语音合成、文语转换(TTS)及其应用
语音合成技术及应用
目录摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Key words (2)引言(或绪论) (2)1 语音合成技术及其发展 (3)1.1 语音合成技术 (3)1.2 语音合成技术的发展 (4)2 语音合成的关键技术 (5)2.1 语音合成技术简介 (5)2.2 TTS系统的组成 (5)2.2.1 文本生成 (6)2.2.2韵律的生成 (6)2.2.3 语音生成 (6)3 汉语语音合成技术的难点 (7)3.1汉语语音的特征 (7)3.2汉语语音合成的难点 (7)4 语音合成技术的应用 (8)5 总结 (9)致谢 (9)参考文献 (9)语音合成技术及应用电子信息工程学生刘志坚指导教师杨尚国摘要:现代社会已经进入数字化信息时代,网络技术和多媒体技术获得迅猛发展,计算机与人之间的交互日益频繁。
如何使电脑具有类似于人一样的听、说能力,成为自90年代以来信息产业的研究热点。
要建立一个具有听、说能力的计算机语音系统,必需的两项关键技术就是语音识别技术与语音合成技术。
同语音识别技术相比,语音合成技术相对成熟一些,是该领域中近期最有希望产生突破性进展并形成产业化的技术,而汉语语音合成的实用化更将成为中国计算机产业的下一个亮点。
介绍信息技术处理领域的一项前沿技术——语音合成技术。
简述了语音合成技术的发展历史以及目前国内外在此研究领域的最新成果。
讨论了在语音合成技术中用到的一些方法并对这些方法作了简单地分析。
简述了语音合成技术的基本工作原理以及从文字信息到语音输出的工作流程。
对于当前语音合成中热点的文本分析、韵律生成、语音合成三项关键技术进行了剖析,并针对中文的文语特点,指出了中文语音合成技术的难点所在。
简介了语音合成技术的应用领域。
关键词:语音合成语音识别文语转换系统汉语文语转换系统TTS技术Speech synthesis technique and its applicationStudent majoring in Electronic Information EngineeringName liuzhijianTutor yangshangguoAbstract: With the coming of the digital information era, network and multimedia technology are developing in a tremendous speed. The interaction between computer and man is increasing greatly.How to make the computer have the same listening and speaking ability as human being has becomeThe focus of research of the information industry since 1990s. To establish a computer system which has listening and speaking ability, Voice Identification and Voice Synthesis are the two key technologies. Comparing with the Voice Identification technology, Voice Synthesis technology is somewhat more mature and is the most promising technology which can bring forth breakthrough development and realize industrialization. Meanwhile, the utilization of Chinese voice synthesis will become the next hotspot of China computer industry.It recommends a forward position information disposal technology of the field, the synthetic technology of the pronunciation, sketches out the developing history of the research field and the recent achievements from China and over-seas, discusses and analyses briefly the methods used in pronunciation synthetic technology, explain the basic operation principles of the pronunciation synthetic technology and work flow from characters information to pronunciation output.This paper analyzes Text Analysis, RhythmGeneration and SpeechGeneration, the three key technologies which are the hot spots of voice synthesis, and points out the difficulties that may come up according to the characteristics of Chinese language.In last,the applicationfield is recommended.Keywords: voice synthesis; voice identification;text to speech system; Chinese text to speech system;TTS technology引言通过对语音合成技术的学习和研究,掌握语音合成技术的基本理论并在此基础上深入学习,阐述以前语音合成的方法并学习现在语音合成技术的主流方法。
自然语言理解与生成技术:Text-to-speech和Speech-to-text
自然语言理解与生成技术:Text-to-speech和Speech-to-text自然语言理解与生成技术:Text-to-speech和Speech-to-text 随着科技的快速发展,自然语言理解与生成技术得到了越来越多的关注。
其中,Text-to-speech (TTS)和Speech-to-text (STT)技术被广泛应用于日常生活中,它们的应用范围涉及到电子商务、智能家居、语音识别、自动化售货等多个领域。
本文将从两个方面介绍TTS 和STT技术,分别从原理、技术发展、应用场景、发展前景等角度展开讲解。
一、Text-to-speech1.原理Text-to-speech是将文本转换为语音的技术。
其基本原理是通过语音合成技术,将文字转换为声音。
传统的语音合成技术是通过将已有的语音样本组成音素库,然后根据待合成的文本,选取相应的音素并拼接成语音。
这种方法由于采用的是固定的音素库,因此,合成出的语音比较生硬,没有很好的感观效果。
为此,近年来,人们开发了多种新的文本转语音技术,如HMM、DNN、TTS和Tacotron等。
2.技术发展TTS技术的发展历程可追溯到二十世纪五十年代。
1950年,贝尔实验室开始研究语音合成技术,并于1957年推出了第一款语音合成器。
此后,一系列语音合成器相继问世,包括基于规则的语音合成技术、基于聚类的语音合成技术、基于统计的语音合成技术等。
到了21世纪,随着深度学习技术的发展,TTS技术得到了快速发展。
2017年,Google推出了Tacotron2模型,该模型能够将文本转换为自然语言的语音。
3.应用场景TTS技术的应用场景非常广泛。
其可以用于语音提醒、新闻播报、语音导航、交互式语音应答系统等。
目前,TTS技术在智能助手、语音合成考试、虚拟主播等领域已经得到了广泛应用。
例如,Siri和小度在语音合成方面的表现就是典型的TTS技术应用案例。
4.发展前景从历史上看,TTS技术对于人工智能行业的长期发展势必产生深远的影响。
tts语音合成原理
tts语音合成原理TTS语音合成原理一、概述TTS(Text-to-Speech)语音合成技术是一种将文本转换为语音的技术。
通过对输入的文本进行自然语言处理和声学模型建模,最终生成与人类语言相似的语音。
TTS技术在人机交互、智能客服、智能家居等领域有广泛应用。
二、自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是TTS技术的基础。
它包括分词、词性标注、句法分析等步骤,目的是将输入的文本转换为计算机可以理解和处理的形式。
1. 分词分词是将连续的文本划分为一个个离散的单元,即词。
中文分词需要考虑词汇歧义和新词发现等问题。
2. 词性标注词性标注是给每个单词打上其所属的词性标记,如名词、动词等。
它能够帮助计算机更好地理解句子结构和意思。
3. 句法分析句法分析是对句子进行结构化分析,确定其各部分之间的关系。
这一步骤可以帮助计算机更好地理解句子的意思和语法结构。
三、声学模型声学模型是TTS技术的核心部分,它决定了最终生成的语音质量和流畅度。
声学模型可以分为联合模型和分离模型两种。
1. 联合模型联合模型是将文本和语音特征一起建模,直接将文本转换为语音。
它的优点是生成速度快,缺点是需要大量数据进行训练,并且难以处理生僻词和新词。
2. 分离模型分离模型是将文本和语音特征分别建模,先将文本转换为中间表示形式,再将中间表示形式转换为语音。
它的优点是可以处理生僻词和新词,并且可以在不同语种之间进行转换。
四、合成过程TTS技术的最后一步是将文本转换为声音。
这一步骤包括基频提取、谐波加噪、声码器等步骤。
1. 基频提取基频提取是指从人类声音信号中提取出其基频信息。
基频信息决定了人类声音的音高。
2. 谐波加噪谐波加噪是指通过对基频信号进行加权重构出语音信号。
这一步骤可以使语音更加自然流畅。
3. 声码器声码器是将文本转换为声音的核心部分。
它通过对基频信号和语音特征进行处理,生成与人类语言相似的声音。
语音合成原理
语音合成原理
语音合成(Text-to-Speech,TTS)是指将输入文本转化为声音的技术。
它由计算机将文本转换成可以模拟人类语音的语音信号,可以被用于自动语音识别,在移动设备中生成文本阅读,和对音频文件进行编辑,从而实现相应的工作。
语音合成具备多种特点,其中最重要的是,能以动态的语音来播放文本,使文本变得更加生动,有句实意。
它可以将文本转换成模拟人声的语音,大大提高了消息传播的动态性和真实感,使文本变得更加容易理解。
其次,语音合成可以将文本转换成多种不同方言的语音,包括中文,英文,日文,韩文等,这可以使消息传递的更丰富、更有说服力。
最后,语音合成可以实现多种功能,包括自动传播新闻、自动播放媒体文件、自动生成语音频率序列,自动提取文本语义的角色信息,以及自动识别语音等等,这有助于更广泛地应用到生活、工作等领域。
语音合成基本原理可以分为以下三个步骤,即纯语音生成、声码转换和语音修饰。
(1)纯语音生成也称作声学模型,基本思想是将一个文本句子转换成声学特征的序列,再基于此序列来生成纯语音,实现语音合成的过程。
(2)声码转换是将声音特征序列按照位置、拼写等细节,转换成语言模型中用于描述零星元素的词音标示,即称为声码。
(3)语音修饰会在声码转换之后,对其进行音调、强度等各种语言特性或环境特性的修改,以使其说话方式更加真实和自然。
以上就是语音合成的基本原理,它通过基于语音规范的声学模型,以及进行声码转换和语音修饰的方式,可以将文本转换成模拟人声的语音,从而有效实现消息传递的动态性和真实感,使人们尽可能地准确的理解发言的内容。
TTS技术及其在英语多媒体教学中的应用
根据 前两 部分处 理结 果 的要 求输 出语音 ,即合
成语 音 。
二、T 嗲的 获取 及 宴装 S引 T
由于微软 的,S r 引擎 是免 费提供 给用 户 的,TS , r T 引擎所 需 的M c o o tT x o S ec n ie ir sf e t t p e hE g n 与
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此外 ,还可 以加入一些 图标来完善程序 的功
能 。 比如 在 “ 打开 ”图标前 加入 一个 显示 图标 ,用 来 显示 朗读 文档 的 内容 。 ( 5)新 建 一个 显 示 图标 ,命 名 为 “ 示 文 ’ 显
S n l d o f mi y l n i g a n f h i g e ut a l p a n n s o e o t e b s c st e p l c e n 1 7 ,t e c u t y h s a i at o i i s i 9 8 h o r r a t a o e a i u e s r s a d a h e e r at d pt d v r o s m a u e n c i v d g e S c e s i i h c nt o . e t t l b tt a e u cs n b tt o r 1 劢 o a i h r t h s b e e r a i g r d a l . a e n d c e s n g a u l y
2 韵律处 理 . 为合成的语音规划出音段特征,如音高、音长
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语音合成技术的原理与应用资料
语音合成技术的原理与应用资料在当今信息技术的高速发展和人工智能的快速兴起背景下,语音合成技术逐渐成为一个备受关注的领域。
语音合成技术可以将文本转换成自然流畅的人声语音,为人们提供更加便捷、舒适的语音交互方式。
本文将对语音合成技术的原理和应用进行探讨。
一、语音合成技术的原理1. 文本分析语音合成技术首先需要对输入的文本进行分析。
文本分析过程包括分词、词性标注、句法分析等。
分析结果将为后续的声学建模提供基础。
2. 声学建模在语音合成过程中,声学模型是一个重要的组成部分。
声学模型通过训练音频数据,学习语音的声学特征和模式,以便根据文本生成相应的语音。
常用的声学模型包括隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络模型(DNN)。
3. 参数生成在声学建模的基础上,语音合成技术需要将文本转换成声学参数。
这些参数通常包括基频、共振峰频率和帧能量等。
参数生成算法可以通过将文本与声学模型进行匹配,得到相应的声学参数。
4. 波形合成参数生成后,语音合成技术需要将声学参数转换成最终的语音波形。
常用的波形合成方法有基于规则的合成方法和统计参数合成方法。
前者通过设定一些语音合成规则,根据参数生成语音波形;后者则利用统计模型将参数映射为波形。
二、语音合成技术的应用1. 语音助手语音合成技术广泛应用于语音助手领域,例如Siri、小爱同学等。
用户可以通过语音指令与手机、电脑或智能设备进行交互,实现语音搜索、语音翻译、语音播报等功能。
2. 辅助无障碍技术语音合成技术在辅助无障碍技术中起着重要的作用。
例如,对于视力障碍者,语音合成技术可以将电子文档、网页内容转化为语音播报,帮助他们获取信息。
3. 语音教育语音合成技术也在教育领域得到了广泛应用。
通过语音合成技术,电子课本、电子学习资源可以转换为语音,为学生提供更加生动、互动的学习体验。
同时,语音合成技术还可以用于语言学习、普通话训练等方面。
4. 电子游戏语音合成技术在电子游戏中扮演着重要的角色。
语音合成文语转换TTS及其应用PPT课件
技术发展展望
个性化与自适应
未来的TTS技术将更加注重个性化与自适应性,能够根据用户的 需求和习惯进行自适应调整。
深度学习技术的进一步应用
随着深度学习技术的不断发展,TTS技术将更加智能化和高效化, 能够更好地模拟人类语音和情感表达。
技术特点
谷歌语音合成技术采用 了基于循环神经网络 (RNN)和长短时记忆 网络(LSTM)的深度 学习模型,能够学习并 复制人类的语音特征, 如音调、语调、重音等。
微软语音合成技术
01
语音合成技术
微软的语音合成技术采用了基于深度神经网络(DNN)的方法,能够
生成自然流畅的语音。
02
应用领域
微软的语音合成技术广泛应用于智能助手、虚拟角色、语音导航等领域,
无监督学习和迁移学习
无监督学习和迁移学习技术将为TTS技术的发展提供新的思路和方 法,有助于提高语音合成的自然度和逼真度。
05
实际案例分享
谷歌语音合成技术
语音合成技术
谷歌语音合成技术采用 了深度学习技术,能够 将文本转换为自然语音, 具有高清晰度和流畅度。
应用领域
谷歌语音合成技术广泛 应用于智能客服、有声 读物、语音导航等领域, 为人们提供了便捷的语 音交互体验。
03
TTS技术的应用场景
语音助手
01 智能家居控制
通过语音助手,用户可以方便地控制家中的灯光、 空调、电视等设备,实现智能家居的自动化和智 能化。
02 查询信息
语音助手可以帮助用户查询天气、股票、新闻等 信息,为用户提供便捷的信息服务。
03 语音搜索
用户可以通过语音助手进行网络搜索,快速找到 所需的信息。
第二讲使用TTS实现语音朗读
第二讲使用TTS实现语音朗读使用TTS(Text-to-Speech)技术可以将文本转化为语音,实现语音朗读。
TTS技术在现代化人机交互领域广泛应用,比如语音助手、语音导航、语音小说等。
本文将介绍TTS技术的原理和实现方式,并讨论一些相关的应用。
TTS技术的原理是将输入的文本通过文本分析和语音合成的过程,生成对应的语音输出。
主要包括以下几个步骤:1.文本分析:首先,输入的文本需要经过分词和词性标注等处理,将长的文本拆分为短的语言单位,比如句子、词语或音节。
这些语言单位的相关信息将被用于后续的语音合成过程。
2.文本到语音转换:在这一步骤中,使用模型来将文本转换为语音。
传统的TTS系统采用合成语音库的方法,通过预先录制的语音片段进行拼接,形成合成语音。
近年来,基于深度学习的端到端TTS系统也兴起,可以直接从文本生成合成语音,消除了对大量语音数据的依赖。
3.音色选择:在合成语音过程中,用户可以根据实际需求选择不同的音色。
音色是指语音的音质特点,比如男声、女声、儿童声等。
TTS系统通常提供多种预先训练好的音色模型供用户选择,也可以通过训练自定义音色模型来满足特定需求。
4.音调和语速调整:TTS系统还可以根据用户的需求进行音调和语速的调整。
这使得语音朗读更加自然,同时也满足了用户对语音输出的个性化要求。
TTS技术的实现方式有多种,下面介绍两种常见的方法:1.基于规则的方法:这是TTS技术最早也是最传统的方法之一、它通过基于语言学和语音学规则的方式来生成语音输出。
此方法需要专业知识和经验,包括音素的划分、音节的拼接、音色的选择等。
虽然这种方法的语音质量较高,但实现过程复杂、耗时且需要大量的人力工作。
2.基于统计和机器学习的方法:随着机器学习技术的发展,TTS的实现方式也发生了变化。
现代TTS系统通常使用深度学习模型来生成语音输出。
这些模型通过大量的语音数据进行训练,学习文本和对应语音之间的映射关系。
通过将输入的文本输入到训练好的模型中,可以得到对应的语音输出。
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。
tts是什么意思
tts是什么意思
tts是Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”,是人机对话的一部分,让机器能够说话。
它是同时运用语言学和心理学的杰出之作,在内置芯片的支持之下,通过神经网络的设计,把文字智能地转化为自然语音流。
TTS技术对文本文件进行实时转换,转换时间之短可以秒计算。
在其特有智能语音控制器作用下,文本输出的语音音律流畅,使得听者在听取信息时感觉自然,毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。
TTS语音合成技术即将覆盖国标一、二级汉字,具有英文接口,自动识别中、英文,支持中英文混读。
所有声音采用真人普通话为标准发音,实现了120-150个汉字/分钟的快速语音合成,朗读速度达3-4个汉字/秒,使用户可以听到清晰悦耳的音质和连贯流畅的语调。
现在有少部分MP3随身听具有了TTS功能。
TTS是语音合成应用的一种,它将储存于电脑中的文件,如帮助文件或者网页,转换成自然语音输出。
TTS不仅能帮助有视觉障碍的人阅读计算机上的信息,更能增加文本文档的可读性。
现在的TTS应用包括语音驱动的邮件以及声音敏感系统,并常与声音识别程序一起使用。
现在有很多TTS的产品,包括语音合成助手,PDF Markup Cloud,PDF 大师,Read Please 2000,Proverbe Speech Unit,以及Next Up Technology的TextAloud。
朗讯、Elan、以及AT&T都有自己的语音合成产品。
什么是计算机语音合成请解释几种常见的语音合成算法
什么是计算机语音合成请解释几种常见的语音合成算法什么是计算机语音合成?请解释几种常见的语音合成算法计算机语音合成是一种将文本或其他形式的符号输入转换为可听听声音的过程。
它通过模拟人类语音的音频特征,利用不同的算法和技术,将文字内容转化为自然流畅的人工语音。
语音合成技术在现代社会得到广泛应用,例如电话助手、语音导航、语音阅读等。
常见的语音合成算法有多种,下面将介绍几种常见的算法。
1. 文本到语音 (Text-to-Speech, TTS) 模型TTS模型是机器学习和人工智能的一种应用,通过基于文本数据的机器学习算法,训练出可以将文本转换为语音的模型。
这些模型通常由深度神经网络构建,通过学习大量的文本和相应的语音数据,模型能够将新的文本输入映射到相应的声音特征,从而合成自然流畅的人工语音。
2. 拼接合成 (Concatenative Synthesis)拼接合成是一种基于数据库的语音合成技术。
这种方法将大量录制的口语数据存储为数据库,然后根据输入的文本,选择相应的语音片段进行拼接从而生成合成语音。
这种方法可以产生非常逼真的语音,因为它使用真实语音样本进行拼接,但是数据库大小和片段的匹配精度对合成质量有一定的影响。
3. 参数合成 (Parametric Synthesis)参数合成是一种通过声学模型合成语音的方法。
该方法将语音的声学特征转化为参数序列,然后再根据这些参数合成语音。
参数合成的优势在于可以在较小的数据集上进行合成,但需要精确的声学模型进行参数的转化与合成。
4. 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model, HMM)隐马尔可夫模型是一种常用于语音合成的统计模型。
HMM模型将人声语音划分为连续的音素单元,并且通过建立状态转移概率分布模拟语音的连续性。
通过HMM模型,可以根据文本输入确定相应的状态序列,再通过状态序列合成出语音。
这种方法在语音合成领域应用广泛,但对于长段文字的连续语音合成效果较差。
如何运用AI技术进行语音合成与语音转换
如何运用AI技术进行语音合成与语音转换一、介绍近年来,随着人工智能(AI)技术的迅速发展,语音合成和语音转换成为其中一个受关注度较高的应用领域。
语音合成是利用计算机生成人类可理解的语音输出,而语音转换则是将输入的源音频转化为特定目标形式的输出。
这两个技术在许多领域中都具有极大的潜力和实用性,例如虚拟助手、自动驾驶、游戏等。
本文将详细探讨如何运用AI技术进行语音合成与语音转换,包括方法、挑战以及未来发展。
二、语音合成1. 文本到语音(Text-To-Speech, TTS)文本到语音是最常见和基础的语音合成方式之一。
其核心是将输入文本转化为逼真的人类声音输出。
TTS系统会首先对输入文本进行处理和分析,然后生成对应的声学参数,并再通过声学模型生成最终的声音。
近年来,深度学习模型经常被应用于TTS任务中,并表现出更好的效果。
2. 声码器网络(Vocoder Network)声码器网络是实现高品质声音输出不可或缺的组件。
其目的是将声学特征转化为实际的语音波形,包括音调、音色、语速等。
常见的声码器网络模型有WaveNet和WaveRNN等,这些模型通过深度神经网络的结构来生成更具真实感和自然流畅性的语音输出。
三、语音转换1. 音频风格转换(Audio Style Transfer)音频风格转换是一项将输入源音频转换为特定目标风格的技术。
该技术可以改变输入音频的说话风格、情感表达或者说话人身份等特征。
在此过程中,计算机需要从目标样本中学习到源-目标对齐关系,并利用该关系对源音频进行合成。
GAN(生成对抗网络)和自编码器(Autoencoder)是实现音频风格转换的常见方法。
2. 声纹转换(Voice Conversion)声纹转换技术允许将一位说话人的声音属性应用于另一位说话人上,即在保留语言内容不变的情况下改变说话人身份特征。
这个领域中有两种主要方法:基于高斯混合模型 (GMM) 的传统方法以及基于神经网络的最新方法。
语音合成技术的原理与实践
语音合成技术的原理与实践语音合成是指在计算机上通过一系列算法和处理来模拟人类语音的过程,使得计算机可以“说话”。
这项技术涉及到语音信号的处理、自然语言的分析和合成技术的应用等多个领域。
语音合成技术的发展,相信会极大地改变我们今后的生活和工作方式。
一、语音合成技术的原理语音合成的原理是将文字转换为语音的前端处理和将语音转换为声学特征参数的后端处理两个部分。
前端处理主要包括文本处理、声学建模、语音合成参数生成等,后端处理则包括声学信号合成、语音的实时合成等。
文本处理指的是将文字转换为可被机器处理的语音合成命令码,即文本转语音(TTS)。
TTS的过程中,文本首先需要进行文本分析,包括文本句法、语法、句子结构等的分析,以便正确的理解和识别文本语言意思。
接着,文本将被拆成基本单元,并在此基础上构建语音模型。
文本分析过程中还需要对词性、语音语调、语音重音和连读的处理等等。
声学建模主要是用来生成语音合成参数的过程。
这个过程中需要根据不同的文本,使用相应的音素来生成语音合成的参数。
声学参数可分为两类,经典参数和新型参数。
经典参数包括基频、带通滤波器、共振峰等,新型参数主要包括说话人的交替声道特征。
语音合成参数生成是根据输入的文本内容和相关语音模型来生成语音合成的参数。
这个过程需要精确计算并确定每个音节的语音合成过程,并将其转换为声学参数,以确保有效的声音输出。
如何设计更好的算法以增加语音转换的准确性和真实性是未来发展的核心。
目前主要采用的方法包括联合生成、神经网络、梅尔频率呈现、时-频系数等方法。
语音合成输出包括声学信号和语音合成参数。
这些语音参数和信号将根据目标语音的特定条件,如说话人、音频类型和声音特点等,进行实时语音合成处理并输出。
二、语音合成技术的实践语音合成技术的实践包括数字语音合成工具的应用、智能家居语音交互技术的实现、无人驾驶语音识别与合成等等。
数字语音合成工具的应用已非常成熟,主要用于电子书、语音导航、语音播报、物联网等等领域。
tts语音技术
TTS语音技术Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”、语音合成技术(Text To Speech),它是同时运用语言学和心理学的杰出之作,在内置芯片的支持之下,通过神经网络的设计,把文字智能地转化为自然语音流。
人机交互是一门计算机科学,主要研究关于设计、评价和实现供人们使用的交互计算系统以及相关现象的科学。
人机交互的发展经历了以下几个阶段:手工作业阶段、作业控制语言与交互命令语言阶段、图形用户界面(GUI)阶段、网络用户界面,目前已经发展到多通道、多媒体的智能人机交互阶段。
其中,语音人机交互是当前多通道、多媒体智能人机交互的主要方式。
特别是苹果Siri、科大讯飞语点的出现,让智能语音人机交互技术实现了新的跨越,得到了社会各界的广泛关注。
一、智能语音人机交互产业发展现状什么是智能语音人机交互技术?简单说,就是一种以语音为主要信息载体,让机器具有像人一样“能听会说、自然交互、有问必答"能力的综合技术,它涉及自然语言处理、语义分析和理解、知识构建和自学习能力、大数据处理和挖掘等前沿技术领域。
这种技术既可以作为独立的软件系统运行在用户的计算机和智能手机上,也可以嵌入到具有联网能力的设备中.近几年,随着语音技术的不断发展,人机交互逐渐走入语音时代。
主要体现在:一是技术水平不断提高,特别是语音合成和基础语音识别技术发展较快;二是产业规模持续扩大,带动了家电、汽车、移动互联网等一批相关产业的发展;三是优秀企业大幅涌现。
同时,产业发展也存在一些问题:一方面,语音识别技术主要还是用于识别一些命令词汇和固定的语法格式,大规模的语音数据识别技术仍有待提高;另一方面缺乏成熟的商业模式极大地制约着产业的可持续发展。
二、智能语音人机交互产业链分析经过多年的发展,智能语音人机交互产业形成了从核心技术研发到知识库提供再到应用、服务的完善的产业链。
图1智能语音人机交互产业链(一)核心技术研发包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商,以及基础平台支撑和关联技术提供商.1、人工智能机器人厂商主要包括智能机器人厂商,以及清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。
语音合成技术概述
语⾳合成技术概述语⾳合成,⼜称⽂语转换(Text To Speech, TTS),是⼀种可以将任意输⼊⽂本转换成相应语⾳的技术。
传统的语⾳合成系统通常包括前端和后端两个模块。
前端模块主要是对输⼊⽂本进⾏分析,提取后端模块所需要的语⾔学信息,对于中⽂合成系统⽽⾔,前端模块⼀般包含⽂本正则化、分词、词性预测、多⾳字消歧、韵律预测等⼦模块。
后端模块根据前端分析结果,通过⼀定的⽅法⽣成语⾳波形,后端系统⼀般分为基于统计参数建模的语⾳合成(或称参数合成)以及基于单元挑选和波形拼接的语⾳合成(或称拼接合成)。
对于后端系统中的参数合成⽽⾔,该⽅法在训练阶段对语⾔声学特征、时长信息进⾏上下⽂相关建模,在合成阶段通过时长模型和声学模型预测声学特征参数,对声学特征参数做后处理,最终通过声码器恢复语⾳波形。
该⽅法可以在语⾳库相对较⼩的情况下,得到较为稳定的合成效果。
缺点在于统计建模带来的声学特征参数“过平滑”问题,以及声码器对⾳质的损伤。
对于后端系统中的拼接合成⽽⾔,训练阶段与参数合成基本相同,在合成阶段通过模型计算代价来指导单元挑选,采⽤动态规划算法选出最优单元序列,再对选出的单元进⾏能量规整和波形拼接。
拼接合成直接使⽤真实的语⾳⽚段,可以最⼤限度保留语⾳⾳质;缺点是需要的⾳库⼀般较⼤,⽽且⽆法保证领域外⽂本的合成效果。
传统的语⾳合成系统,都是相对复杂的系统,⽐如,前端系统需要较强的语⾔学背景,并且不同语⾔的语⾔学知识还差异明显,因此需要特定领域的专家⽀持。
后端模块中的参数系统需要对语⾳的发声机理有⼀定的了解,由于传统的参数系统建模时存在信息损失,限制了合成语⾳表现⼒的进⼀步提升。
⽽同为后端系统的拼接系统则对语⾳数据库要求较⾼,同时需要⼈⼯介⼊制定很多挑选规则和参数。
这些都促使端到端语⾳合成的出现。
端到端合成系统直接输⼊⽂本或者注⾳字符,系统直接输出⾳频波形。
端到端系统降低了对语⾔学知识的要求,可以很⽅便在不同语种上复制,批量实现⼏⼗种甚⾄更多语种的合成系统。
TTS之eSpeak使用介绍
TTS之eSpeak使用介绍eSpeak是一款自由和开放源代码的文本到语音(TTS)合成软件。
它可以将文本转换为自然语音,并支持多种语言和发音风格。
eSpeak是跨平台的,可以在Windows、Linux、Mac和Android等操作系统上使用。
eSpeak的特点和功能如下:1.多语言支持:eSpeak支持多种语言,包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、荷兰语、俄语、葡萄牙语等。
用户可以通过简单的命令或API调用来指定所需的语言。
2.多发音风格:eSpeak提供了多种发音风格,包括男性、女性和儿童等。
用户可以根据需要选择合适的发音风格。
3.可定制性:eSpeak提供了一些可定制的参数,可以调整语音的速度、音调和音量等。
用户可以根据自己的喜好和需求来进行调整。
4.发音准确性:eSpeak采用了一种规则基础的合成方法,可以准确地发音单词和短语。
它还可以处理一些特殊的拼写形式和发音规则。
6.轻量级和快速:eSpeak是一个轻量级的软件,安装包很小,运行速度快。
它可以在资源有限的设备上运行,如嵌入式系统和移动设备。
使用eSpeak进行文本到语音转换非常简单。
以下是在Linux系统上使用eSpeak的基本步骤:1.安装eSpeak:在Linux终端中,使用适当的包管理器安装eSpeak。
例如,在Ubuntu上,可以使用以下命令进行安装:sudo apt-get install espeak2.使用eSpeak合成语音:在终端中输入以下命令,将文本转换为语音文件:espeak "Hello, world!" -w output.wav该命令将生成一个名为output.wav的语音文件,其中包含“Hello, world!”的语音。
3.播放语音文件:使用适当的播放器程序(如VLC媒体播放器)来播放生成的语音文件。
例如,在终端中输入以下命令:vlc output.wav这将使用VLC媒体播放器来播放语音文件。
使用AI技术进行语音合成的基本工具介绍
使用AI技术进行语音合成的基本工具介绍引言:随着人工智能(AI)在各个领域的不断应用,语音合成技术也得到了极大的发展。
利用AI技术进行语音合成已经成为现代科技中一项重要且普遍存在的任务。
语音合成是将文本转化为自然流畅的人类声音示例,为人们提供辅助交流和娱乐体验。
一、基本概念与原理1. 语音合成定义:语音合成,又称为文本到语音(TTS),是一种将文本转换为口头表达的技术。
它通过将输入文本转换为相应的语音数据,再由计算机设备产生连贯且自然的人类声音作为输出。
2. TTS原理:TTS系统包括以下几个主要模块:- 文本分析模块:该模块负责将输入文本进行分词、句法分析等处理,以便更好地理解输入内容。
- 声学模型训练:根据大量标注好的字频训练数据和对应的波形数据进行机器学习训练,生成对应于输入字频序列的声学特征。
- 音色建模与选择:基于训练数据,构建合适的音色模型,并根据应用场景选择和配置合适的声音特征。
- 合成器:将输入的文字通过各个模块的处理,最终生成自然流畅且高质量的语音输出。
二、常见的语音合成工具1. Google Text-to-Speech(简称Google TTS):Google TTS是一种免费、开源且易于使用的语音合成引擎。
它可以在移动设备和云环境中都提供高质量的语音合成服务。
Google TTS支持多种语言、声调和速度控制,可实现真实感人类发音。
2. IBM Watson Text to Speech (TTS):IBM Watson TTS是一款智能语音合成工具,提供40多种不同语言和声音进行选择。
该工具结合了深度学习技术和文本处理算法,以产生自然且可自定义风格的声音输出。
3. Microsoft Azure Text-to-Speech:微软Azure平台提供强大而灵活的文本到语音API服务。
支持广泛的语言、发音风格以及个性化选项,并提供对多个操作系统和设备友好的开发库和SDK。
三、AI技术对语音合成带来的改进1. 自然流畅度:传统TTS系统的语音合成结果可能会显得机械生硬,但AI技术的应用通过深度学习和神经网络等技术,可以更好地模拟人类声音特征,使得合成语音更加自然流畅。
语音合成的应用及原理
语音合成的应用及原理概述语音合成(Text-to-Speech,简称TTS)是一种将文本转换为可听的人工语音的技术。
它在各种应用领域中得到广泛应用,包括智能音箱、智能助理、导航系统、语音提示和语音导览等。
本文将探讨语音合成的应用领域以及相关的技术原理。
应用领域1.智能音箱和智能助理:语音合成使得智能音箱和智能助理能够通过人工语音与用户进行交互。
用户可以通过语音指令获取天气信息、播放音乐、订购商品等。
2.导航系统:语音合成为导航系统提供了语音提示功能,为驾驶员提供路线指引、交通信息和警告。
3.语音提示和语音导览:在公共场所和景点中,语音合成技术可以用于提供语音提示和导览服务,引导游客进行参观和获取相关信息。
4.学习教育领域:语音合成技术可以用于教学和学习领域,帮助学生和听觉障碍者阅读和理解文本。
技术原理语音合成的技术原理可以分为两个主要步骤:文本处理和音频合成。
1.文本处理:在文本处理阶段,文本被转换成一系列的语音单元,例如音素、音节或音段。
这些语音单元是语音的基本单位,用于生成最终的语音。
2.音频合成:在音频合成阶段,将文本中的每个语音单元与相应的音频片段匹配。
音频片段通常是由真实语音样本组成的数据库。
通过合并这些音频片段,可以生成流畅自然的语音输出。
语音合成技术1.文本到语音合成(TTS):文本到语音合成是最常见的语音合成技术。
它通过将输入的文本转换为声音,然后输出给用户。
2.语音到语音合成(V2S):语音到语音合成将一段已经录制好的音频转化为另一段音频。
这种技术在电影配音、语音翻译和语音改变等领域被广泛应用。
3.样式转换合成(Model Conversion Synthesis):样式转换合成是一种将文本从一种风格转换为另一种风格的技术。
例如,将一段激动人心的文本转换为正式的演讲风格。
语音合成技术的挑战尽管语音合成技术在许多应用领域中得到广泛应用,但仍面临一些挑战:1.自然度和流利度:语音合成的关键是生成自然的语音,以使得用户可以轻松地理解。
ai语音合成原理
AI语音合成原理一、介绍在人工智能领域,语音合成(Text-to-Speech,简称TTS)是将文本转换为人类可理解的语音信号的技术。
AI语音合成是指利用人工智能技术实现语音合成的方法。
随着深度学习和自然语言处理的快速发展,AI语音合成技术取得了显著的进展。
本文将深入探讨AI语音合成的原理及其应用。
二、AI语音合成的原理AI语音合成的原理是基于深度学习技术和神经网络模型。
下面将详细介绍两种常见的AI语音合成模型:WaveNet和Tacotron。
2.1 WaveNet模型WaveNet是由DeepMind公司提出的一种基于深度卷积神经网络的语音合成模型。
它的核心思想是使用条件生成模型来生成高质量的语音波形。
WaveNet模型中的神经网络模仿人类语音的生成过程,通过训练来学习语音信号的统计特征。
WaveNet模型具有以下特点: - 使用卷积神经网络作为生成模型,可以处理长期依赖关系,生成更加自然的语音。
- 通过条件生成模型,可以根据输入的文本生成对应的语音波形。
- WaveNet模型可以生成高品质的语音,形成逼真的语音合成效果。
2.2 Tacotron模型Tacotron是一种基于序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型的语音合成方法。
它由Google Brain团队提出,利用端到端的学习方法将文本转换为语音。
Tacotron模型的特点如下: - 使用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)作为编码器和解码器,对输入的文本序列进行建模。
- 利用注意力机制(Attention Mechanism)来对齐输入的文本序列与合成语音之间的对应关系。
- Tacotron模型能够生成流畅、准确的语音,不仅能合成普通对话的语音,还可以模仿不同讲话风格的音频。
三、AI语音合成的应用AI语音合成技术已经广泛应用于各个领域。
以下是AI语音合成的几个应用场景:3.1 语音助手AI语音合成技术可以实现智能助手的语音输出,例如苹果的Siri、微软的Cortana和亚马逊的Alexa等。
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注意发挥教师作用
意识:在教学中主动、有意识地贯彻CDIO理念及进行操作 行动:围绕一体化大纲开展教学改革,采取多种行动实施
CDIO模式
新开实践性课程 开展CDIO课程项目:如“电路知识的探求”开放性课程项目(不
仅仅是做项目,而是全面贯彻CDIO理念的一个过程 压缩理论课时增加实践课时,摆脱实验台约束增加实践性实验 小组合作实验、项目答辩、撰写小论文/报告,锻炼非课程能力
I Know: 技术与社会发展 的洞察力和预见 性、社会需求分 析与满足
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CDIO理念与校训的一致性
明德
明学
明事
I Can:
职业道德、积极
Implement 的工作态度、负(实现)源自责精神、团队协 作精神、组织纪
律观念
I Contribute: I Manage:
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工程创新学院
2009年成立,上海应用技术学院工程教育改革的“试验田” 教学副校长任院长、教务处长任副院长、工训中心主任任常务副院长 “电气工程及其自动化”专业、“自动化(机电一体化)”专业 注重培养学生的工程实践能力、创新能力,获得国际国内工程职业资格
认证证书 2010年第二批CDIO试点单位,依照CDIO工程教育模式和实施大纲进行教
发挥工程导向和学科知识导航的作用:向学生阐明工程教 育、CDIO模式、工程师的社会作用和责任,明确目标、激 发兴趣
8
优化资源和加强工程实践环境建设
师资配备优先:为实验班配备教学经验丰富、科研能力较强、高度负责 的基础课师资,工程经验丰富的班导师
建成上海应用技术学院-西门子(中国)先进自动化示范实训中心
赛、产学研) 建设适应CDIO教育的师资队伍
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工程创新实验班
2009、2010两届,共160名学生 全校16个专业的招收新生中再择优录取
强调动手能力和创新志向 整合全校优质师资承担基础课 优惠奖学金等条件
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基于CDIO的人才培养目标
面向个人
全面和长期发展个人的知识与技能、乐观的人生态度
结合应用技术型大学特点 开展CDIO工程教育改革和创新
周小理 钱平 俞振利 上海应用技术学院工程创新学院
2010.12.25.
上海应用技术学院
学校性质:上海市属的全日制普通高校(本科),工科为主 学校定位:培养以一线工程师为主的高层次应用技术人才 办学内容:18个二级学院(系部),38个本科专业,7大学科门类 新校区:奉贤海湾,1500多亩(2010年10月落成庆典) 学校规模:在校学生(全日制)15000名(十二五将继续扩大) 教职员工:~1700名 毕业生真实就业率:达到98.12%( 2009届3月份统计)
面向专业
满足工程专业知识和工程技能
面向工程
工程实践能力培养目标
面向社会
社会交往能力目标和职业道德训练
面向目标
带着想法来,拿着产品走
6
基于CDIO的一体化培养计划(平台+模块)
“平台”
提供工程技术基础课程,满足通识要求和知识系统性要 求
“模块”
满足个性化和分层要求,实现有限区别的能力培养目标 设置“基本型”、“工程应用型”、“工程设计和研究
型”等模块和层次
7
为CDIO培养计划实施课程改革
教学改革:课程的教学内容、方法围绕培养目标和培养计 划进行改革,采用教学典型性与工程相似性相结合
增开实践性课程
“自动化工程设计” “全集成自动化技术” “西门子职业认证培训” “创意设计”、“创新设计” “柔性制造系统设计” “技术创新与新产品研发管理” “工程管理”
I Think:
产品用途观、工程 知识面、睿智的思
伦理、社会责任感、路、思想方法、先
价值观
进的技术理念
I Understand: 常理知识、社会 的共识、公德、 社会习俗
Design (设计)
I Promise: 知识产权保护、职 业道德、对企业的 忠诚度
I Study: 扎实的知识基础、 良好的专业技能、 严谨的技术思路、 积极的创新意识
专业实验室:控制与仿真、电气节能、智能检测技术、先进控制、继电 保护
全开放实验室:与一体化培养大纲相关的实验室,可按学生实践需求 (特别是课外)全开放
加强职业认证建设
西门子职业认证培训 中国自动化学会“自动化系统工程师”的资格认证和培训资格
举办全国性大学生专业竞赛:第五届“西门子杯”控制仿真挑战赛决赛 引入产学研:积极参与物联网工程专业人才政产学研联合培养平台建设
奉献:老师愿意投入大量时间、精力
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大力促进和开展学生科技创新活动
创新基地建设:投资100万建成面积近400平米的创新基地 基于项目驱动:执行CDIO能力大纲和评价标准 引导和启发:教师在科技创新活动中采用引导和启发方式,教会学习
和科研的方法 积极参加科技竞赛:指导和鼓励学生积极参加全国性科技竞赛活动,
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引入工程和企业因素
企业参与教学规划和管理:校、二级学院教学委员会、教 学督导委员会分别引入工程领域专家、高管
工程背景师资:有意识引入行业和企业师资;年轻教师去 企业实习和工程培训
社会需求与建议:与企业、社会团体研讨工程教育,探讨 社会需求和接受教学改革建议
行业专家报告:结合工程新技术进展、人才需求和希望进 行报告,进行针对性分析和引导,搭建学校和社会之间的 联系桥梁
学改革 CIES-CDIO(即Clear Ideas, Ethics and Studies-CDIO)教育理念 专任教师队伍中80%的教师来自工程背景的企业
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CDIO试点工作的措施和进展
开办电气工程及其自动化专业“工程创新实验班” 制定基于CDIO的人才培养目标 制定基于CDIO的一体化培养计划(平台+模块) 为CDIO一体化培养计划实施课程改革 营造工程环境(实验室建设、职业认证、举办大
如参加“西门子杯”全国挑战赛、“天华杯”全国电子设计大赛等, 并获得佳绩
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结合学校教育思想推行CDIO理念
学校教育思想(校训):明德、明学、明事 CDIO:Conceive, Design, Implement, Operate 一致性:
明德
明学
明事
Conceive (构思)
I Initiate: