Extrae los pros y los contras de las distintas tecnologías de síntesis de voz.
Las cualidades más importantes de un sistema de síntesis de voz son la naturalidad y la inteligibilidad. La naturalidad describe hasta qué punto la salida suena como el habla humana, mientras que la inteligibilidad es la facilidad con la que se entiende la salida. El sintetizador de voz ideal es a la vez natural e inteligible. Los sistemas de síntesis de voz suelen intentar maximizar ambas características.

Las dos tecnologías principales que generan formas de onda del habla sintética son la síntesis concatenada y la síntesis de formantes. Cada tecnología tiene puntos fuertes y débiles, y los usos previstos de un sistema de síntesis suelen determinar qué enfoque se utiliza.

Síntesis concatenada
Artículo principal: Síntesis concatenada
La síntesis concatenada se basa en la concatenación (encadenamiento) de segmentos de voz grabados. Generalmente, la síntesis concatenada produce el habla sintetizada con un sonido más natural. Sin embargo, las diferencias entre las variaciones naturales del habla y la naturaleza de las técnicas automatizadas para segmentar las formas de onda a veces provocan fallos audibles en la salida. Hay tres subtipos principales de síntesis concatenativa.

Síntesis de selección de unidades
La síntesis por selección de unidades utiliza grandes bases de datos de voz grabada. Durante la creación de la base de datos, cada enunciado grabado se segmenta en algunos o todos los siguientes elementos: teléfonos individuales, difonos, semitonos, sílabas, morfemas, palabras, frases y oraciones. Normalmente, la división en segmentos se hace utilizando un reconocedor de voz especialmente modificado, configurado en modo de "alineación forzada", con alguna corrección manual posterior, utilizando representaciones visuales como la forma de onda y el espectrograma. A continuación, se crea un índice de las unidades en la base de datos de voz, basado en la segmentación y en parámetros acústicos como la frecuencia fundamental (tono), la duración, la posición en la sílaba y los teléfonos vecinos. En tiempo de ejecución, se crea el enunciado objetivo deseado determinando la mejor cadena de unidades candidatas de la base de datos (selección de unidades). Este proceso suele realizarse mediante un árbol de decisión especialmente ponderado.

La selección de unidades proporciona la mayor naturalidad, porque sólo aplica una pequeña cantidad de procesamiento digital de señales (DSP) al habla grabada. El DSP suele hacer que el habla grabada suene menos natural, aunque algunos sistemas utilizan una pequeña cantidad de procesamiento de la señal en el punto de concatenación para suavizar la forma de onda. La salida de los mejores sistemas de selección de unidades suele ser indistinguible de las voces humanas reales, especialmente en contextos para los que se ha ajustado el sistema TTS. Sin embargo, la máxima naturalidad suele requerir que las bases de datos del habla de selección de unidades sean muy grandes, en algunos sistemas llegan a gigabytes de datos grabados, lo que representa docenas de horas de habla. Además, se sabe que los algoritmos de selección de unidades seleccionan segmentos de un lugar que da lugar a una síntesis menos que ideal (por ejemplo, las palabras menores se vuelven poco claras) incluso cuando existe una opción mejor en la base de datos. Recientemente, los investigadores han propuesto varios métodos automatizados para detectar segmentos no naturales en los sistemas de síntesis del habla de selección de unidades.

Síntesis difónica
La síntesis de difonos utiliza una base de datos de habla mínima que contiene todos los difonos (transiciones de sonido a sonido) que se producen en una lengua. El número de difonos depende de la fonotáctica de la lengua: por ejemplo, el español tiene unos 800 difonos, y el alemán, unos 2500. En la síntesis de difonos, la base de datos del habla sólo contiene un ejemplo de cada difono. En tiempo de ejecución, la prosodia objetivo de una frase se superpone a estas unidades mínimas mediante técnicas de procesamiento digital de señales, como la codificación predictiva lineal, PSOLA o MBROLA, o técnicas más recientes, como la modificación del tono en el dominio de la fuente mediante la transformada discreta del coseno. La síntesis de difonos adolece de los fallos sonoros de la síntesis concatenada y de la naturaleza robótica de la síntesis de formantes, y tiene pocas de las ventajas de cualquiera de los dos enfoques, aparte de su pequeño tamaño. Como tal, su uso en aplicaciones comerciales está disminuyendo,[cita requerida] aunque se sigue utilizando en investigación porque hay varias implementaciones de software disponibles gratuitamente. Un ejemplo temprano de síntesis Diphone es un robot de enseñanza, Leachim, inventado por Michael J. Freeman. Leachim contenía información sobre el currículo de la clase y cierta información biográfica sobre los alumnos a los que estaba programado para enseñar. Se probó en una clase de cuarto curso del Bronx, Nueva York.

Síntesis específica de dominio
La síntesis específica de dominio concatena palabras y frases pregrabadas para crear enunciados completos. Se utiliza en aplicaciones en las que la variedad de textos que producirá el sistema está limitada a un ámbito concreto, como los anuncios de horarios de transporte o los partes meteorológicos. La tecnología es muy sencilla de implementar y se utiliza comercialmente desde hace mucho tiempo, en dispositivos como relojes parlantes y calculadoras. El nivel de naturalidad de estos sistemas puede ser muy alto porque la variedad de tipos de frases es limitada, y se ajustan mucho a la prosodia y entonación de las grabaciones originales[cita requerida].

Como estos sistemas están limitados por las palabras y frases de sus bases de datos, no son de uso general y sólo pueden sintetizar las combinaciones de palabras y frases con las que han sido preprogramados. Sin embargo, la mezcla de palabras dentro del lenguaje hablado de forma natural puede seguir causando problemas, a menos que se tengan en cuenta las numerosas variaciones. Por ejemplo, en los dialectos no róticos del inglés, la "r" de palabras como "clear" /ˈklɪə/ sólo suele pronunciarse cuando la palabra siguiente tiene una vocal como primera letra (por ejemplo, "clear out" se realiza como /ˌklɪəɹˈʌʊt/). Del mismo modo, en francés, muchas consonantes finales dejan de ser mudas si van seguidas de una palabra que empieza por vocal, un efecto llamado enlace. Esta alternancia no puede reproducirse mediante un simple sistema de concatenación de palabras, que requeriría una complejidad adicional para ser sensible al contexto.

Síntesis de formantes
La síntesis de formantes no utiliza muestras de habla humana en tiempo de ejecución. En su lugar, la salida del habla sintetizada se crea utilizando la síntesis aditiva y un modelo acústico (síntesis de modelado físico) Los parámetros como la frecuencia fundamental, la vocalización y los niveles de ruido se varían con el tiempo para crear una forma de onda del habla artificial. Este método se denomina a veces síntesis basada en reglas; sin embargo, muchos sistemas concatenados también tienen componentes basados en reglas. Muchos sistemas basados en la tecnología de síntesis de formantes generan un habla artificial, con sonido robótico, que nunca se confundiría con el habla humana. Sin embargo, la máxima naturalidad no siempre es el objetivo de un sistema de síntesis del habla, y los sistemas de síntesis de formantes tienen ventajas sobre los sistemas concatenativos. El habla sintetizada por formantes puede ser inteligible de forma fiable, incluso a velocidades muy altas, evitando los fallos acústicos que suelen afectar a los sistemas concatenativos. Los discapacitados visuales utilizan el habla sintetizada a alta velocidad para navegar rápidamente por los ordenadores mediante un lector de pantalla. Los sintetizadores de formantes suelen ser programas más pequeños que los sistemas concatenativos, porque no tienen una base de datos de muestras de habla. Por eso pueden utilizarse en sistemas integrados, donde la memoria y la potencia del microprocesador son especialmente limitadas. Como los sistemas basados en formantes tienen un control completo de todos los aspectos del habla de salida, se puede producir una gran variedad de prosodias y entonaciones, que transmiten no sólo preguntas y afirmaciones, sino una gran variedad de emociones y tonos de voz.

Entre los ejemplos de control de la entonación en tiempo no real pero de gran precisión en la síntesis de formantes se incluyen los trabajos realizados a finales de los años 70 para el juguete Speak & Spell de Texas Instruments, y a principios de los años 80 en las máquinas arcade de Sega y en muchos juegos arcade de Atari, Inc. utilizando los chips LPC TMS5220. Crear la entonación adecuada para estos proyectos fue laborioso, y los resultados aún no han sido igualados por las interfaces de texto a voz en tiempo real.

Síntesis articulatoria
La síntesis articulatoria se refiere a las técnicas computacionales para sintetizar el habla basándose en modelos del tracto vocal humano y los procesos de articulación que tienen lugar en él. El primer sintetizador articulatorio utilizado regularmente en experimentos de laboratorio fue desarrollado en los Laboratorios Haskins a mediados de los años 70 por Philip Rubin, Tom Baer y Paul Mermelstein. Este sintetizador, conocido como ASY, se basaba en modelos del tracto vocal desarrollados en los Laboratorios Bell en los años 60 y 70 por Paul Mermelstein, Cecil Coker y otros colegas.

Hasta hace poco, los modelos de síntesis articulatoria no se habían incorporado a los sistemas comerciales de síntesis del habla. Una excepción notable es el sistema basado en NeXT desarrollado y comercializado originalmente por Trillium Sound Research, una empresa derivada de la Universidad de Calgary, donde se llevó a cabo gran parte de la investigación original. Tras la desaparición de las diversas encarnaciones de NeXT (iniciada por Steve Jobs a finales de los 80 y fusionada con Apple Computer en 1997), el software de Trillium se publicó bajo la Licencia Pública General de GNU, y el trabajo continuó como gnuspeech. El sistema, comercializado por primera vez en 1994, proporciona una conversión completa de texto a voz basada en la articulación, utilizando una guía de ondas o línea de transmisión análoga a los tractos oral y nasal humanos, controlada por el "modelo de región distintiva" de Carré.

Otros sintetizadores más recientes, desarrollados por Jorge C. Lucero y sus colegas, incorporan modelos de biomecánica de las cuerdas vocales, aerodinámica glótica y propagación de ondas acústicas en los bronquios, la tráquea y las cavidades nasal y oral, por lo que constituyen sistemas completos de simulación del habla basados en la física.
Las dos tecnologías principales que generan formas de onda de voz sintética son la síntesis concatenada y la síntesis de formantes.

La síntesis concatenada se basa en encadenar segmentos del habla grabada. Suele producir el habla sintetizada que suena más natural. Sin embargo, las diferencias entre las variaciones naturales del habla y la naturaleza de las técnicas automatizadas para segmentar las formas de onda a veces provocan fallos audibles en la salida. Para conseguir la máxima naturalidad, las bases de datos del habla suelen ser muy grandes, llegando en algunos sistemas a los gigabytes de datos grabados, que representan decenas de horas de habla.

La síntesis de formantes no utiliza muestras de habla humana en tiempo de ejecución. En su lugar, la salida de habla sintetizada se crea mediante síntesis aditiva y un modelo acústico.  Muchos sistemas basados en la tecnología de síntesis de formantes generan un habla artificial, con sonido robótico, que nunca se confundiría con el habla humana.  Suelen ser programas más pequeños que los sistemas concatenativos porque no tienen una base de datos de muestras de habla. Por eso pueden utilizarse en sistemas integrados, donde la memoria y la potencia del microprocesador son especialmente limitadas.