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Was ist das technische Prinzip von TTS?

Die TTS-Technologie (Text-to-Speech) ist eine Technologie, die Text in Sprache umwandelt. Sie basiert auf der Sprachsynthesetechnologie und wandelt eingegebene Textinformationen in eine natürliche und flüssige Sprachausgabe um.
Das Prinzip der TTS-Technologie lässt sich in folgende Schritte unterteilen:
1 Textverarbeitung: Zunächst wird der Eingabetext einer Textvorverarbeitung unterzogen, einschließlich Rechtschreibkorrektur, Satzsegmentierung, Wortartkennzeichnung und anderen Vorgängen. Diese Vorgänge sollen die Verarbeitungsleistung nachfolgender Schritte verbessern.
2 Textanalyse: Als nächstes wird eine Textanalyse durchgeführt, um den Eingabetext in sprachliche Merkmale umzuwandeln, die für die Sprachsynthese verwendet werden können. Dieser Schritt umfasst normalerweise eine lexikalische Analyse, eine syntaktische Analyse und eine semantische Analyse, um die Aussprache, Betonung, Intonation und andere Informationen jedes Wortes zu bestimmen.
3 Phonemauswahl: Wählen Sie basierend auf den Ergebnissen der Textanalyse das entsprechende Phonem aus der vorhandenen Phonembibliothek aus. Phoneme sind die kleinsten Phonemeinheiten in der Sprache, und durch die Kombination verschiedener Phoneme können verschiedene Wörter und Laute gebildet werden.
4. Phonemkonvertierung: Nachdem Sie das entsprechende Phonem ausgewählt haben, konvertieren Sie das Phonem entsprechend den Sprachmerkmalen und Ausspracheregeln. Dieser Prozess umfasst Vorgänge wie die Konvertierung zwischen Phonemen und die Anpassung von Konsonanten und Vokalen, um eine natürliche und flüssige Sprache zu erzeugen.
5. Wellenformsynthese: Der letzte Schritt besteht darin, die umgewandelte Phonemsequenz in eine Klangwellenform zu synthetisieren. Dies kann durch das Zusammenfügen von Sprachsegmenten verschiedener Phoneme oder durch den Einsatz hybrider Techniken wie Hidden-Markov-Modelle (HMM) und Deep Neural Networks (DNN) erfolgen.
Es ist zu beachten, dass die TTS-Technologie auch über andere Hilfsschritte wie emotionale Verarbeitung, Steuerung der Sprechgeschwindigkeit usw. verfügt, um die Qualität und Natürlichkeit der erzeugten Sprache zu verbessern. Darüber hinaus wurden in den letzten Jahren mit der Entwicklung von Deep Learning und neuronalen Netzen auch einige auf neuronalen Netzen basierende End-to-End-TTS-Modelle häufig verwendet. Diese Modelle können direkt von Text in Sprache konvertieren, was die oben genannten Schritte vereinfacht und verbessern