神经 TTS、拼接式 TTS 与 参数化 TTS：开发者须知
快速崛起的 文本转语音 正在改变人们与数字内容的交互方式。从语音助手和 无障碍 工具到 游戏配音、客服和 在线学习，文本转语音 已成为现代软件生态的重要一环。但并非所有 文本转语音 系统的构建方式都一样。本指南将讲清神经、拼接式和参数化 文本转语音 的工作原理，助您选出最契合的方案。
什么是文本转语音？
文本转语音（TTS）是用计算模型把书面文本转换成语音音频的过程。多年来，TTS 技术已从基于规则的系统演进到由 AI 驱动的神经网络，在自然度、可懂性和效率方面都有显著提升。
主要有三类 TTS 系统：
拼接式 TTS
拼接式 文本转语音 会把预先录制的人声片段存入数据库，并在生成时将这些片段拼接起来，组成单词和句子。这种方法在一些场景下能产生清晰、自然的语音，但当录音之间难以做到无缝衔接时就会暴露问题。
参数化 TTS
参数化 文本转语音 基于人声的数学模型来生成音频，依赖音高、时长和频谱特性等参数。该方法高效且灵活，但往往会牺牲自然度，听感偏机械。
神经 TTS
神经 文本转语音 利用深度学习架构直接从文本输入生成语音波形，能产生高度自然且富于表现力的声音。这类系统可以复现韵律、节奏，甚至情感，是当下最先进的方案。
拼接式 TTS：早期主流
拼接式 TTS 曾是最早在商业上可行的语音合成方法之一。
拼接式 TTS 的工作原理
拼接式系统通过选择预录制的语音片段——例如音素、音节或单词——并将它们组合成完整句子来工作。由于这些片段基于真人录音，对齐得当时通常听感较为自然。
拼接式 TTS 的优点
拼接式 TTS 在特定语言和音色上可以提供自然、清晰且易于理解的语音，尤其在数据库庞大且组织良好的情况下更为明显。由于依赖真人录音，发音通常清楚且准确。
拼接式 TTS 的局限
拼接式系统最大的短板是灵活性不足：难以灵活调整音高、音色或风格，片段之间的过渡也常显生硬。海量音频库的存储开销同样会让扩展变得困难。
拼接式 TTS 的适用场景
拼接式 TTS 曾广泛应用于早期的 GPS 导航、电话交互式语音应答（IVR）菜单和 无障碍 工具，因为在替代方案有限的年代，它能提供尚可的音质。
参数化 TTS：更灵活，但不够自然
参数化 TTS 应运而生，用于弥补拼接式系统的不足。
参数化 TTS 的工作原理
参数化系统基于声学与语言学参数的数学模型来生成语音。它们并非拼接录音片段，而是通过调整音高、时长和共振峰等参数来模拟人类发声。
参数化 TTS 的优点
参数化 TTS 相比拼接式系统可大幅节省存储空间，因为无需保存海量录音。同时也更为灵活，开发者可动态调整声音特性，例如语速、语调等。
参数化 TTS 的局限
尽管参数化系统高效，但生成的音频往往缺乏人类语音的自然语调、节奏和表现力。听众常把参数化 TTS 形容为机械感或平淡，因此在对自然度要求高的面向消费者的应用场景中不太合适。
参数化 TTS 的适用场景
参数化 TTS 曾广泛应用于早期的数字助理和教育软件。在计算资源受限、效率比高度逼真的语音更为重要的场景中，它依然派得上用场。
神经网络 TTS：当前主流
神经网络 TTS 代表了最新、最先进的一代文本转语音技术。
神经网络 TTS 的工作原理
神经网络系统使用深度学习模型，包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或基于 Transformer 的架构，直接从文本或中间语言特征生成语音波形。像 Tacotron、WaveNet 和 FastSpeech 这样的知名模型已成为神经 TTS 的业界标杆。
神经网络 TTS 的优点
神经网络 TTS 生成的语音非常自然、富有表现力，能捕捉人类说话中的重音、节奏，甚至情感的细微差别。开发者可以打造定制音色、还原多种说话风格，并可高精度拓展到多语言。
神经网络 TTS 的局限
神经网络 TTS 的主要挑战是计算成本和延迟。训练神经模型需要大量资源；尽管推理速度已大幅提升，实时应用仍可能需要进一步优化，或依赖云端基础设施。
神经网络 TTS 的适用场景
神经网络 TTS 驱动了现代语音助手（如 Siri、Alexa 和 Google Assistant）。它也用于 教育类解说、娱乐配音、无障碍 平台，以及对自然度和表现力要求严格的企业级应用。
比较拼接式、参数化与神经网络 TTS
开发者在不同 text to speech 系统间的取舍，取决于具体场景、既有基础设施与用户期望。
- 语音质量：拼接式 TTS 听感或许自然，但受制于其录音库；参数化 TTS 能保有清晰度，却常显得机械；而神经网络式 TTS 则能生成几乎以假乱真的人声。
- 可扩展性：拼接式系统需要大量存储来承载录音，参数化系统轻量但音质逊色，而神经网络式 TTS 可借助云 API 与现代架构轻松横向扩展。
- 灵活性：神经网络式 TTS 灵活性最高，能克隆声音、覆盖多语种，并传达更丰富的语气与情感。相比之下，拼接式和参数化系统的适应性要受限得多。
- 性能考量：参数化 TTS 在算力受限的环境下表现尚可，但对大多数追求高音质的现代应用而言，神经网络式 TTS 更胜一筹。
开发者选型 TTS 时应考虑的要点
集成 text to speech 前，开发者应充分评估项目需求。
- 延迟要求：需考量应用是否需要实时语音生成；诸如 游戏、对话式 AI 和 无障碍 工具通常依赖低延迟的神经网络式 TTS。
- 可扩展性需求：团队应评估云端 TTS API 是否能在兼顾架构与成本的前提下，支撑面向全球用户的快速扩张。
- 语音定制选项：现代 TTS 服务正越来越多地允许开发者打造品牌专属音色、克隆说话人并微调风格，这对用户体验与品牌一致性至关重要。
- 多语言支持：面向全球的应用可能需要多语言覆盖，开发者应确保所选 TTS 方案支持所需的语种与方言。
- 合规与 无障碍 要求：组织必须核验 TTS 的实施是否符合 WCAG、ADA 等无障碍标准，确保包容性与合规。
- 成本与性能权衡：尽管神经网络式 TTS 提供最佳音质，但资源开销更大。开发者需在音质、预算与基础设施约束之间做权衡。
TTS 的未来属于神经网络
Text to speech 已从早期的拼接短语时代走过了漫长一程。拼接式系统奠定了基础，参数化系统带来了灵活性，而如今神经网络式 TTS 以栩栩如生、富有表现力的人声重塑了人们的预期。
对于开发者而言，目前更明智的选择是神经式TTS，尤其适合用于对自然度、可扩展性和多语种支持要求较高的应用。不过，了解拼接式和参数式系统的历史与取舍，有助于开发者把握技术演进，也能为遗留环境中的决策提供借鉴。
