼器進(jìn)行后處理以提升語音的質(zhì)量和自然度；最后波形生成器接收聲學(xué)特征，并將其轉(zhuǎn)換為最終的音頻波形。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音合成系統(tǒng)使用的聲學(xué)模型(Tacotron 與 FastSpeech 等)是基于Transformer 建模的，即先將文字字符映射為中間聲學(xué)特征，再使用聲碼器解碼為波形的解決方案。

而在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中，VITS 模型則直接將文字字符映射為音頻波形，解決了聲學(xué)模型和聲碼器的誤差問題，是一種高質(zhì)量、端到端的語音合成聲學(xué)模型。