提取不同語音合成技術的優缺點.
Context:語言合成系統最重要的特質是自然性和可理解性. 聽起來很像人說話, 而可理解性是聽起來很容易理解. 理想的語音合成器是自然且易於理解的. 語言合成系統通常試圖最大化這兩種特性.  合成語音波形的兩種主要技術是連線合成和形成合成. 每個技術都有優缺點, 而合成系統的應用目的通常會決定使用哪一種方法.  <unk>合合成 主要文章:連續合成 <unk>合合成是根據錄音語段的串連 (串連在一起) 進行. 整體而言, 串聯合成會產生最自然的語音合成. 導致出口有時會出現聽覺上的故障. 這三種連鎖合成主要分為三種.  單位選擇合成 單位選擇合成使用大量錄音語音的資料庫. 每個記錄出來的發音都被分成以下部分或全部:個別語音,雙音,半音,音節,形容詞,詞語,短語和句子. 經常使用特別改造的語音識別器進行分段, 設定為"強制對齊"模式, 根據分段和音響引數建立語音資料庫中的單位索引, 在執行時, 透過從資料庫中決定最佳候選單位連鎖 (單位選擇) 來創造所需的目標發言. 這項過程通常使用特別加重的決策樹來完成.  單元選擇提供了最大的自然性, 雖然有些系統在連串點使用少量訊號處理來平滑波形, 尤其是在 TTS 系統已調節的情況下, 在某些系統中, 錄製資料的數量可達千兆位元組, 單位選取演算法也已知會從一個不理想的合成結果 (例如小字變不清楚) 的地方選取段落, 最近研究人員提出了各種自動化方法來檢測單位選擇語音合成系統中的非自然段落.  雙<unk>合成 語言中出現的所有二<unk>音 (音到音的轉換) 包含在最小的語音資料庫中. 德語語音的數量取決於語言的語音:例如西班牙語有約800個語音,德語語約2500個. 在雙音合成中, 每個雙音只包含一個例子在語音資料庫中. 在執行時,句子的目標語調會透過線性預測編碼,PSOLA或MBROLA等數位訊號處理技術,或使用離散共弦變換來源領域的音調修改等更近期的技術,對這些最小單位進行重置. 雙音合成有連線合成的音響問題和形成合成的機器人聲音性質, 除了小尺寸之外, 儘管它仍在研究中使用, 因為有許多可自由使用的軟體實現. 這種機器人是由Michael J. Freeman發明的. 該軟體包含有關課堂課程的資訊以及該軟體所應教導的學生的一些傳記資料. 這項計畫在紐約布朗克斯區的四年級教室中進行了測試.  特定領域的合成 網域特異合成將事先錄製的詞語和短語連結起來, 這種系統在某些特定領域只能發出不同型別的文字, 這項技術實施非常簡單, 這些系統的自然程度可能非常高, 因為句型的多樣性有限, 且與原始錄音的曲調和聲調密切相符. [ 需要引用 ]  這些系統因資料庫中的單詞和短語而受限, 但如果不考慮這些多種變化, 例如,在英語的非羅特語方言中,像"clear" /ˈklɪə/ 這樣的單詞中的"r"通常只有當下一個單詞的第一字母為母音時才會發音 (例如"clear out"實現為 /ˌklɪəɹˈʌʊt/). 在法語中, 許多最後的子音不再沉默, 這種交替不能用簡單的文字連結系統重現,  形成合成 在執行時不會使用人類語音樣本. 合成的語音輸出則是使用增材合成與聲學模型 (物理建模合成) 來製作. 像基本頻率,發音和噪音等引數隨著時間而變化, 這種方法有時被稱為以規則為基礎的合成; 然而,許多連結式系統也有以規則為基礎的元件. 許多基於形成合成技術的系統產生人為,機器人的聲音, 發音合成系統並非總是以最大自然度為目標, 這樣的語音連線系統通常會出現的聲學故障, 視力受損者使用高速合成語音, 形式合成器通常比連串系統更小的程式, 因此它們可以在內嵌系統中使用, 因為以形式語源為基礎的系統完全掌控出口語音的各個方面,  在非實時,但高度精確的調調控制的例子包括在20世紀70年代末的德州儀器玩具Speak & Spell,在20世紀80年代初的Sega遊戲機和許多Atari, Inc.遊戲機使用TMS5220 LPC晶片. 建立適當的語調是非常辛苦的,  關節合成 發音合成是指基於人體聲道和發音過程的模型來合成語音的計算技術. 首個常用於實驗室實驗的發音合成器是在1970年代中期由菲利普·盧賓,<unk>姆·貝爾和保羅·梅梅爾斯坦在哈斯金斯實驗室開發的. 這臺以ASY為名的合成器, 根據保羅·梅梅爾斯坦 (Paul Mermelstein),塞西爾·科克 (Cecil Coker) 和同事在1960年代和1970年代在貝爾實驗室開發的聲道模型.  發音合成模型並未被納入商業語音合成系統. 卡爾加里大學的分拆公司 Trillium Sound Research 原本開發並推銷的基於 NeXT 的系統是一個值得注意的例外, 隨著 NeXT 的各個版本的消失 (由史蒂夫·喬布斯在 1980 年代末開始,並於 1997 年與<unk>果電腦合併),Trillium 軟體在 GNU 通用公共許可證下發行,並以 gnuspeech 的名稱繼續工作. 該系統於1994年首次上市, 提供完全基於口音的文字對話轉換, 使用由卡雷的"特異區域模型"控制的人口口腔和鼻腔通道的波導或傳輸線型別.  更多的近期合成器由Jorge C. Lucero及其同事開發, 包含了聲<unk>生物力學模型, 氣球氣動力學和氣管,氣管,鼻腔和口腔中的聲波傳播,
合成語音波形的兩種主要技術是連線合成和形成合成.  這項技術的基礎在於將錄音語段串連在一起. 這種語言通常產生最自然的合成語音. 導致出口有時會出現聽覺上的故障. 在某些系統中, 數字數量可達千兆位元組的資料,  在執行時不會使用人類語音樣本. 合成的語音輸出則是使用增材合成與聲學模型來製作的. 許多基於形成合成技術的系統產生人為,機器人的聲音, 因為他們沒有語音樣本的資料庫. 因此它們可以在內嵌系統中使用,