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一、基础术语
- TTS (Text-to-Speech)
- 文本转语音，把输入的文字自动转换成语音的技术。
- G2P (Grapheme-to-Phoneme)
- 把文字（字母/汉字）转换成对应的音素（发音单位），比如“Hello”转成
[h ə l oʊ]。
- 把文字（字母/汉字）转换成对应的音素（发音单位），比如“Hello”转成
- Phoneme（音素）
- 语言中最小的发音单位，TTS必须先知道要怎么发音才能合成语音。
- Prosody（韵律）
- 包括重音、语调、节奏、停顿等，用来让合成语音听起来更自然。
- Voice Cloning（声音克隆）
- 模拟特定人的声音进行语音合成，可以“复刻”某个说话人的音色。
二、模型与算法
- Tacotron 2
- 经典的TTS模型，把文字直接转换成梅尔频谱图，再通过Vocoder生成音频。
- FastSpeech
- 一种速度更快、效果不错的端到端TTS模型，通过非自回归方式提升合成效率。
- VITS
- 当前非常流行的TTS模型，结合了语音合成和语音风格控制，效果自然且无需单独的Vocoder。
- Vocoder
- 把模型输出的“频谱图”等中间特征转换成真正的声音波形。常见的有HiFi-GAN、WaveNet、Parallel WaveGAN。
- Diffusion Models（扩散模型）
- 新一代生成式模型，通过逐步还原噪声生成高质量音频，提升自然度和清晰度。
三、特征与表示
- Mel-Spectrogram（梅尔频谱图）
- 一种常用的音频特征图，把音频的能量分布按人类听觉感知的频率划分。TTS模型通常生成这种图，再交给Vocoder还原成语音。
- Pitch（音高）
- 控制声音的高低，比如普通话的四声就是典型的音高变化。
- Energy（能量）
- 反映语音的响亮程度，比如强调某个词时能量会更大。
- Duration（时长）
- 每个音素的发音时长，直接影响语音节奏和流畅度。
- Speaker Embedding（说话人嵌入）
- 一种用向量表示说话人特征的方法，可以控制合成的声音是谁的音色。
四、系统功能相关
- Zero-Shot TTS
- 不需要特定人的大量录音，仅凭一小段语音样本就能模仿其音色进行合成。
- Multi-Speaker TTS
- 一个模型支持合成多种不同人的声音。
- Style Transfer（风格迁移）
- 控制语音的情绪、语气，比如“开心、悲伤、疑问句”等风格。
- Emotion Control（情感控制）
- 直接控制合成语音的情感色彩，比如兴奋、悲伤、愤怒。
- Real-Time TTS（实时语音合成）
- 快速生成语音，达到几乎听不到延迟的程度，适合对话机器人等实时场景。
五、总结一句话：
TTS的本质就是把“文字 → 发音 → 语音特征 → 音频波形”这一系列过程做得又快又自然，既要准确读出来，还得像真人一样说话。