基于多语言数据集的TTS模型设计与实现_tts 文本转语音开源模型

作者：禅与计算机程序设计艺术

在本次分享中，主要介绍一种开源的多语言TTS模型（Text-to-Speech Model）设计方法及其实现。该模型由多个语种的数据组成，通过训练得到的模型可以合成输入文本的音频信号。本文假设读者对自然语言处理、机器学习、语音合成等相关知识有一定的了解。欢迎各位参与讨论！

TTS系统的意义

TTS系统的目标就是将文字转换为语音信号并播放出来，它可以应用于各种场景，如聊天机器人、虚拟助手、电视节目、新闻播报等。目前市面上存在很多开源的TTS系统，如谷歌的声音迅雷、Amazon的Polly、讯飞的声音云、科大讯飞的Turing Tantrum等，但它们都需要按照特定的流程、规则进行文字转化，制作音频文件等，而且各个系统之间输出的音质不尽相同。因此，开发一个通用的TTS系统具有巨大的实际意义。

传统TTS系统的局限性

传统的TTS系统通常有两种方式生成音频：即特征提取法与神经网络法。首先，特征提取法就是通过分析已有的音频库或语料库中的语音特征，构造出一个生成模型。然后利用这些特征预测下一个要生成的音频片段。这种方法能够生成具有一定音调和语气的连贯音频，但是音素识别率较低；而神经网络法则是在向量空间中进行语音建模，利用神经网络进行端到端的训练和优化，可以生成高质量的音频，但是语料库要求相对较大且不断更新，训练过程十分耗时。因此，目前，绝大部分的TTS系统采用的是特征提取法。

多语言数据集的优点

随着人工智能的发展，越来越多的任务被赋予了机器的能力，其中包括语音合成。但是，由于各个语言的发展差异，导致当今大多数语音合成系统仅支持少数语言的语音