 විවිධ කථන සංස්ලේෂණ තාක්ෂණයන්හි වාසි සහ අවාසි උපුටා ගන්න.
කථන සංස්ලේෂණ පද්ධතියක වැදගත්ම ගුණාංග වන්නේ ස්වභාවික භාවය සහ බුද්ධිය. ස්වභාවික භාවය විස්තර කරන්නේ ප්‍රතිදානය මිනිස් කථනයට කෙතරම් සමීපව ඇසෙන්නේද යන්නයි, බුද්ධිය යනු ප්‍රතිදානය තේරුම් ගැනීමේ පහසුවයි. පරමාදර්ශී කථන සංස්ෙල්ෂකය ස්වාභාවික හා තේරුම්ගත හැකි ය. කථන සංස්ලේෂණ පද්ධති සාමාන්යයෙන් ලක්ෂණ දෙකම උපරිම කිරීමට උත්සාහ කරයි. කෘත්‍රිම කථන තරංග ආකෘති ජනනය කරන ප්‍රාථමික තාක්‍ෂණ දෙක වන්නේ සංයුක්ත සංශ්ලේෂණය සහ ආකෘති සංස්ලේෂණයයි. සෑම තාක්ෂණයකටම ශක්තීන් සහ දුර්වලතා ඇති අතර, සංස්ලේෂණ පද්ධතියක අපේක්ෂිත භාවිතයන් සාමාන්‍යයෙන් භාවිතා කරන්නේ කුමන ප්‍රවේශයක්ද යන්න තීරණය කරයි. Concatenation synthesis ප්‍රධාන ලිපිය: Concatenative synthesis Concatenative synthesis පදනම් වී ඇත්තේ පටිගත කරන ලද කථන කොටස්වල සංකලනය (එකට බැඳීම) මත ය. සාමාන්‍යයෙන්, සංයෝජන සංශ්ලේෂණය වඩාත් ස්වාභාවික ශබ්ද සංස්ලේෂණය කරන ලද කථාව නිපදවයි. කෙසේ වෙතත්, කථනයේ ස්වාභාවික විචලනයන් සහ තරංග ආකෘති කොටස් කිරීම සඳහා වන ස්වයංක්‍රීය ශිල්පීය ක්‍රමවල ස්වභාවය අතර වෙනස්කම් සමහර විට ප්‍රතිදානයේ ඇසෙන දෝෂ ඇති කරයි. සංයෝජන සංස්ලේෂණයේ ප්‍රධාන උප වර්ග තුනක් ඇත. ඒකක තේරීමේ සංස්ලේෂණය ඒකක තේරීමේ සංශ්ලේෂණය වාර්තාගත කථනයේ විශාල දත්ත සමුදායන් භාවිතා කරයි. දත්ත සමුදාය නිර්මාණය කිරීමේදී, එක් එක් පටිගත කරන ලද උච්චාරණය පහත සඳහන් සමහරක් හෝ සියල්ලකට බෙදා ඇත: තනි දුරකථන, ඩයිෆෝන්, අර්ධ දුරකථන, අක්ෂර, මෝෆීම්, වචන, වාක්‍ය ඛණ්ඩ සහ වාක්‍ය. සාමාන්‍යයෙන්, ඛණ්ඩවලට බෙදීම සිදු කරනුයේ තරංග ආකෘතිය සහ වර්ණාවලීක්ෂය වැනි දෘශ්‍ය නිරූපණයන් භාවිතයෙන් පසුව යම් අතින් නිවැරදි කිරීම් සමඟින් "බලහත්කාරයෙන් පෙළගැස්වීමේ" මාදිලියකට විශේෂයෙන් වෙනස් කරන ලද කථන හඳුනාගැනීමක් භාවිතා කරමිනි. මූලික සංඛ්‍යාතය (තාරතාව), කාලසීමාව, අක්ෂරයේ පිහිටීම සහ අසල්වැසි දුරකථන වැනි ඛණ්ඩනය සහ ධ්වනි පරාමිතීන් මත පදනම්ව කථන දත්ත සමුදායේ ඒකකවල දර්ශකයක් සාදනු ලැබේ. ධාවන වේලාවේදී, දත්ත සමුදායෙන් (ඒකක තේරීම) අපේක්ෂක ඒකකවල හොඳම දාමය නිර්ණය කිරීමෙන් අපේක්ෂිත ඉලක්ක උච්චාරණය නිර්මාණය වේ. මෙම ක්‍රියාවලිය සාමාන්‍යයෙන් සාක්ෂාත් කරගනු ලබන්නේ විශේෂයෙන් බරැති තීරණ ගසක් භාවිතා කරමිනි. ඒකක තේරීම ශ්රේෂ්ඨතම ස්වභාවික භාවය සපයයි, මන්ද එය පටිගත කරන ලද කථාව සඳහා ඩිජිටල් සංඥා සැකසුම් (DSP) කුඩා ප්රමාණයක් පමණක් අදාළ වේ. DSP බොහෝ විට පටිගත කරන ලද කථන ශබ්දය අඩු ස්වභාවික කරයි, නමුත් සමහර පද්ධති තරංග ආකෘතිය සුමට කිරීම සඳහා සංකෝචනය වන ස්ථානයේ දී කුඩා සංඥා සැකසුම් භාවිතා කරයි. හොඳම ඒකක තේරීම් පද්ධති වලින් ලැබෙන ප්‍රතිදානය බොහෝ විට සැබෑ මිනිස් කටහඬින් වෙන්කර හඳුනාගත නොහැක, විශේෂයෙන්ම TTS පද්ධතිය සුසර කර ඇති සන්දර්භයන් තුළ. කෙසේ වෙතත්, උපරිම ස්වභාවික භාවය සඳහා සාමාන්‍යයෙන් ඒකක තේරීමේ කථන දත්ත සමුදායන් ඉතා විශාල වීම අවශ්‍ය වේ, සමහර පද්ධතිවල ගිගාබයිට් වාර්තාගත දත්ත දක්වා විහිදෙන, පැය දුසිම් ගණනක කථනය නියෝජනය කරයි. තවද, දත්ත සමුදාය තුළ වඩා හොඳ තේරීමක් පවතින විට පවා, පරමාදර්ශී සංශ්ලේෂණයට වඩා අඩු ප්‍රතිඵලයක් (උදා. කුඩා වචන අපැහැදිලි වේ) ඇති ස්ථානයකින් කොටස් තෝරා ගැනීමට ඒකක තේරීමේ ඇල්ගොරිතම දන්නා කරුණකි. මෑතකදී, පර්යේෂකයන් ඒකක තේරීමේ කථන සංස්ලේෂණ පද්ධතිවල අස්වාභාවික කොටස් හඳුනා ගැනීමට විවිධ ස්වයංක්‍රීය ක්‍රම යෝජනා කර ඇත. Diphone සංස්ලේෂණය Diphone සංස්ලේෂණය භාෂාවක සිදුවන සියලුම diphones (ශබ්දයෙන් ශබ්දයට සංක්‍රාන්ති) අඩංගු අවම කථන දත්ත ගබඩාවක් භාවිතා කරයි. ඩයිෆෝන් ගණන භාෂාවේ උච්චාරණය මත රඳා පවතී: නිදසුනක් ලෙස, ස්පාඤ්ඤ භාෂාවට ඩයිෆෝන් 800 ක් පමණ ඇති අතර ජර්මානු භාෂාවෙන් 2500 ක් පමණ ඇත. ඩයිෆෝන් සංස්ලේෂණයේ දී, කථන දත්ත ගබඩාවේ එක් එක් ඩයිෆෝනයක එක් උදාහරණයක් පමණක් අඩංගු වේ. ධාවන වේලාවේදී, රේඛීය පුරෝකථන කේතනය, PSOLA හෝ MBROLA වැනි ඩිජිටල් සංඥා සැකසුම් ශිල්පීය ක්‍රම මගින් වාක්‍යයක ඉලක්ක ප්‍රොසෝඩි මෙම අවම ඒකක මත අධිස්ථාපනය වේ. හෝ විවික්ත කොසයින් පරිණාමනය භාවිතයෙන් මූලාශ්‍ර වසමෙහි තණතීරුව වෙනස් කිරීම වැනි වඩාත් මෑතකාලීන තාක්ෂණික ක්‍රම. Diphone සංස්ලේෂණය concatenative synthesis හි ධ්වනි දෝෂ සහ ආකෘති සංස්ලේෂණයේ රොබෝ-ශබ්ද ස්වභාවයෙන් පීඩා විඳිති, සහ කුඩා ප්‍රමාණය හැර වෙනත් ප්‍රවේශයන් දෙකෙහි වාසි කිහිපයක් ඇත. එබැවින්, නොමිලේ ලබා ගත හැකි මෘදුකාංග ක්‍රියාත්මක කිරීම් ගණනාවක් ඇති බැවින් එය පර්යේෂණ සඳහා දිගටම භාවිතා වුවද, වාණිජ යෙදුම්වල එහි භාවිතය අඩු වෙමින් පවතී. ඩයිෆෝන් සංස්ලේෂණය සඳහා මුල් උදාහරණයක් වන්නේ මයිකල් ජේ. ෆ්‍රීමන් විසින් සොයා ගන්නා ලද ලීචිම් නම් ඉගැන්වීමේ රොබෝ ය. Leachim හි පන්ති විෂයමාලා පිළිබඳ තොරතුරු සහ ඉගැන්වීමට වැඩසටහන්ගත කළ සිසුන් පිළිබඳ ඇතැම් චරිතාපදාන තොරතුරු අඩංගු විය. එය නිව් යෝර්ක් හි බ්‍රොන්ක්ස් හි හතරවන ශ්‍රේණියේ පන්ති කාමරයක පරීක්ෂා කරන ලදී. වසම-විශේෂිත සංශ්ලේෂණය වසම්-විශේෂිත සංශ්ලේෂණය සම්පූර්ණ උච්චාරණ නිර්මාණය කිරීම සඳහා පූර්ව පටිගත කරන ලද වචන සහ වාක්‍ය ඛණ්ඩ ඒකාබද්ධ කරයි. සංක්‍රමණ කාලසටහන් නිවේදන හෝ කාලගුණ වාර්තා වැනි, පද්ධතිය ප්‍රතිදානය කරනු ලබන විවිධ පාඨයන් විශේෂිත වසමකට සීමා වන යෙදුම්වල එය භාවිතා වේ. තාක්‍ෂණය ක්‍රියාත්මක කිරීමට ඉතා සරල වන අතර, කතා කරන ඔරලෝසු සහ ගණක යන්ත්‍ර වැනි උපාංගවල දීර්ඝ කාලයක් වාණිජ භාවිතයේ පවතී. විවිධ වාක්‍ය වර්ග සීමිත බැවින් මෙම පද්ධතිවල ස්වභාවික භාවයේ මට්ටම ඉතා ඉහළ විය හැකි අතර, ඒවා මුල් පටිගත කිරීම් වල ප්‍රොසෝඩි සහ ස්වරයෙන් සමීපව ගැලපේ.[උපුටා දැක්වීම අවශ්‍ය] මෙම පද්ධති ඒවායේ දත්ත සමුදායේ ඇති වචන සහ වාක්‍ය ඛණ්ඩ මගින් සීමා වී ඇති බැවිනි. , ඒවා පොදු අරමුණක් නොවන අතර ඒවා පූර්ව වැඩසටහන්ගත කර ඇති වචන සහ වාක්‍ය ඛණ්ඩවල සංයෝජන පමණක් සංස්ලේෂණය කළ හැක. බොහෝ වෙනස්කම් සැලකිල්ලට නොගන්නේ නම්, ස්වභාවිකව කථා කරන භාෂාව තුළ වචන මුසු කිරීම තවමත් ගැටළු ඇති කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, ඉංග්‍රීසි භාෂාවේ නො-රොටික් උපභාෂාවල "පැහැදිලි" /ˈklɪə/ වැනි වචනවල "r" සාමාන්‍යයෙන් උච්චාරණය කරනු ලබන්නේ පහත වචනයේ පළමු අකුර ලෙස ස්වරයක් ඇති විට පමණි (උදා: "පැහැදිලි කිරීම" /ˌklɪəɹˈʌʊt/ ලෙස අවබෝධ වේ. ) ඒ හා සමානව ප්‍රංශ භාෂාවෙන්, බොහෝ අවසාන ව්‍යාංජනාක්ෂර ස්වරයකින් ආරම්භ වන වචනයක් අනුගමනය කළහොත් තවදුරටත් නිහඬ නොවේ. මෙම ප්‍රත්‍යාවර්තය සංදර්භය-සංවේදී වීම සඳහා අමතර සංකීර්ණත්වයක් අවශ්‍ය වන සරල වචන-සංයෝජන පද්ධතියකින් ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කළ නොහැක. ආකෘති සංස්ලේෂණය ආකෘති සංස්ලේෂණය ධාවන වේලාවේදී මිනිස් කථන සාම්පල භාවිතා නොකරයි. ඒ වෙනුවට, සංස්ලේෂණය කරන ලද කථන ප්රතිදානය නිර්මාණය කරනු ලබන්නේ ආකලන සංස්ලේෂණය සහ ධ්වනි ආකෘතිය (භෞතික ආකෘති නිර්මාණ සංස්ලේෂණය) භාවිතා කරමිනි. කෘතිම කථනයේ තරංග ආකාරයක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා මූලික සංඛ්‍යාතය, කටහඬ සහ ශබ්ද මට්ටම් වැනි පරාමිතීන් කාලයත් සමඟ වෙනස් වේ. මෙම ක්‍රමය සමහර විට රීති මත පදනම් වූ සංස්ලේෂණය ලෙස හැඳින්වේ; කෙසේ වෙතත්, බොහෝ concatenative පද්ධති ද නීති-පාදක සංරචක ඇත. ආකෘති සංස්ලේෂණ තාක්ෂණය මත පදනම් වූ බොහෝ පද්ධති කෘත්‍රිම, රොබෝ-ශබ්ද කථනය ජනනය කරයි, එය කිසි විටෙකත් මිනිස් කථනය ලෙස වරදවා වටහා නොගනී. කෙසේ වෙතත්, උපරිම ස්වභාවික භාවය සෑම විටම කථන සංස්ලේෂණ පද්ධතියක ඉලක්කය නොවේ, සහ ආකෘති සංස්ලේෂණ පද්ධති සංයුක්ත පද්ධතිවලට වඩා වාසි ඇත. ආකෘති-සංශ්ලේෂණය කරන ලද කථනය ඉතා ඉහළ වේගයකින් වුවද විශ්වාසදායක ලෙස තේරුම් ගත හැකි අතර, පොදුවේ සංයෝජන පද්ධතිවලට පීඩා කරන ධ්වනි දෝෂ මඟහරවා ගත හැකිය. දෘෂ්‍යාබාධිතයන් විසින් තිර කියවනය භාවිතයෙන් පරිගණක ඉක්මනින් සැරිසැරීමට අධිවේගී සංස්ලේෂණය කරන ලද කථනය භාවිතා කරයි. Formant synthesizers සාමාන්‍යයෙන් concatenative පද්ධති වලට වඩා කුඩා වැඩසටහන් වේ, මන්ද ඒවාට කථන සාම්පල දත්ත ගබඩාවක් නොමැත. එබැවින් මතකය සහ මයික්රොප්රොසෙසර් බලය විශේෂයෙන් සීමිත වන කාවැද්දූ පද්ධතිවල ඒවා භාවිතා කළ හැකිය. ආකෘති පාදක පද්ධතිවලට ප්‍රතිදාන කථනයේ සියලුම අංග සම්පූර්ණයෙන් පාලනය වන බැවින්, ප්‍රශ්න සහ ප්‍රකාශ පමණක් නොව, විවිධ හැඟීම් සහ ස්වර ප්‍රකාශ කරමින්, විවිධ ප්‍රොසෝඩි සහ ස්වර ප්‍රතිදානය කළ හැකිය. ආකෘති සංස්ලේෂණයේ තත්‍ය-කාලීන නොවන නමුත් ඉතා නිවැරදි ස්වර පාලනය සඳහා උදාහරණ ලෙස 1970 දශකයේ අගභාගයේදී ටෙක්සාස් උපකරණ සෙල්ලම් බඩු ස්පීක් ඇන්ඩ් ස්පෙල් සහ 1980 දශකයේ මුල් භාගයේදී සේගා ආකේඩ් යන්ත්‍ර සහ බොහෝ Atari, Inc. ආර්කේඩ් ක්‍රීඩා භාවිතා කරන ලදී. TMS5220 LPC චිප්ස්. මෙම ව්‍යාපෘති සඳහා නිසි ස්වර නිර්මාණය කිරීම වෙහෙසකර වූ අතර, ප්‍රතිඵල තවමත් තත්‍ය කාලීන අකුරු-කථන අතුරුමුහුණත් සමඟ නොගැලපේ. ප්‍රකාශන සංස්ලේෂණය ප්‍රකාශන සංස්ලේෂණය යනු මානව වාචික පත්‍රිකාවේ ආකෘති සහ එහි සිදුවන ප්‍රකාශන ක්‍රියාවලීන් මත පදනම්ව කථනය සංස්ලේෂණය කිරීම සඳහා වූ පරිගණක ශිල්පීය ක්‍රම වේ. රසායනාගාර පරීක්ෂණ සඳහා නිතිපතා භාවිතා කරන ලද ප්‍රථම ප්‍රකාශන සංස්ලේෂකය 1970 ගණන්වල මැද භාගයේදී Haskins රසායනාගාරවල Philip Rubin, Tom Baer සහ Paul Mermelstein විසින් නිපදවන ලදී. ASY ලෙස හැඳින්වෙන මෙම සංස්ලේෂකය 1960 ගණන්වල සහ 1970 ගණන්වල Paul Mermelstein, Cecil Coker සහ සගයන් විසින් බෙල් රසායනාගාරවල වැඩි දියුණු කරන ලද වාචික පත්රිකා ආකෘති මත පදනම් විය. මෑතක් වන තුරුම, වානිජ කථන සංස්ලේෂණ පද්ධතිවලට වාචික සංශ්ලේෂණ ආකෘති ඇතුළත් කර නොමැත. කැපී පෙනෙන ව්‍යතිරේකයක් වන්නේ NeXT-පාදක පද්ධතිය මුලින් සංවර්ධනය කර අලෙවි කරන ලද්දේ කැල්ගරි විශ්ව විද්‍යාලයේ භ්‍රමණය වන සමාගමක් වන ට්‍රිලියම් සවුන්ඩ් රිසර්ච් විසිනි, එහිදී මුල් පර්යේෂණ බොහොමයක් සිදු කරන ලදී. NeXT හි විවිධ අවතාරවල අභාවයෙන් පසුව (1980 දශකයේ අගභාගයේදී ස්ටීව් ජොබ්ස් විසින් ආරම්භ කරන ලද අතර 1997 දී Apple පරිගණකය සමඟ ඒකාබද්ධ විය), ට්‍රිලියම් මෘදුකාංගය GNU General Public බලපත්‍රය යටතේ ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද අතර, වැඩ gnuspeech ලෙස දිගටම පැවතුනි. 1994 දී ප්‍රථම වරට අලෙවි කරන ලද පද්ධතිය, Carré ගේ "විශේෂිත කලාපීය ආකෘතිය" මගින් පාලනය වන මානව වාචික සහ නාසික පත්‍රිකා වල තරංග මාර්ගෝපදේශයක් හෝ සම්ප්‍රේෂණ රේඛා ප්‍රතිසමයක් භාවිතා කරමින් සම්පූර්ණ ප්‍රකාශන මත පදනම් වූ පෙළ-කට-කථන පරිවර්තනයක් සපයයි. ජෝර්ජ් සී. ලුසෙරෝ සහ සගයන් විසින් වැඩි දියුණු කරන ලද වඩාත් මෑත සංස්ලේෂකයන්, ස්වර නැමීම් ජෛව යාන්ත්‍ර විද්‍යාව, ග්ලෝටල් වායුගතික විද්‍යාව සහ බ්‍රොන්කයි, ට්‍රේචා, නාසික සහ මුඛ කුහරවල ධ්වනි තරංග ප්‍රචාරණයේ ආකෘති ඇතුළත් කර ඇති අතර එමඟින් භෞතික විද්‍යාව පදනම් වූ කථන පද්ධති සෑදී ඇත.
කෘත්‍රිම කථන තරංග ආකෘති ජනනය කරන ප්‍රාථමික තාක්‍ෂණ දෙක වන්නේ සංයුක්ත සංශ්ලේෂණය සහ ආකෘති සංස්ලේෂණයයි. සංයුක්ත සංශ්ලේෂණය පදනම් වී ඇත්තේ පටිගත කරන ලද කථන කොටස් එකට එකතු කිරීම මත ය. එය සාමාන්‍යයෙන් වඩාත් ස්වභාවික ශබ්ද සංස්ලේෂණය කරන ලද කථාවක් නිපදවයි. කෙසේ වෙතත්, කථනයේ ස්වාභාවික විචලනයන් සහ තරංග ආකෘති කොටස් කිරීම සඳහා වන ස්වයංක්‍රීය ශිල්පීය ක්‍රමවල ස්වභාවය අතර වෙනස්කම් සමහර විට ප්‍රතිදානයේ ඇසෙන දෝෂ ඇති කරයි. උපරිම ස්වභාවික භාවය සඳහා සාමාන්‍යයෙන් කථන දත්ත සමුදායන් ඉතා විශාල වීම අවශ්‍ය වේ, සමහර පද්ධතිවල ගිගාබයිට් වාර්තාගත දත්ත දක්වා විහිදෙන, පැය දුසිම් ගණනක කථනය නියෝජනය කරයි. ආකෘති සංස්ලේෂණය ධාවන වේලාවේදී මිනිස් කථන සාම්පල භාවිතා නොකරයි. ඒ වෙනුවට, සංස්ලේෂණය කරන ලද කථන ප්රතිදානය නිර්මාණය කර ඇත්තේ ආකලන සංස්ලේෂණය සහ ධ්වනි ආකෘතිය භාවිතා කරමිනි. ආකෘති සංස්ලේෂණ තාක්ෂණය මත පදනම් වූ බොහෝ පද්ධති කෘත්‍රිම, රොබෝ-ශබ්ද කථනය ජනනය කරයි, එය කිසි විටෙකත් මිනිස් කථනය ලෙස වරදවා වටහා නොගනී. කථන සාම්පල දත්ත සමුදායක් නොමැති බැවින් ඒවා සාමාන්‍යයෙන් සංයුක්ත පද්ධතිවලට වඩා කුඩා වැඩසටහන් වේ. එබැවින් මතකය සහ මයික්රොප්රොසෙසර් බලය විශේෂයෙන් සීමිත වන කාවැද්දූ පද්ධතිවල ඒවා භාවිතා කළ හැකිය.