语音合成的基本原理是什么？

语音合成基于深度学习技术，通过将文本转化为自然流畅的语音，其基本原理主要包含以下几个核心步骤：

​​1. 文本分析与前端处理​​

• ​​文本归一化​​：将输入文本转换为标准格式（如数字“123”转为“一百二十三”，缩写“Dr.”转为“Doctor”）。
• ​​分词与韵律分析​​：对文本进行分词、断句，并预测语音的停顿、重音、语调等韵律特征。
• ​​音素转换​​：将文本转化为音素序列（如拼音或国际音标），同时标注声调、连读规则等。

​​2. 声学模型建模​​

• ​​声学特征预测​​：通过深度神经网络（如Tacotron系列、FastSpeech等）预测语音的声学特征，包括：
• ​​音高（Pitch）​​：决定音调高低。
• ​​时长（Duration）​​：控制每个音素的发音时间。
• ​​频谱特征（Mel-Spectrogram）​​：描述语音的频谱结构，是后续合成的关键输入。
• ​​模型架构​​：现代TTS通常采用端到端模型（如Tacotron 2 + WaveNet），直接从文本生成声学特征，减少人工规则依赖。

​​3. 声码器（Vocoder）合成波形​​

• ​​声码器作用​​：将声学模型输出的Mel-Spectrogram转换为可听的语音波形。
• ​​技术演进​​：
• ​​传统方法​​：如STRAIGHT、WORLD，基于信号处理，但自然度有限。
• ​​深度学习方法​​：WaveNet、WaveGlow、HiFi-GAN等生成对抗网络（GAN）或流模型，生成高保真波形，显著提升语音自然度。

​​4. 后处理与优化​​

• ​​语音增强​​：降噪、平滑处理，优化音质。
• ​​风格适配​​：通过风格迁移或条件控制（如情感、语速），实现多种音色和场景适配。