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🚀前言

一系列 AI技术，让霍金创造了不开口也能说话的奇迹。

🚀一、语音合成的漫漫长路

语音合成，又称文本转语音（Text to Speech, TTS）技术，顾名思义，是一种将文本信息转换为人类可听语音的技术。与语音识别（ASR）相比，语音合成通常被认为在技术实现上相对简单，其发展历程也似乎印证了这一点。人类语音本质上是发音器官振动产生的声波，最早模拟人声的方式甚至可追溯至使用乐器仿声。到19世纪，机械式语音生成装置已经出现。

进入电子时代后，语音合成技术迎来重要突破。1939年，贝尔实验室的 H. 杜德利（H. Dudley）研制出世界上第一台电子语音合成器，采用共振峰合成原理——该技术至今仍被广泛使用。1960年，瑞典科学家冈纳·范特（Gunnar Fant）出版了奠基性著作《语音产生的声学理论》，为现代语音分析与合成奠定了理论基础，极大推动了语音合成技术的发展。

1980年，D. 克拉特（D. Klatt）设计出串/并联混合型共振峰合成器，能够模拟不同嗓音特征，进一步提升语音的自然度。20世纪80年代末，基音同步叠加（PSOLA）算法的提出，有效解决了语音段拼接中的韵律协调问题，显著改善了合成语音的流畅性。

随着20世纪90年代计算和存储能力的大幅提升，基于大语料库的单元挑选与波形拼接方法逐渐成为主流。该方法通过从真实人声录音中提取语音单元并进行拼接，可合成出高质量、接近自然人声的语音。

20世纪末，可训练语音合成方法（Trainable TTS）被提出，大幅降低了系统规模，使语音合成能够嵌入到移动设备中，并支持多语种合成需求。

进入21世纪，语音合成技术持续飞速发展。在实现接近真人发音水平的基础上，研究重点逐渐转向合成语音的音色多样性、情感表达及个性化设置，使生成的声音更加自然、富有表现力，更好地满足不同应用场景与人机交互需求。