(以下内容搬运自飞桨PaddleSpeech语音技术课程，点击链接可直接运行源码)
『听』和『说』
人类通过听觉获取的信息大约占所有感知信息的 20% ~ 30%。声音存储了丰富的语义以及时序信息，由专门负责听觉的器官接收信 ，产生一系列连锁刺激后，在人类大脑的皮层听区进行处理分析，获取语义和知识。近年来，随着深度学习算法上的进步以及不断丰厚的硬件资源条件，文本转语音（Text-to-Speech, TTS） 技术在移动、虚拟娱乐等领域得到了广泛的应用。
“听”书
使用 PaddleOCR 直接获取书籍上的文字。
使用 PaddleSpeech，阅读上一步识别出来的文字。
具体实现代码详见 Story Talker
偶像开口说话
元宇宙来袭，构造你的虚拟人！ 看看 PaddleGAN 怎样合成唇形，让WiFi之母——海蒂·拉玛说话。
具体实现代码请参考 Metaverse。
下面让我们来系统地学习语音方面的知识，看看怎样使用 PaddleSpeech 实现基本的语音功能，以及怎样结合光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）等技术“听”书、让名人开口说话。
前言
背景知识
为了更好地了解文本转语音任务的要素，我们先简要地回顾一下文本转语音的发展历史。如果你对此已经有所了解，或希望能尽快使用代码实现，请直接跳至实践。
定义
文本转语音，又称语音合成（Speech Sysnthesis），指的是将一段文本按照一定需求转化成对应的音频，这种特性决定了的输出数据比输入输入长得多。文本转语音是一项包含了语义学、声学、数字信 处理以及机器学习的等多项学科的交叉任务。虽然辨识低质量音频文件的内容对人类来说很容易，但这对计算机来说并非易事。
按照不同的应用需求，更广义的语音合成研究包括：语音转换，例如说话人转换、语音到歌唱转换、语音情感转换、口音转换等；歌唱合成，例如歌词到歌唱转换、可视语音合成等。
发展历史
在第二次工业革命之前，语音的合成主要以机械式的音素合成为主。1779年，德裔丹麦科学家 Christian Gottlieb Kratzenstein 建造了人类的声道模型，使其可以产生五个长元音。1791年， Wolfgang von Kempelen 添加了唇和舌的模型，使其能够发出辅音和元音。贝尔实验室于20世纪30年代发明了声码器（Vocoder），将语音自动分解为音调和共振，此项技术由 Homer Dudley 改进为键盘式合成器并于 1939年纽约世界博览会展出。
第一台基于计算机的语音合成系统起源于20世纪50年代。1961年，IBM 的 John Larry Kelly，以及 Louis Gerstman 使用 IBM 704 计算机合成语音，成为贝尔实验室最著名的成就之一。1975年，第一代语音合成系统之一 —— MUSA（MUltichannel Speaking Automation）问世，其由一个独立的硬件和配套的软件组成。1978年发行的第二个版本也可以进行无伴奏演唱。90 年代的主流是采用 MIT 和贝尔实验室的系统，并结合自然语言处理模型。
语音合成流水线包含 文本前端（Text Frontend） 、声学模型（Acoustic Model） 和 声码器（Vocoder） 三个主要模块:
- 通过文本前端模块将原始文本转换为字符/音素。
- 通过声学模型将字符/音素转换为声学特征，如线性频谱图、mel 频谱图、LPC 特征等。
- 通过声码器将声学特征转换为波形。
实践
安装 paddlespeech
数据及模型准备
获取PaddlePaddle预训练模型
导入 Python 包
设置预训练模型的路径
文本前端（Text Frontend）
一个文本前端模块主要包含:
- 分段（Text Segmentation）
- 文本正则化（Text Normalization, TN）
- 分词（Word Segmentation, 主要是在中文中）
- 词性标注（Part-of-Speech, PoS）
- 韵律预测（Prosody）
- 字音转换（Grapheme-to-Phoneme，G2P）
（Grapheme: 语言书写系统的最小有意义单位; Phoneme: 区分单词的最小语音单位）- 多音字（Polyphone）
- 变调（Tone Sandhi）
- “一”、“不”变
- 三声变调
- 轻声变调
- 儿化音
- 方言
- …
（输入给声学模型之前，还需要把音素序列转换为 id）
其中最重要的模块是 文本正则化 模块和 字音转换（TTS 中更常用 G2P 代指） 模块。
各模块输出示例:
文本前端模块的设计需要结合很多专业的语义学知识和经验。人类在读文本的时候可以自然而然地读出正确的发音，但是这些先验知识计算机并不知晓。
例如，对于一个句子的分词：
或者是词的变调和儿化音：
又或是多音字，这类情况通常需要先正确分词：
PaddleSpeech Text-to-Speech的文本前端解决方案:
- 文本正则
- G2P
- 多音字模块: pypinyin/g2pM
- 变调模块: 用分词 + 规则
构造文本前端对象
传入，把相应的转换成。
调用文本前端
文本前端对输入数据进行正则化时会进行分句，若设置为，则所有分句的 构成一个 ；若设置为，则表示整句的。
用深度学习实现文本前端
PaddleSpeech TTS 实现的 FastSpeech2 与论文不同的地方在于，我们使用的的是 phone 级别的 和 (与 FastPitch 类似)，这样的合成结果可以更加稳定。
更多关于语音合成模型的发展及改进。
初始化声学模型 FastSpeech2
with open(phones_dict, "r") as f: phn_id = [line.strip().split() for line 声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！