語音合成：讓機器“開口說話

生活中，你或許有過這樣的體驗：導航時，可以選用頗為搞笑的明星語音指路；打開智能音箱，語音助手會為你答疑解惑；閱讀軟件里的聽書功能，會將文字故事繪聲繪色地讀給你聽。

這些能“開口說話”的聲音，離不開一項神奇的人工智能技術一一語音合成。它讓信息傳播更便捷，讓學習和工作更高效。

科學原理早知道

語音合成，又稱“文本轉語音”，就是將文字信息轉換成我們可以聽到的語音。在機器模擬人類發聲、生成自然語音的過程中，人工智能技術貫穿始終，為各個環節提供核心技術支撐。語音合成背后的科學原理非常有趣，涉及多個關鍵環節。

關鍵環節1： 文本分析

機器可以像語文老師一樣，對輸入的文本進行分析，識別出其中的詞句，確定每個字的讀音。例如讀到多音字“好”，它會分辨是讀“hδ”還是讀“h”。

關鍵環節2： 韻律生成

我們說話時，語調有高低起伏，語速有快有慢，這些變化可以讓表達更加生動。語音合成也要考慮這些因素。機器會根據情感色彩和語義側重點，在語句中進行編排。例如講述一個激動人心的故事時，語音語調可能會升高，語速加快；而在講述一般事情時，語調會平緩語速也會減慢。

在這個環節，自然語言處理技術發揮著重要作用，利用人工智能中的機器學習算法，讓機器深入解析文本。通過對大量文本數據的學習，機器能夠識別情感詞匯，判定其情感色彩與語義重點，進而理解文字的意義，以便讓后續的發音更準確。

韻律模型利用深度學習構建而成，通過對海量語音數據中語義、情感與語調、語速、重音關系的學習，按語義和情感規劃語調、語速和重音，以便讓生成的語音更貼合情境，流暢、逼真，最終實現語句的情感化編排。

關鍵環節3 聲學模型

聲學模型經深度學習訓練，掌握文本和語音聲學特征的關聯，依據情感、語義預測等聲學參數，把經過文本分析和韻律處理的信息轉化為具體的聲音波形。這個過程需要大量的語音數據作為訓練依據，讓模型學習到真實人聲的各種特征。

通過復雜的神經網絡算法，模型對輸入的文本和韻律信息進行處理，生成與輸入文本相對應的語音信號，最終從設備的揚聲器中播放出來，我們就能聽到清晰自然的聲音啦！在這個過程中，人工智能不斷優化模型參數，提高語音生成的質量和準確性。

生活中的廣泛應用

在閱讀場景，語音合成極大地方便了人們對知識的獲取，尤其是視障群體可以借助閱讀軟件的語音功能，“聽”文章、新聞、文件等各種文字內容。對于普通人來說，聽書功能可以讓他們在碎片化的時間里獲取信息，如乘車、運動時。

在智能客服領域，語音合成也起到了重要作用，電商平臺的智能客服可以通過語音合成的方式與顧客對話、回復客戶的咨詢，甚至可以24小時服務，提高效率的同時降低了人力成本。但是也經常有人說“與AI客服無法溝通”，強烈要求人工客服“現身”，可見智能客服如何滿足個性化需求尚有待進化。

語音合成技術也可以應用于教育領域，例如在學英語口語時，軟件中的語音助手可以模仿標準發音；在線教育平臺使用語音合成技術參與課程制作，用個性化的聲音讓學習更生動有趣。

安全不容忽視

未來，隨著技術的不斷完善，語音合成將在更多領域發揮作用，用機器的“聲音”更好地為我們服務。但語音合成技術是一把雙刃劍，在給人們帶來諸多便利的同時，也面臨著一些風險一一如果語音合成技術被不法分子利用，可能會合成虛假語音進行詐騙等違法活動，甚至還可能偽造名人言論、制造謠言等，擾亂社會秩序。

面對這些問題，科學家正在努力研究和改進。

·不斷優化算法，開發語音真偽檢驗技術，識別真人和語音合成的差別。

·加強技術監管，制定相關法律法規，防止語音合成技術被濫用。

·提高個人防范意識，對干一些來電或語音信息要進行核實。

趣玩探索站

伴隨語音合成技術的不斷創新，目前個性化語音合成成為一種趨勢，可以根據用戶需求生成特定風格的語音。

如果你想生成“小豬佩奇”語音，可以怎樣做呢？以下是方式之一，讓我們一起來按步驟嘗試一下。