tts什么意思中文翻译（解说tts定义及其使用方法）

01 语音交互的构成

我们以智能音箱为例开始今天的讨论：

假设我们对智能音箱天猫精灵说：“播放一首周杰伦的《晴天》。天猫精灵会说，“好的，我马上给你播放周杰伦的《晴天》，然后开始播放音乐。

猫精灵在这个过程中做了什么？

天猫精灵首先将听到的声音转化为文本，然后理解内容，最后做出相应的策略，将响应策略转化为语音。

因此，语音交互可以分为以下三个模块：

我们将在下面详细介绍每个模块。

02 语音识别 (ASR)

一般来说，语音识别有两种方法：

这两种方式都需要经过“输入-编码-解码-输出”的过程。

2.1 种编码

编码就是将声音转换成机器可以识别的模式，即用数字向量表示。

电脑无法直接识别输入的声音信号。首先需要将声音信号切成小段，然后将每个段按照一定的规则用一个向量表示。

2.2 解码

解码是将数字向量拼接成文本的形式。

首先将编译好的向量放入声学模型中，即可得到每个小段对应的字母；

然后，将翻译后的字母通过语言模型后，就可以组装成单词了。

当然，声学模型和语言模型也是神经网络，是通过大量的语音和语言数据训练出来的，这里就不多说了。

这是一场头脑风暴：

神经网络能不能做到，不需要编码和解码的过程，不需要声学和语言模型。声音信号直接丢入神经网络进行训练，最终输出为文本。具体的中间过程是什么？让机器自己学习。我觉得如果能实现就很酷了，是不是看起来很聪明。

03 自然语言处理 (NLP)

NLP 是语音交互中最核心也是最难的模块。

NLP主要涉及以下技术：文本预处理、词法分析、句法分析、语义理解、分词、文本分类、文本相似度处理、情感分析、文本生成等。所涉及的技术越来越复杂。下面简单说一下主要的技术点。

3.1 文本预处理

1）去噪：

只要与输出无关，我们就称之为噪声，比如空格、换行符、斜杠等。

去噪后，文本变得更加规范化，没有各种乱七八糟的符号，这对后续处理非常重要。

2）字规范化

这在处理英文文本时比较常用，比如“play”、“”、“”、“plays”和“”是“play”的各种表示。虽然它们的含义不同，但上下文相似，这些不同形式的词都可以归一化。

规范化是文本特征工程中的关键步骤，因为它将高维特征（N 个不同的特征）转换为低维空间。

3.2 词法分析

1）分词

分词就是把一个句子分成多个词。

例如：输入“明天深圳的天气怎么样？”，句子将分为“明天/深圳/的/天气/怎么样”。其中“明天”、“深圳”、“天气”是这句话的关键词，内容是通过关键词来匹配的。

2）实体识别

实体提取：是指提取文本中特定的、特定类型的实体，如人名、地名、数值、专有名词等。

例如：输入“詹姆斯在NBA打了多少年”，其中​​“詹姆斯”是实体词，计算机或许可以给出詹姆斯在NBA的出场年龄，通过当前时间和当詹姆斯加入了 NBA。

实体识别广泛应用于信息检索、自动问答、知识图谱等领域。目的是告诉计算机该词属于某类实体，有助于识别用户的意图。

3.3 文本分类

主要目的是对文档（文章）的主题进行分类，比如属于经济、体育、文学等。

解决文案分类问题，比较经典的算法是TF-IDF算法。

TF-IDF的主要思想是：如果一个词或词组在一篇文章TF中出现频率很高，而在其他文章中很少出现，则认为这个词或词组有很好的类别区分能力，适合分类。

不要说“NBA”这个词在一篇文章中出现的频率更高，而在其他文章中却很少出现，那么这篇多次出现“NBA”这个词的文章很可能是一篇体育文章。

3.4 文本相似度处理

文本相似度也俗称文本距离，指的是两个文本之间的距离。文本距离越小，相似度越高；距离越大，相似度越低。

例如：用户输入“这件衣服多少钱”或者“这件衣服怎么卖”，都是很通俗的句子，那么如何将“衣服的价格”返回给用户呢？它基于文本相似度。

我们需要计算“多少”、“怎么卖”和“价格”的相似度，然后根据相似度匹配最佳答案。

应用场景：推荐、排序、智能客服、自动打标等。解决之前关键字匹配准确的问题，识别语义，扩大应用范围。

3.5 情绪分析

情感倾向分析主要分为情感倾向分类和观点抽取两大类。

1）情感倾向分类

情感取向分类是识别文本的情感取向，如：负面、正面、中性。

例如：“这家餐厅好，服务好，价格便宜”，整句话就是好评。

情感倾向分类对于标记用户和向用户推荐内容或服务有更好的效果。

2）视点提取

观点提取就是从句子中提取观点。

还是那句“这家餐厅不错，服务态度好，价格便宜”，其中“服务态度好”和“价格便宜”是意见词。

意见提取对于建立服务或内容的评价体系具有重要意义。

3.6 当前困难

1）不规则语言

虽然我们目前可以总结出一些通用的规则，但是自然语言实在是太灵活了。同一个词在不同场景下可能表达多种意思，无论是通过理解自然语言规则还是通过机器学习，都比较困难。

2）错别字

在处理文本的时候，你会发现很多错别字。如何让机器知道这些错别字并改正，也是NLP的一大难点。

3）生词

在互联网高速发展的时代，每天都有大量的生词在互联网上产生。如何快速发现这些新词并让机器理解它们也很重要。

04 语音合成 (TTS)

实现TTS有两种成熟的方法：“拼接法”和“参数法”。

4.1种拼接方法

首先准备大量语音，拼接成基本单元（音节、音素等基本单元），然后从准备好的语音中提取合成目标语音。

4.二参数法

根据统计模型生成每时每刻的语音参数（包括基频、共振峰频率等），然后将这些参数转换成波形。

4.3 其他方法

郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅出于传播更多信息之目的。如果作者信息标注有误，请尽快联系我们修改或删除，谢谢。