前言
語音合成技術是一種能夠将文字轉換為語音的技術，已經廣泛應用于多個領域，例如：廣播電視、網絡視聽等。
在傳統的語音合成技術中，需要先錄制一段人工語音，然後通過計算機算法将其轉換為人工合成語音。
随着人工智能技術的發展，語音合成技術也得到了快速發展，其應用場景也越來越廣泛。
本文主要介紹了語音合成技術的發展曆程、研究現狀以及國外人工智能語音合成技術的發展趨勢。
同時，結合大陸人工智能和融媒體研究最新成果，對語音合成技術在廣播電視和網絡視聽領域的應用進行了探讨，并對未來的發展進行了展望。
一、語音合成技術的發展曆史
（一）國外發展史
國外語音合成技術的發展可以追溯到20世紀60年代初期，當時美國一些大學開始研究如何使用計算機來合成人工語音。
早期的語音合成技術主要基于規則和規則集，計算機根據預設的規則将文字轉換為語音。這種方法需要大量的人工幹預，而且合成語音的效果并不理想。
随着計算機處理速度和存儲容量的不斷提升，語音合成技術也得到了快速發展。
90年代提出了基于統計參數的語音合成方法，這種方法提出了語音合成十分重要的三個子產品：語言模型、聲學模型和聲碼器，如圖1所示。
其中語言模型的任務是通過自然語言處理的技術将輸入文本提取為語言特征，這些特征具有後端聲學模型所需要的語言學資訊。
聲學模型負責将語言特征轉化為聲學特征，再由單獨的聲碼器完成聲學特征到原始語音波形的轉換。
圖1語音合成基本架構
随着AI深度學習技術的發展，語音合成技術有了飛躍性的突破，标志性的技術代表是2017年谷歌公司提出的Tacotron模型。
如圖2所示，該模型是一個基于自注意力機制的端到端語音合成模型，輸入端由文本構成，經過文本編碼器生成具有魯棒性的上下文文本向量，在解碼器端使用基于注意力機制的自回歸解碼器，一次輸出N幀的梅爾譜語音特征。
圖2谷歌公司Tacotron架構
所謂的自回歸解碼指第一步輸出的N幀在第二步會變成輸入，以此往複最後生成完整的梅爾譜圖。
梅爾譜圖通過Tacotron最後的高速卷積子產品生成線性譜圖，線性譜圖最後通過Griffin-Lim算法得到合成的語音波形。
随後，谷歌公司在2018年提出的Tacotron2代模型将一代算法的高速卷積子產品用3層長短時記憶子產品替代，并且将聲碼器部分從GriffinLim算法替換為深度學習的WaveNet算法，值得注意的是該模型的合成品質在主觀評測上已經能夠達到以假亂真的水準了。
Tacotron模型有着可以生成高品質語音合成的能力，然而由于其采用自回歸式生成結構，訓練速度和推理速度都不是很理想。
于是，2018年中國電子科技大學和微軟亞洲研究院等機構提出的TransformerTTS運用自注意力機制Transformer替代了原先傳統的基于内容的注意力機制完成了非自回歸生成。
随後浙江大學和微軟亞洲研究院于2019年、2020年分别提出的FastSpeech1和Fastspeech2架構成功了端到端的非自回歸式生成，不僅提高了推斷速度，而且其擁有着時長預測器、音高預測器和能量預測器可以完成對輸出語音持續時間、音高、能量等的細粒度控制，同時改善Tacotron2會出現的丢詞、重複詞的錯誤。
VITS模型是2021年一種結合變分推理、标準化流和對抗訓練的高表現力語音合成模型，目前各大自媒體平台上使用的語音合成器大多是由該模型組成。
VITS結構圖如圖3所示，和上述Tacotron和FastSpeech不同，傳統模型在推斷上會将文本也就是字元和音素映射語音特征比如梅爾譜，通常還需要聲碼器将梅爾譜圖預測為語音波形。
而VITS是第一個真正實作了端到端的語音合成模型，它不需要額外的聲碼器重建波形，直接将字元或音素映射為波形。
這種合成方式通過隐變量而非之前模型的頻譜串聯語音合成的聲碼器和聲學模型，提高了語音合成的多樣性。
（二）大陸發展史
中國AI語音合成的發展曆程可以追溯到上世紀90年代初期。當時，清華大學的自然語言處理實驗室首先開始了語音合成的研究。
早期的語音合成系統主要基于模闆比對和串接技術，雖然效果有限，但已經能夠實作基本的語音合成功能。
進入21世紀以後，随着深度學習技術的發展，語音合成技術得到了快速的發展。
2010年，科大訊飛成功研發出首個基于深度學習的語音合成系統——“訊飛語音合成技術”。該技術使用了深度神經網絡模型，能夠實作更加自然流暢的語音合成效果。
此後，科大訊飛在語音合成領域取得了重大突破，相繼推出了“訊飛智能語音合成系統”和“訊飛混合語音合成系統”等多個系統。
圖3VITS模型推斷架構圖
另外一家網際網路巨頭百度也在語音合成領域持續加強研發投入。2017年，百度釋出了首個基于深度學習的語音合成系統DeepVoice。
該系統利用神經網絡模型實作語音合成，具有較高的語音自然度和情感表達能力。2019年，百度進一步推出了“百度超級語音合成技術”，該技術能夠生成極具個性化的語音，極大地提升了使用者體驗。
2020年，阿裡巴巴自然語言處理實驗室提出了“Meta-VoiceGAN”模型，該模型采用基于對抗生成網絡（GAN）的方法，通過學習語音信号與語音特征之間的映射關系，實作了高保真度的語音合成效果。
2021年，京東AI實驗室釋出了“京東流式語音合成技術”，該技術采用了基于Transformer的神經網絡模型，結合了預訓練和微調等技術，能夠實作更加自然流暢的語音合成效果，并具有較高的适應性和靈活性。
目前，大陸越來越多的科研機關大力投入到AI語音合成的技術開發當中，未來技術發展和應用空間極為廣闊。
二、語音合成技術的應用
（一）廣播電視領域的應用
廣播電視領域是語音合成技術的一個重要應用領域。随着數字化技術的不斷發展，廣播電視行業已經越來越依賴自動化的生産流程和數字化技術的應用。
語音合成技術在廣播電視領域的應用主要涉及新聞播報、節目配音、廣告宣傳等多個方面。
（二）新聞播報
新聞播報是廣播電視領域最為基礎和重要的内容之一。傳統的新聞播報需要人工錄制語音，時間緊迫，工作效率低下。
而且，由于主播的語音品質和人工錄音的效果有很大的關系，是以傳統的新聞播報在語音品質上存在一定的局限性。
而語音合成技術可以根據特定的文本，自動生成語音，進而減少了人力成本，提高了播報效率，同時也可以産生更加自然、逼真的語音效果。
（三）節目配音
節目配音是廣播電視領域應用語音合成技術的重要方面。随着廣播電視娛樂内容的日益豐富，配音也逐漸成為廣播電視行業不可或缺的一部分。
傳統的配音需要人工錄制，而且要求配音員有一定的聲音特質和表演技巧。
而語音合成技術可以通過調整音調、語速等特征，産生高品質的配音，甚至可以根據不同角色的特點來調整語音的音調、語速等特征，進而提高配音的效果。
是以，在配音方面，語音合成技術可以提高配音效率，降低制作成本，同時也可以産生更加自然、逼真的配音效果，進而更好地吸引觀衆的注意力。
（四）廣告宣傳
廣告宣傳是廣播電視領域的一個重要應用場景。傳統的廣告制作需要花費大量的時間和人力成本來制作，而且還需要聘請專業配音員來錄制廣告音頻。
而語音合成技術可以根據特定的文本，自動生成語音，進而大大縮短廣告制作的時間，并且降低了制作成本。
是以，AI語音合成技術在廣告制作方面的應用，可以提高制作效率和品質，進而更好地滿足廣告商的需求。
（五）視訊配音
在網絡視聽領域，視訊配音是一個非常重要的環節。傳統的配音需要花費大量的人力和物力，并且可能會受到各種因素的幹擾，如聲音錄制裝置的品質、配音演員的口音等。
這些因素都可能導緻配音品質的不穩定，進而影響到視訊的觀看體驗。而語音合成技術可以幫助解決這些問題。通過語音合成技術，可以将文字資訊轉化為語音，進而實作自動化配音。
這不僅可以節約成本，提高效率，還可以産生更加自然、逼真的配音。在網絡視訊中，語音合成技術可以應用于各種類型的視訊内容，如短視訊、微電影、教育視訊等。
通過語音合成技術，可以使得視訊的語音更加自然，進而提高觀衆的觀看體驗。
（六）語音互動
語音互動是人機互動的一種形式，也是網絡視聽領域的重要應用之一。語音互動技術可以使得機器産生自然流暢的語音，進而提高使用者的互動體驗。
目前，語音互動技術已經被廣泛應用于智能家居、智能客服、智能導航等領域。通過語音合成技術，機器可以産生更加人性化、自然的語音，進而提高使用者與機器之間的互動效果。
在智能家居方面，語音合成技術可以使得機器更好地了解使用者的指令，進而實作智能家居的自動化控制。
在智能客服方面，語音合成技術可以讓使用者更加友善地進行人機互動，進而提高使用者的滿意度。在智能導航方面，語音合成技術可以為使用者提供更加便利的導航體驗，同時也可以避免使用者在行車過程中分散注意力。
三、語音合成技術的展望
（一）技術方面
未來語音合成技術的發展将主要依賴于深度學習和神經網絡技術的不斷發展。随着硬體裝置的不斷更新和算法的不斷優化，語音合成技術的品質和自然度也将不斷提高。
目前的語音合成技術已經可以實作逼真的語音合成，但還存在一些不足之處，比如語音的節奏感和韻律感等方面還不夠自然。
未來的語音合成技術将會更加注重這些方面的改進，實作更加逼真的語音合成。未來的語音合成技術将更加注重個性化服務和體驗。
随着人工智能技術的不斷發展，未來的語音合成技術将能夠根據使用者的需求和喜好進行個性化的語音合成，可以根據小樣本或零樣本合成任意人的語音，提供更加貼近使用者需求的語音合成服務。
未來的語音合成技術将更加注重實時語音合成。實時語音合成可以為使用者提供更加自然、流暢的語音互動體驗，為語音互動技術的發展提供更加廣闊的應用空間。
（二）應用方面
随着5G和人工智能技術的發展，廣播電視和網絡視聽領域将越來越注重使用者的個性化需求和體驗。
未來的語音合成技術将能夠更好地提供個性化服務和體驗，例如，根據使用者的需求和興趣進行個性化的語音合成，進而提高使用者的滿意度和忠誠度。
語音合成技術将有望支援更多的語言和方言，進而能夠更好地滿足不同國家和地區的使用者需求，實作跨文化傳播。此外，語音合成技術也将實作多語言之間的自動翻譯和轉換，為使用者提供更便捷和多元化的服務。
未來的語音合成技術将能夠更好地與其他融媒體技術結合，例如圖像、視訊、文字等，進而實作更加豐富和生動的媒體表達形式。例如，在電視新聞中，語音合成技術可以結合視訊和文字，實作更加生動、直覺的新聞播報。
未來的語音合成技術将與增強現實技術結合，實作更加智能、便捷的使用者體驗。例如，在旅遊領域，使用者可以通過智能眼鏡或手機應用，聽到語音合成的導遊解說，進而更好地了解旅遊景點的曆史和文化。
總結
綜上所述，AI語音合成技術在廣播電視和網絡視聽領域的應用前景廣闊。随着AI技術的不斷發展，AI語音合成技術将成為廣播電視和網絡視聽領域不可或缺的一部分。
未來的語音合成技術将更加注重語音品質和語音自然度，更加注重個性化服務和體驗，更加注重多語言支援和跨文化傳播，更加注重商業化和産業化。