提取不同語音合成技術的優缺點.
Context:語音合成系統最重要的特質是自然性和可理解性. 自然性描述了輸出聲音與人類語言的接近程度,而可理解性則是輸出容易理解. 理想的語音合成器是自然而易懂的. 語音合成系統通常試圖最大限度地發揮這兩種特徵.  產生合成語音波形的兩個主要技術是連線合成和形成合成. 每種技術都有優缺點,合成系統的預期用途通常會決定哪種方法被使用.  連鎖合成 主要文章:連鎖合成 連線合成是基於錄音語段的連線 (串聯). 一般來說,連線合成產生最自然的合成語音. 然而,語音的自然變化和分段波形的自動化技術的性質之間的差異有時會導致輸出中的聽覺故障. 有三種主要的連線合成子型別.  單元選擇綜合 單元選擇合成使用了大量的錄音語音資料庫. 在資料庫建立過程中,每個記錄的發言被分為以下部分或全部:單個語音,雙音,半音,音節,形態,單詞,短語和句子. 通常情況下,將語音分成部分是使用特殊修改的語音識別器進行的,該語音識別器設定為"強制對齊"模式,之後進行一些手動校正,使用波形和光譜圖等視覺表示. 語音資料庫中的單元的索引是基於細分和聲學引數建立的,例如基本頻率 (音調),持續時間,音節中的位置和鄰近的電話. 在執行時,通過從資料庫中確定最佳候選單元鏈 (單元選擇) 來建立所需的目標語句. 這一過程通常是使用特殊加權的決策樹實現的.  單元選擇提供了最大的自然性,因為它只適用於少量的數字訊號處理 (DSP) 錄製的語音. DSP通常會使錄製的語音聽起來不那麼自然,儘管有些系統在連線點使用少量的訊號處理來平滑波形. 最好的單元選擇系統的輸出通常無法與真實的人類聲音區分,特別是在TTS系統已調整的環境中. 然而,最大的自然性通常需要單元選擇語音資料庫非常大,在某些系統中,記錄的資料範圍為千兆位元組,代表了幾十個小時的語音. 此外,已知單元選擇演算法會從一個不理想的合成結果 (例如小單詞變得不清楚) 的位置選擇段,即使在資料庫中存在更好的選擇. 最近,研究人員提出了各種自動化方法來檢測單元選擇語音合成系統中的非自然部分.  雙<unk>合成 雙音組合使用一個最小的語音資料庫,其中包含一個語言中出現的所有雙音 (聲音到聲音的轉換). 雙音的數量取決於語言的語法:例如,西班牙語有大約800個雙音,德語有大約2500個. 在雙音合成中,每個雙音的資料庫中只包含一個例子. 在執行時,一個句子的目標語法通過數字訊號處理技術 (如線性預測編碼,PSOLA或MBROLA) 疊加在這些最小單位上,或者使用離散的等號變換來修改源域的音調. 雙聲合成有連線合成的聲音故障和形成合成的機器人聲音性質,除了小尺寸之外,兩種方法的優點都很少. 因此,其在商業應用中的使用正在下降,[需要引用]儘管它繼續用於研究,因為有許多可自由使用的軟體實現. 一個早期的Diphone合成例子是教學機器人Leachim,由邁克爾·J·弗里曼發明. 利奇姆包含有關課程的資訊, 以及有關它被程式設計教的學生的某些傳記資訊. 在紐約布朗克斯的一所四年級教室中進行了測試.  特定領域的合成 特定領域的合成將預先錄製的單詞和短語連線起來以建立完整的發言. 它用於系統輸出的文字多樣性僅限於特定領域的應用,例如運輸時間表公告或天氣報告. 這項技術非常簡單, 長期以來一直在商業用途, 這些系統的自然程度可能非常高,因為句子型別的多樣性有限,它們與原始錄音的散文和語調密切匹配. [需要引用]  由於這些系統受資料庫中的單詞和短語的限制,所以它們不是通用的,只能合成它們已經預程式設計的單詞和短語組合. 但是,如果不考慮許多變化,自然語言中的詞彙混合仍然會造成問題. 例如,在英語的非rhotic方言中,像"clear" /ˈklɪə/ 這樣的單詞中的"r"通常只有當下一個單詞作為第一個字母具有母音時才發音 (例如"clear out"被實現為 /ˌklɪəɹˈʌʊt/). 在法語中,如果一個詞以母音開始,許多最後的子音就不再沉默了. 這種交替不能通過簡單的單詞連鎖系統重現,因為它需要額外的複雜性以適應上下文.  形成合成 在執行時,Formant合成不使用人類語音樣本. 相反,合成的語音輸出是使用新增合成和聲學模型 (物理建模合成) 建立的. 隨著時間的推移,基本頻率,發聲和噪聲等引數會變化,從而產生人工語音的波形. 這種方法有時被稱為基於規則的合成;然而,許多連線系統也具有基於規則的元件. 許多基於形成合成技術的系統產生人造的,機器人般的語音, 然而,最大自然度並不總是語音合成系統的目標,形成合成系統比連線系統具有優勢. 即使在極高的速度下, 形式合成的語音也可以被可靠地理解, 視力障礙者使用高速合成語音來使用螢幕閱讀器快速導航計算機. 形式合成器通常比連線系統小,因為它們沒有語音樣本的資料庫. 因此,它們可以用於內嵌系統,其中記憶體和微處理器功率特別有限. 由於基於形式的系統完全控制了輸出語音的各個方面,因此可以輸出各種各樣的前奏和語調,不僅傳達問題和陳述,還可以傳達各種各樣的情緒和語音.  非實時但高精度的語調控制在形式合成中的例子包括在20世紀70年代末為德克薩斯儀器玩具Speak & Spell所做的工作,以及在20世紀80年代初的Sega街機機和許多Atari, Inc.街機遊戲中使用TMS5220 LPC晶片. 建立正確的語調對於這些專案是艱鉅的, 結果還沒有與實時文字-語音介面相匹配.  關節合成 發音合成是指基於人類聲道模型和在那裡發生的發音過程的語音合成的計算技術. 第一個經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·魯賓,<unk>姆·貝爾和保羅·梅梅爾斯坦在哈斯金斯實驗室開發的. 這款被稱為ASY的合成器是基於保羅·梅梅爾斯坦,塞西爾·科克及其同事在1960年代和1970年代在貝爾實驗室開發的聲道模型.  直到最近,發音合成模型還沒有被納入商業語音合成系統. 值得注意的例外是基於NEXT的系統,最初由卡爾加里大學的分拆公司Trillium Sound Research開發和銷售,卡爾加里大學的大部分原始研究都是在這裡進行的. 隨著 NeXT 的各種化身的消失 (由史蒂夫·喬布斯在 20 世紀 80 年代末開始,並於 1997 年與<unk>果計算機合併), Trillium 軟體在 GNU 通用公共許可證下發布,工作繼續作為 gnuspeech. 該系統於1994年首次上市,使用由卡雷的"特徵區域模型"控制的人類口腔和鼻腔通道的波導或傳輸線模擬提供基於口音的全文轉換.  最近由Jorge C. Lucero及其同事開發的合成器,包括聲<unk>生物力學,<unk>氣動力學和支氣管,氣管,鼻腔和口腔中的聲波傳播模型,從而構成基於物理的語音模擬的完整系統.
產生合成語音波形的兩個主要技術是連線合成和形成合成.  連線合成是基於將錄音語段串聯在一起的. 它通常會產生最自然的合成語音. 然而,語音的自然變化和分段波形的自動化技術的性質之間的差異有時會導致輸出中的聽覺故障. 最大的自然性通常需要語音資料庫非常大,在某些系統中,記錄資料的數量可以達到千兆位元組,代表了幾十個小時的語音.  在執行時,Formant合成不使用人類語音樣本. 合成語音輸出是通過新增合成和聲學模型建立的. 許多基於形成合成技術的系統產生人造的,機器人般的語音, 它們通常比連線系統更小,因為它們沒有語音樣本的資料庫. 因此,它們可以用於內嵌系統,其中記憶體和微處理器功率特別有限.