### 介紹：語音合成的黎明
在1980年代，文字轉語音（TTS）技術正處於萌芽階段。本節將深入探討TTS的早期發展，聚焦於語音合成的基本概念、第一代語音合成器的創建，以及使數位聲音更具人性化的初步步驟。
### TTS先驅：從貝爾實驗室到庫茲韋爾
在這裡，我們討論貝爾實驗室、麻省理工學院以及像雷·庫茲韋爾這樣的發明家的開創性努力。他們在創建像庫茲韋爾閱讀機和VOTRAX這樣的設備中發揮了關鍵作用，推動了TTS技術的進步。
### 語音合成技術：從音素到共振峰
了解TTS的技術面涉及探索音素、共振峰和算法的使用。本節將分解這些概念，並解釋它們如何被用來創造更自然的語音。
### 軟硬體：SAM、DECTalk和德州儀器
1980年代推出了許多著名的語音合成軟硬體。我們將深入探討如軟體自動口（SAM）、DECTalk和德州儀器語音晶片等產品，解釋它們的重要性和影響。
### 多語言TTS：跨越語言障礙
在這裡，我們探討非英語語言的TTS系統的發展，如法語、義大利語、俄語和日語。本節強調了創建多語言TTS系統的挑戰和解決方案。
### TTS在現實世界：從霍金到有聲書
本節提供TTS應用的現實例子，包括史蒂芬·霍金的使用、有聲書，以及配音工作。還將涉及TTS在早期電腦系統中的使用，如蘋果、IBM和微軟。
### AI革命：神經網絡與自然語音
這部分聚焦於1980年代後期AI和神經網絡的進步，這些進步對TTS技術產生了重大影響，為更複雜和人性化的語音合成鋪平了道路。
### 結論：1980年代TTS的遺產與未來
我們總結1980年代TTS技術的遺產，討論其對現代語音合成的影響，並推測該領域的未來發展。
### 附錄
- A. 術語表：理解TTS術語
- B. 1980年代TTS里程碑時間表
- C. 與TTS先驅和專家的訪談
### 參考資料
一份全面的參考資料清單，包括學術論文、專利和1980年代TTS領域關鍵人物的訪談。
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本文旨在詳細探討1980年代的文字轉語音技術，強調其演變、挑戰以及奠定今日先進語音合成系統基礎的突破性成就。
Speechify 文字轉語音
費用：免費試用
Speechify 文字轉語音是一個突破性的工具，徹底改變了人們消費文字內容的方式。通過利用先進的文字轉語音技術，Speechify將書面文字轉化為逼真的口語，對於有閱讀障礙、視力障礙或偏好聽覺學習的人來說非常有用。其適應性功能確保了與各種設備和平台的無縫整合，為用戶提供隨時隨地收聽的靈活性。
Speechify TTS的五大特色：
高品質語音：Speechify提供多種高品質、逼真的語音，涵蓋多種語言。這確保了用戶擁有自然的聆聽體驗，更容易理解和參與內容。
無縫整合：Speechify 可以與各種平台和設備整合，包括網頁瀏覽器、智能手機等。這意味著用戶可以輕鬆地將網站、電子郵件、PDF 和其他來源的文本幾乎立即轉換為語音。
速度控制：用戶可以根據自己的喜好調整播放速度，無論是快速瀏覽內容還是以較慢的速度深入了解。
離線聆聽：Speechify 的一大特色是能夠將轉換的文本保存並離線收聽，即使沒有網絡連接也能確保不間斷地訪問內容。
文本高亮：當文本被朗讀時，Speechify 會高亮顯示相應的部分，讓用戶可以視覺上跟蹤正在被朗讀的內容。這種視覺和聽覺的同步輸入可以增強許多用戶的理解和記憶。
# 關於文字轉語音技術的常見問題
### 最早的文字轉語音程式是什麼？
已知最早的文字轉語音程式是 VODER，由貝爾實驗室於 1939 年開發。它在 1939 年的世界博覽會上展示，是現代語音合成技術的先驅。
### 第一個文字轉語音系統是什麼？
第一個文字轉語音系統也是 VODER，由貝爾實驗室的荷馬·達德利創建。這個早期系統為後續的語音合成發展奠定了基礎。
### 最逼真的文字轉語音是什麼？
截至我最後的更新，一些最逼真的文字轉語音系統使用先進的人工智能和神經網絡來產生自然的人類語音。像 Google、Microsoft 和 IBM 等公司已開發出具有高度真實感的語音合成系統。
### 什麼是名為 Sam 的文字轉語音程式？
SAM（Software Automatic Mouth）是一個在 1980 年代初開發的文字轉語音程式。它以能夠在個人電腦上生成語音而聞名，特別是在 Commodore 64 等系統上很受歡迎。
### 文字轉語音的好處是什麼？
文字轉語音技術提供了許多好處，包括幫助視力障礙或閱讀困難的人，為多媒體內容提供旁白，增強語言學習，並實現免提使用技術。
### 最受歡迎的文字轉語音程式有哪些？
一些最受歡迎的文字轉語音程式包括 Microsoft 的 Azure Speech、Google Text-to-Speech、Amazon Polly 和 Apple 的 VoiceOver。這些程式提供多種語言的多種聲音，以其自然的語音質量而聞名。
這些常見問題涵蓋了文字轉語音技術的各個方面，從其歷史起源到基於人工智能和神經網絡的現代進步。
