第十四届中国研究生电赛_奔跑吧小白1

文本到语音(TTS)技术是一种将文字转换为可听见语音的先进技术，它的历史可以追溯到几百年前，但真正实用的TTS系统是在计算机技术和数字信号处理技术快速发展后才得以实现。这种技术的核心在于将文本信息转化为高质量、自然的语音输出，以满足无障碍通信、教育、娱乐等领域的广泛应用需求。 TTS系统通常由两个主要部分组成：前端和后端。前端负责文本预处理，包括词的分割、词性的标注、多音字的解析、字音转换以及韵律结构和参数的预测等步骤，这些步骤旨在提取文本中的关键语音特征。而后端则基于这些特征生成语音模型，利用训练好的声学模型生成语音信号。 TACOTRON是一种端到端的TTS神经网络架构，它简化了传统TTS系统的设计，将多个模块集成在一个模型中，使得研究人员无需深入理解每个模块的细节，只需借助深度学习就能训练出高效的TTS模型。TACOTRON的一大优点是其合成的语音具有较高的保真度，相比波形拼接和参数生成方法有显著提升。然而，尽管如此，原始的TACOTRON模型在将语谱图转化为声音波形时仍然使用Griffin-Lim算法，这可能导致合成语音的自然度不足。 为了解决这个问题，本文提出了一个新的思路。研究团队选择了Thchs30中文语料库和LJSpeech英文语料库，利用这两种资源训练模型，实现了中文和英文的语音合成。他们选择了TACOTRON作为基础架构，并对其进行了改良，引入了WaveRNN网络作为声码器模块。WaveRNN是一种轻量级的循环神经网络，能够更有效地生成高质量的波形，从而提高语音合成的自然度，同时保持算法的计算复杂度相对较低。实验结果证明，这种改进的端到端网络模型在保持合成速度不变的情况下，显著提升了语音合成的自然度。 此外，该项目还开发了用户友好的人机交互界面和手机应用程序，增强了TTS技术的实际应用价值。文章详细阐述了TACOTRON的工作原理和WaveRNN算法，并对系统进行了测试分析，验证了其性能和效果。 本文聚焦于提高TTS技术的自然度，通过TACOTRON模型与WaveRNN的结合，实现了合成语音质量的显著提升。这一研究不仅有助于推动语音合成技术的发展，也为未来语音交互应用提供了更为逼真的用户体验。关键词包括TTS、TACOTRON、WaveRNN以及深度学习，这些都是该领域的核心概念，代表了当前TTS技术研究的重要方向。