 பல்வேறு பேச்சு தொகுப்பு தொழில்நுட்பங்களின் நன்மை தீமைகளை பிரித்தெடுக்கவும்.
பேச்சுத் தொகுப்பு அமைப்பின் மிக முக்கியமான குணங்கள் இயல்பான தன்மை மற்றும் புத்திசாலித்தனம். இயற்கையானது, வெளியீடு எவ்வளவு நெருக்கமாக மனித பேச்சைப் போல் ஒலிக்கிறது என்பதை விவரிக்கிறது, அதே சமயம் புத்திசாலித்தனம் என்பது வெளியீட்டை எளிதில் புரிந்துகொள்வது. சிறந்த பேச்சு சின்தசைசர் இயற்கையானது மற்றும் புரிந்துகொள்ளக்கூடியது. பேச்சு தொகுப்பு அமைப்புகள் பொதுவாக இரண்டு பண்புகளையும் அதிகரிக்க முயற்சி செய்கின்றன. செயற்கை பேச்சு அலைவடிவங்களை உருவாக்கும் இரண்டு முதன்மை தொழில்நுட்பங்கள் ஒருங்கிணைந்த தொகுப்பு மற்றும் வடிவ தொகுப்பு ஆகும். ஒவ்வொரு தொழில்நுட்பத்திற்கும் பலம் மற்றும் பலவீனங்கள் உள்ளன, மேலும் ஒரு தொகுப்பு முறையின் நோக்கமான பயன்பாடுகள் பொதுவாக எந்த அணுகுமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதை தீர்மானிக்கும். ஒருங்கிணைப்பு தொகுப்பு முதன்மைக் கட்டுரை: கன்கேடனேட்டிவ் சிந்தெசிஸ் பதிவு செய்யப்பட்ட பேச்சின் பிரிவுகளின் ஒருங்கிணைப்பை (ஒன்றாகச் சேர்த்து) அடிப்படையாகக் கொண்டது. பொதுவாக, ஒருங்கிணைக்கும் தொகுப்பு மிகவும் இயற்கையாக ஒலிக்கும் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட பேச்சை உருவாக்குகிறது. இருப்பினும், பேச்சில் இயற்கையான மாறுபாடுகள் மற்றும் அலைவடிவங்களைப் பிரிப்பதற்கான தானியங்கி நுட்பங்களின் தன்மை ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடுகள் சில நேரங்களில் வெளியீட்டில் கேட்கக்கூடிய குறைபாடுகளை ஏற்படுத்துகின்றன. மூன்று முக்கிய துணை வகைகள் இணைந்த தொகுப்புகள் உள்ளன. அலகு தேர்வு தொகுப்பு அலகு தேர்வு தொகுப்பு பதிவு செய்யப்பட்ட பேச்சின் பெரிய தரவுத்தளங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. தரவுத்தள உருவாக்கத்தின் போது, பதிவுசெய்யப்பட்ட ஒவ்வொரு வாசகமும் பின்வருவனவற்றில் சில அல்லது அனைத்திலும் பிரிக்கப்படுகிறது: தனிப்பட்ட தொலைபேசிகள், டிஃபோன்கள், அரை-தொலைபேசிகள், அசைகள், மார்பிம்கள், வார்த்தைகள், சொற்றொடர்கள் மற்றும் வாக்கியங்கள். பொதுவாக, பிரிவுகளாகப் பிரிப்பது, அலைவடிவம் மற்றும் ஸ்பெக்ட்ரோகிராம் போன்ற காட்சிப் பிரதிநிதித்துவங்களைப் பயன்படுத்தி, "கட்டாய சீரமைப்பு" பயன்முறையில் சிறப்பாக மாற்றியமைக்கப்பட்ட பேச்சு அங்கீகாரத்தைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படுகிறது. பேச்சு தரவுத்தளத்தில் உள்ள அலகுகளின் குறியீடு பின்னர் பிரிவு மற்றும் அடிப்படை அதிர்வெண் (சுருதி), கால அளவு, அசையில் உள்ள நிலை மற்றும் அருகிலுள்ள தொலைபேசிகள் போன்ற ஒலி அளவுருக்களின் அடிப்படையில் உருவாக்கப்படுகிறது. இயக்க நேரத்தில், தரவுத்தளத்திலிருந்து (அலகு தேர்வு) வேட்பாளர் அலகுகளின் சிறந்த சங்கிலியைத் தீர்மானிப்பதன் மூலம் விரும்பிய இலக்கு உச்சரிப்பு உருவாக்கப்படுகிறது. இந்த செயல்முறை பொதுவாக ஒரு பிரத்யேக எடையுள்ள முடிவு மரத்தைப் பயன்படுத்தி அடையப்படுகிறது. அலகுத் தேர்வு மிகப்பெரிய இயல்பான தன்மையை வழங்குகிறது, ஏனெனில் இது பதிவுசெய்யப்பட்ட பேச்சுக்கு ஒரு சிறிய அளவிலான டிஜிட்டல் சிக்னல் செயலாக்கத்தை (டிஎஸ்பி) பயன்படுத்துகிறது. டிஎஸ்பி அடிக்கடி பதிவுசெய்யப்பட்ட பேச்சின் ஒலியை இயற்கையானதாகக் குறைக்கிறது, இருப்பினும் சில அமைப்புகள் அலைவடிவத்தை மென்மையாக்க ஒரு சிறிய அளவிலான சமிக்ஞை செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. சிறந்த யூனிட்-தேர்வு அமைப்புகளின் வெளியீடு பெரும்பாலும் உண்மையான மனித குரல்களிலிருந்து பிரித்தறிய முடியாதது, குறிப்பாக TTS அமைப்பு டியூன் செய்யப்பட்ட சூழல்களில். இருப்பினும், அதிகபட்ச இயல்பான தன்மைக்கு பொதுவாக யூனிட்-தேர்வு பேச்சு தரவுத்தளங்கள் மிகப் பெரியதாக இருக்க வேண்டும், சில அமைப்புகளில் ஜிகாபைட் பதிவு செய்யப்பட்ட தரவு வரை, டஜன் கணக்கான மணிநேர பேச்சைக் குறிக்கிறது. மேலும், யூனிட் தேர்வு அல்காரிதம்கள் தரவுத்தளத்தில் ஒரு சிறந்த தேர்வு இருக்கும் போது கூட, சிறந்த தொகுப்பு (எ.கா. சிறிய சொற்கள் தெளிவில்லாமல்) விளையும் இடத்திலிருந்து பிரிவுகளைத் தேர்ந்தெடுக்க அறியப்படுகிறது. சமீபத்தில், யூனிட்-தேர்வு பேச்சு தொகுப்பு அமைப்புகளில் இயற்கைக்கு மாறான பிரிவுகளைக் கண்டறிய பல்வேறு தானியங்கு முறைகளை ஆராய்ச்சியாளர்கள் முன்மொழிந்துள்ளனர். டிஃபோன் தொகுப்பு ஒரு மொழியில் நிகழும் அனைத்து டிஃபோன்களையும் (ஒலி-ஒலி மாற்றங்கள்) கொண்ட குறைந்தபட்ச பேச்சு தரவுத்தளத்தை டிஃபோன் தொகுப்பு பயன்படுத்துகிறது. டிஃபோன்களின் எண்ணிக்கை மொழியின் ஒலிப்புத் திறனைப் பொறுத்தது: எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்பானிஷ் மொழியில் சுமார் 800 டிஃபோன்கள் உள்ளன, மற்றும் ஜெர்மன் மொழியில் 2500. டிஃபோன் தொகுப்பில், பேச்சு தரவுத்தளத்தில் ஒவ்வொரு டிஃபோனுக்கும் ஒரு எடுத்துக்காட்டு மட்டுமே உள்ளது. இயக்க நேரத்தில், ஒரு வாக்கியத்தின் இலக்கு ப்ரசோடி இந்த குறைந்தபட்ச அலகுகளில் நேரியல் முன்கணிப்பு குறியீட்டு முறை, PSOLA அல்லது MBROLA போன்ற டிஜிட்டல் சிக்னல் செயலாக்க நுட்பங்கள் மூலம் மிகைப்படுத்தப்படுகிறது. அல்லது டிஸ்க்ரீட் கொசைன் ட்ரான்ஸ்ஃபார்ம் பயன்படுத்தி சோர்ஸ் டொமைனில் பிட்ச் மாற்றம் போன்ற சமீபத்திய நுட்பங்கள். டிஃபோன் தொகுப்பு ஒருங்கிணைப்புத் தொகுப்பின் ஒலிக் குறைபாடுகள் மற்றும் வடிவத் தொகுப்பின் ரோபோ-ஒலித் தன்மை ஆகியவற்றால் பாதிக்கப்படுகிறது, மேலும் சிறிய அளவைத் தவிர மற்ற அணுகுமுறைகளில் சில நன்மைகள் உள்ளன. எனவே, வணிகப் பயன்பாடுகளில் அதன் பயன்பாடு குறைந்து வருகிறது, [சான்று தேவை] இருப்பினும் இது ஆராய்ச்சியில் தொடர்ந்து பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஏனெனில் பல இலவசமாகக் கிடைக்கும் மென்பொருள் செயலாக்கங்கள் உள்ளன. மைக்கேல் ஜே. ஃப்ரீமேனால் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட லீச்சிம் என்ற கற்பித்தல் ரோபோ டிஃபோன் தொகுப்பின் ஆரம்ப உதாரணம். லீச்சிம் வகுப்பு பாடத்திட்டம் பற்றிய தகவல்களையும், கற்பிக்க திட்டமிடப்பட்ட மாணவர்களைப் பற்றிய சில வாழ்க்கை வரலாற்றுத் தகவல்களையும் கொண்டிருந்தது. இது நியூயார்க்கில் உள்ள பிராங்க்ஸில் உள்ள நான்காம் வகுப்பு வகுப்பறையில் சோதிக்கப்பட்டது. டொமைன்-குறிப்பிட்ட தொகுப்பு முழுமையான உச்சரிப்புகளை உருவாக்குவதற்கு முன்பே பதிவுசெய்யப்பட்ட சொற்கள் மற்றும் சொற்றொடர்களை ஒருங்கிணைக்கிறது. டிரான்சிட் அட்டவணை அறிவிப்புகள் அல்லது வானிலை அறிக்கைகள் போன்ற ஒரு குறிப்பிட்ட டொமைனுக்கு மட்டுமே கணினி வெளியிடும் பல்வேறு உரைகள் உள்ள பயன்பாடுகளில் இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. பேசும் கடிகாரங்கள் மற்றும் கால்குலேட்டர்கள் போன்ற சாதனங்களில் இந்த தொழில்நுட்பம் செயல்படுத்த மிகவும் எளிமையானது மற்றும் நீண்ட காலமாக வணிக பயன்பாட்டில் உள்ளது. இந்த அமைப்புகளின் இயல்பான தன்மை மிக அதிகமாக இருக்கும், ஏனெனில் பல்வேறு வகையான வாக்கியங்கள் வரையறுக்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் அவை அசல் பதிவுகளின் உரைநடை மற்றும் ஒலியமைப்புடன் நெருக்கமாகப் பொருந்துகின்றன.[சான்று தேவை] ஏனெனில் இந்த அமைப்புகள் அவற்றின் தரவுத்தளங்களில் உள்ள சொற்கள் மற்றும் சொற்றொடர்களால் வரையறுக்கப்பட்டுள்ளன. , அவை பொது நோக்கம் கொண்டவை அல்ல மேலும் அவை முன் நிரல்படுத்தப்பட்ட சொற்கள் மற்றும் சொற்றொடர்களின் சேர்க்கைகளை மட்டுமே ஒருங்கிணைக்க முடியும். பல மாறுபாடுகள் கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளப்படாவிட்டால், இயற்கையாகப் பேசப்படும் மொழியில் சொற்களின் கலவை இன்னும் சிக்கல்களை ஏற்படுத்தும். எடுத்துக்காட்டாக, ஆங்கிலத்தின் ரொட்டிக் அல்லாத பேச்சுவழக்குகளில், "தெளிவான" /'klʻʼ/ போன்ற வார்த்தைகளில் உள்ள "r" பொதுவாக பின்வரும் வார்த்தையின் முதல் எழுத்தாக ஒரு உயிர் இருக்கும் போது மட்டுமே உச்சரிக்கப்படுகிறது (எ.கா. "தெளிவு" /"kl"""""t/) என உணரப்படுகிறது. இதேபோல் பிரெஞ்சு மொழியில், பல இறுதி மெய்யெழுத்துக்கள் ஒரு உயிரெழுத்துடன் தொடங்கும் ஒரு வார்த்தையைப் பின்தொடர்ந்தால் அவை அமைதியாக இருக்காது, இது தொடர்பு என்று அழைக்கப்படுகிறது. இந்த மாற்றீட்டை ஒரு எளிய சொல்-இணைப்பு அமைப்பு மூலம் மீண்டும் உருவாக்க முடியாது, இது சூழல் உணர்திறன் கொண்டதாக இருக்க கூடுதல் சிக்கலானது தேவைப்படும். ஃபார்மன்ட் சிந்தஸிஸ் ஃபார்மன்ட் சிந்தஸிஸ் இயக்க நேரத்தில் மனித பேச்சு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதில்லை. மாறாக, ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட பேச்சு வெளியீடு சேர்க்கை தொகுப்பு மற்றும் ஒலி மாதிரி (உடல் மாதிரியாக்கம் தொகுப்பு) ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்படுகிறது. செயற்கையான பேச்சின் அலைவடிவத்தை உருவாக்க, அடிப்படை அதிர்வெண், குரல் மற்றும் இரைச்சல் அளவுகள் போன்ற அளவுருக்கள் காலப்போக்கில் மாறுபடும். இந்த முறை சில நேரங்களில் விதிகள் அடிப்படையிலான தொகுப்பு என்று அழைக்கப்படுகிறது; இருப்பினும், பல ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புகளும் விதிகள் அடிப்படையிலான கூறுகளைக் கொண்டுள்ளன. ஃபார்மாண்ட் சிந்தஸிஸ் தொழில்நுட்பத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட பல அமைப்புகள் செயற்கையான, ரோபோ-ஒலி பேச்சுகளை உருவாக்குகின்றன, அவை மனித பேச்சுக்கு ஒருபோதும் தவறாக இருக்காது. இருப்பினும், அதிகபட்ச இயல்பான தன்மை என்பது பேச்சுத் தொகுப்பு முறையின் குறிக்கோள் அல்ல, மேலும் வடிவத் தொகுப்பு முறைகள் ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புகளை விட நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளன. வடிவம்-ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட பேச்சு மிகவும் அதிக வேகத்தில் கூட நம்பத்தகுந்த வகையில் புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாக இருக்கும், பொதுவாக ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புகளை பாதிக்கும் ஒலியியல் குறைபாடுகளைத் தவிர்க்கிறது. ஸ்கிரீன் ரீடரைப் பயன்படுத்தி கணினிகளை விரைவாகச் செல்ல பார்வையற்றவர்களால் அதிவேக தொகுக்கப்பட்ட பேச்சு பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஃபார்மண்ட் சின்தசைசர்கள் பொதுவாக ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புகளை விட சிறிய நிரல்களாகும், ஏனெனில் அவை பேச்சு மாதிரிகளின் தரவுத்தளத்தைக் கொண்டிருக்கவில்லை. நினைவகம் மற்றும் நுண்செயலி ஆற்றல் குறிப்பாக குறைவாக இருக்கும் உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகளில் அவை பயன்படுத்தப்படலாம். வடிவ அடிப்படையிலான அமைப்புகள் வெளியீட்டுப் பேச்சின் அனைத்து அம்சங்களையும் முழுமையாகக் கட்டுப்படுத்துவதால், பல்வேறு வகையான உரைநடைகள் மற்றும் ஒலியமைப்புகள் வெளியீடாக இருக்கலாம், இது கேள்விகள் மற்றும் அறிக்கைகள் மட்டுமல்ல, பலவிதமான உணர்ச்சிகள் மற்றும் குரல் குரல்களை வெளிப்படுத்தும். 1970களின் பிற்பகுதியில் டெக்சாஸ் இன்ஸ்ட்ரூமென்ட்ஸ் டாய் ஸ்பீக் & ஸ்பெல்லுக்காகவும், 1980களின் முற்பகுதியில் சேகா ஆர்கேட் இயந்திரங்கள் மற்றும் பல அடாரி, இன்க் TMS5220 LPC சிப்ஸ். இந்த திட்டங்களுக்கு சரியான ஒலியை உருவாக்குவது கடினமாக இருந்தது, மேலும் நிகழ்நேர உரை-க்கு-பேச்சு இடைமுகங்களால் முடிவுகள் இன்னும் பொருந்தவில்லை. ஆர்டிகுலேட்டரி தொகுப்பு என்பது மனித குரல் பாதையின் மாதிரிகள் மற்றும் அங்கு நிகழும் உச்சரிப்பு செயல்முறைகளின் அடிப்படையில் பேச்சை ஒருங்கிணைப்பதற்கான கணக்கீட்டு நுட்பங்களைக் குறிக்கிறது. ஆய்வகப் பரிசோதனைகளுக்கு வழக்கமாகப் பயன்படுத்தப்படும் முதல் ஆர்டிகுலேட்டரி சின்தசைசர், 1970களின் மத்தியில் பிலிப் ரூபின், டாம் பேர் மற்றும் பால் மெர்மெல்ஸ்டீன் ஆகியோரால் ஹாஸ்கின்ஸ் ஆய்வகத்தில் உருவாக்கப்பட்டது. ASY என அழைக்கப்படும் இந்த சின்தசைசர், 1960கள் மற்றும் 1970களில் பால் மெர்மல்ஸ்டீன், செசில் கோக்கர் மற்றும் சக ஊழியர்களால் பெல் ஆய்வகங்களில் உருவாக்கப்பட்ட குரல்வழி மாதிரிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. சமீப காலம் வரை, பேச்சுத் தொகுப்பு மாதிரிகள் வணிக பேச்சுத் தொகுப்பு அமைப்புகளில் இணைக்கப்படவில்லை. ஒரு குறிப்பிடத்தக்க விதிவிலக்கு NeXT-அடிப்படையிலான அமைப்பு முதலில் ட்ரில்லியம் சவுண்ட் ரிசர்ச், கால்கேரி பல்கலைக்கழகத்தின் ஸ்பின்-ஆஃப் நிறுவனத்தால் உருவாக்கப்பட்டு சந்தைப்படுத்தப்பட்டது, அங்கு அசல் ஆராய்ச்சியின் பெரும்பகுதி நடத்தப்பட்டது. NeXT இன் பல்வேறு அவதாரங்களின் மறைவைத் தொடர்ந்து (1980களின் பிற்பகுதியில் ஸ்டீவ் ஜாப்ஸால் தொடங்கப்பட்டது மற்றும் 1997 இல் ஆப்பிள் கம்ப்யூட்டருடன் இணைக்கப்பட்டது), டிரில்லியம் மென்பொருள் GNU பொது பொது உரிமத்தின் கீழ் வெளியிடப்பட்டது, அதன் பணி gnuspeech ஆக தொடர்கிறது. 1994 இல் முதன்முதலில் சந்தைப்படுத்தப்பட்ட இந்த அமைப்பு, காரோவின் "தனித்துவமான மண்டல மாதிரி" மூலம் கட்டுப்படுத்தப்படும் மனித வாய்வழி மற்றும் நாசிப் பாதைகளின் அலை வழிகாட்டி அல்லது ஒலிபரப்பு வரி அனலாக் மூலம் முழு உச்சரிப்பு அடிப்படையிலான உரை-க்கு-பேச்சு மாற்றத்தை வழங்குகிறது. ஜார்ஜ் சி. லூசெரோ மற்றும் சக ஊழியர்களால் உருவாக்கப்பட்ட மிக சமீபத்திய சின்தசைசர்கள், குரல் மடிப்பு உயிரியக்கவியல், குளோட்டல் ஏரோடைனமிக்ஸ் மற்றும் மூச்சுக்குழாய், மூச்சுக்குழாய், நாசி மற்றும் வாய்வழி குழிகளில் ஒலி அலை பரவல் ஆகியவற்றின் மாதிரிகளை உள்ளடக்கியது, இதனால் இயற்பியல் அடிப்படையிலான பேச்சு அமைப்புகளை உருவாக்குகிறது.
செயற்கை பேச்சு அலைவடிவங்களை உருவாக்கும் இரண்டு முதன்மை தொழில்நுட்பங்கள் ஒருங்கிணைந்த தொகுப்பு மற்றும் வடிவ தொகுப்பு ஆகும். பதிவுசெய்யப்பட்ட பேச்சின் பகுதிகளை ஒன்றிணைப்பதை அடிப்படையாகக் கொண்டது ஒருங்கிணைப்பு தொகுப்பு. இது பொதுவாக மிகவும் இயற்கையாக ஒலிக்கும் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட பேச்சை உருவாக்குகிறது. இருப்பினும், பேச்சில் இயற்கையான மாறுபாடுகள் மற்றும் அலைவடிவங்களைப் பிரிப்பதற்கான தானியங்கி நுட்பங்களின் தன்மை ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாடுகள் சில நேரங்களில் வெளியீட்டில் கேட்கக்கூடிய குறைபாடுகளை ஏற்படுத்துகின்றன. அதிகபட்ச இயல்பான தன்மைக்கு பொதுவாக பேச்சு தரவுத்தளங்கள் மிகப் பெரியதாக இருக்க வேண்டும், சில கணினிகளில் ஜிகாபைட்கள் வரை பதிவுசெய்யப்பட்ட தரவு, டஜன் கணக்கான மணிநேர பேச்சைக் குறிக்கிறது. வடிவத் தொகுப்பு இயக்க நேரத்தில் மனித பேச்சு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தாது. மாறாக, ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட பேச்சு வெளியீடு சேர்க்கை தொகுப்பு மற்றும் ஒலி மாதிரியைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்படுகிறது. ஃபார்மாண்ட் சிந்தஸிஸ் தொழில்நுட்பத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட பல அமைப்புகள் செயற்கையான, ரோபோ-ஒலி பேச்சுகளை உருவாக்குகின்றன, அவை மனித பேச்சுக்கு ஒருபோதும் தவறாக இருக்காது. அவை பேச்சு மாதிரிகளின் தரவுத்தளத்தைக் கொண்டிருக்காததால், அவை பொதுவாக ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புகளை விட சிறிய நிரல்களாகும். நினைவகம் மற்றும் நுண்செயலி ஆற்றல் குறிப்பாக குறைவாக இருக்கும் உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகளில் அவை பயன்படுத்தப்படலாம்.