神經 TTS、串接式 TTS 與參數化 TTS：開發者必知重點

快速崛起的 文字轉語音 正在改變人們與數位內容互動的方式。從語音助理與 無障礙 工具，到 遊戲配音、客服與 線上學習，文字轉語音 已成為現代軟體生態系的核心要角。但並非所有的 文字轉語音 系統都是同一套做法。本指南帶你拆解神經、串接式與參數化 文字轉語音 的運作原理，協助你選出最合拍的方案。 

什麼是文字轉語音？

文字轉語音（TTS）是用計算模型把書面文字轉成語音音訊的過程。這些年，TTS 技術已從規則式系統一路進化到 AI 驅動的神經網路，在自然度、可懂度與效率上都有大幅提升。

主要有三類 TTS 系統：

串接式 TTS

串接式 文字轉語音 會使用預先錄製的真人語音片段並存入資料庫，接著即時把這些片段拼起來，合成字詞與句子。此法在某些情況下能提供清晰、自然的語音，但若片段無法無縫銜接，聽起來就會卡卡的、不連貫。

參數化 TTS

參數化 文字轉語音 靠描述人聲的數學模型來產生音訊，透過音高、時長與頻譜特性等參數加以控制。此方法效率高、彈性大，但通常得拿自然度做取捨，聽感會偏機械。

神經 TTS

神經 文字轉語音 利用深度學習架構，直接從文字輸入生成語音波形，能打造高度自然、富含表情的聲音。這類系統可以還原語調、節奏，甚至情感，是當前最尖端的做法。

串接式 TTS：早期的主流

串接式 TTS 是最早在商業上可行的合成語音路線之一。

串接式 TTS 的運作方式

串接式系統會選取預先錄製的語音片段（例如音素、音節或單字），並把它們組合成完整句子。由於這些片段來自真人錄音，只要銜接得宜，音訊通常聽起來相對自然。

串接式 TTS 的優點 

串接式 TTS 在特定語言與聲線上可提供自然、清楚的語音，尤其當資料庫龐大且組織良好時。因為倚賴真人錄音，發音的清晰與準確多半能保得住。

串接式 TTS 的限制

串接式系統最大的缺點是靈活性不足。聲音不易調整音高、音色或風格，片段之間的轉場常顯得生硬。此外，大型音訊資料庫的儲存需求也會讓系統擴充變得更困難。

串接式 TTS 的適用情境

串接式 TTS 在早期的 GPS 導航系統、電話語音互動選單（IVR）和 無障礙 工具中相當常見，因為在替代技術有限的年代，已能提供尚可的語音品質。

參數式 TTS：彈性更高但較不自然

參數式 TTS 的問世就是為了克服串接式系統的限制。

參數式 TTS 的運作方式

參數式系統透過數學模型，依據聲學與語言參數來產生語音。這些模型不是把錄音片段硬拼在一起，而是藉由調整音高、時長與共振峰等參數，去模擬語音的音色。

參數式 TTS 的優點

參數式 TTS 相較於串接式系統所需的儲存空間少得多，因為不仰賴存放成千上萬段錄音。它也更有彈性，開發者可動態調整語音特性，例如語速或語調。

參數式 TTS 的侷限

雖然參數式系統效率較高，但輸出的聲音常缺乏人類語音的自然語調、節奏與表現力。聽眾常形容參數式 TTS 聽起來偏機械、略顯單調，因此不太適合對自然度要求高的消費性應用。

參數式 TTS 的使用情境

參數式 TTS 曾廣泛用於早期的數位助理與教學軟體。在資源吃緊的環境下，當計算效率比高度擬真的語音更重要時，仍大有可為。

神經網路 TTS：現今的主流標準

神經網路 TTS 是最新、最先進的一代文字轉語音技術。

神經網路 TTS 的運作方式

神經網路系統使用深度學習模型，包括遞迴神經網路（RNN）、捲積神經網路（CNN）或基於 Transformer 的架構，直接從文字或中間語言特徵生成語音波形。像 Tacotron、WaveNet 與 FastSpeech 等知名模型，已成為神經網路 TTS 的標竿。

神經網路 TTS 的優點

神經網路 TTS 生成的語音自然流暢、表情豐富，能逼真捕捉人類的韻律、節奏甚至情感。開發者可以生成客製化語音、複刻各種說話風格，並可在多語間高精度擴展。

神經網路 TTS 的侷限

神經網路 TTS 的主要挑戰是計算成本與延遲。訓練神經模型相當吃資源；雖然推論速度已大幅提升，但實時應用仍常需要進一步優化，或仰賴雲端基礎設施。

神經網路 TTS 的使用情境

神經網路 TTS 驅動現代語音助理，如 Siri、Alexa 與 Google Assistant，亦大量應用於 線上學習 旁白、娛樂配音、無障礙 平台，以及對自然度與表現力要求高的企業級應用。

比較串接式、參數式與神經網路 TTS

對開發者而言，這些 文字轉語音 系統的取捨，取決於使用情境、既有基礎設施與使用者期望。

• 語音品質：拼接式（Concatenative）TTS 可以很自然，但受限於其錄音庫；參數式（parametric）TTS 雖然清楚易懂，卻常帶機械感；而神經網路TTS 所產生的聲音幾乎與真人無異。
• 擴充性：拼接式系統需要大量儲存錄音，參數式系統輕量，但音質較差，而神經網路TTS 可搭配雲端 API 與現代基礎設施，輕鬆擴展。
• 彈性：神經網路TTS 的彈性最高，能進行聲音複製、支援多語，並展現多種語氣與情緒。相較之下，拼接式與參數式系統在適應性上受限許多。
• 效能考量：參數式TTS 在算力有限的環境表現不錯，但對於大多數要求高音質的現代應用，神經網路TTS 更是首選。

開發者選擇 TTS 時的重點考量

在整合文字轉語音 時，開發者應仔細評估專案需求。

• 延遲：先釐清應用是否需要即時產生語音，因為遊戲、對話式 AI 與無障礙 工具通常仰賴低延遲的神經網路TTS。
• 擴充性需求：團隊應評估雲端式TTS API 是否能在成本與基礎設施間取得平衡，同時支援全球快速擴張。
• 語音自訂選項：現代TTS 服務愈來愈多允許開發者打造品牌聲線、克隆講者音色並微調風格，這對使用者體驗與品牌一致性很重要。
• 多語言支援：面向全球的應用往往需要多語覆蓋，開發者應確保所選的TTS 解決方案支援所需的語言與語調。
• 合規與無障礙 要求：組織必須驗證TTS 實作是否符合如 WCAG 與 ADA 等無障礙標準，確保包容性與可及性。
• 成本與效能的取捨：雖然神經網路TTS 提供最佳音質，但可能更耗資源。開發者必須在音質、預算與基礎設施限制間拿捏平衡。

TTS 的未來屬於神經網路

文字轉語音 已從早期拼接片段的時代大幅演進。拼接式系統奠定基礎，參數式系統帶來彈性，而神經網路TTS 現在以逼真、富表情的聲音，重塑了大家的期待。

對開發者而言，如今的明智選擇是神經網路TTS，尤其是在自然度、擴充性與多語能力為關鍵的應用中。不過，理解拼接式與參數式系統的歷史與取捨，有助於在傳統環境下做出更周全的決策。