智能通信終端

3 智能語(yǔ)音接口技術(shù)智能接口，又稱人機(jī)接口，所追求的是使人和計(jì)算機(jī)在信息交互時(shí)能夠像人和人之間通信一樣方便、自然。在智能通信終端上建立一種擬人化的、和諧的人機(jī)交互環(huán)境，也是智能接口追求的一個(gè)重要目標(biāo)。智能接口技術(shù)除涉及人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)外，同信號(hào)處理、電子技術(shù)、語(yǔ)言學(xué)、認(rèn)知科學(xué)，乃至現(xiàn)代心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等都有密切的關(guān)系。目前主要研究課題有多媒體與虛擬現(xiàn)實(shí)、語(yǔ)音識(shí)別和合成、文字識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)摘要及機(jī)器翻譯等等。其中尤以涉及漢語(yǔ)和漢字的智能接口技術(shù)和應(yīng)用，對(duì)中國(guó)信息化、智能終端的發(fā)展有重要的意義。在國(guó)家863智能計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域也受到特別的重視。由于語(yǔ)音是人類最自然的通信手段，人們信息交互有60％是通過(guò)語(yǔ)音通信來(lái)完成的，因此目前通信終端的主體也基于語(yǔ)音通信。

3.1 語(yǔ)音識(shí)別

讓機(jī)器聽懂人說(shuō)的話，服從命令，為人類服務(wù)，這就是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別是人類多年的夢(mèng)想， 但是由于其技術(shù)上的復(fù)雜性，以及我們每個(gè)人的口音不同、發(fā)音方式不同，使得機(jī)器識(shí)別語(yǔ)音變得深不可測(cè)。隨著近代計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，在20世紀(jì)最后年代里，語(yǔ)音識(shí)別終于取得了一系列重要的突破，開始走出實(shí)驗(yàn)室，為人們服務(wù)。今天漢語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)突破了連續(xù)語(yǔ)音、 大詞匯、非特定人識(shí)別的難關(guān)，成功地解決了漢語(yǔ)同音字、口音復(fù)雜等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了中文聽寫機(jī)，初步解決了中文輸入難的問(wèn)題。

3.1.1 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介

語(yǔ)音識(shí)別是對(duì)智能通信終端最有影響的技術(shù)之一。早期的語(yǔ)音識(shí)別是采用“模板法”來(lái)實(shí)現(xiàn)的，如圖2所示。即對(duì)每一個(gè)識(shí)別基元(字或詞)的語(yǔ)音波形數(shù)

據(jù)，通過(guò)一定的信號(hào)處理方法提取其特征矢量構(gòu)成特定的矢量有序集稱之為“模板”(之所以要提取特征矢量，一是為了減少語(yǔ)音數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量，二是為了通過(guò)某種變換盡可能抽取出能代表一個(gè)語(yǔ)音單元特征的信息)。在識(shí)別時(shí)把待識(shí)別的語(yǔ)音同樣提取特征矢量后分別與所有模板相比較，在一定的失真度準(zhǔn)則下，選擇失真最小的模板序列輸出，作為識(shí)別結(jié)果。

這里有3個(gè)主要問(wèn)題：一是“模板”的可變性，這是由語(yǔ)音信號(hào)本身具有的巨大可變性造成的。同一個(gè)字、同一句話，在不同條件(發(fā)音人、發(fā)音人的心理生理特征、環(huán)境等)下發(fā)音時(shí)，其波形是不相同的，甚至相差甚遠(yuǎn)，因而直接由語(yǔ)音波形提取的“模板”也是不同的，這就使得匹配時(shí)失去了“準(zhǔn)繩”，目標(biāo)不明。如果采用不同條件下的多個(gè)模板同時(shí)存儲(chǔ)和匹配的方法，又會(huì)使存儲(chǔ)量和計(jì)算量不可預(yù)料地惡性膨脹，這在大詞匯量、非特定人識(shí)別的情況下更為突出；二是單元組合規(guī)則利用的“困難性”，在需要利用詞法、句法知識(shí)的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別中，“模板法”往往顯得無(wú)能為力；三是訓(xùn)練的“困難性”，這也主要體現(xiàn)在連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別時(shí)提取模板必須事先劃分基元上，這就大大增加了人工的工作量，同時(shí)也沒(méi)有有效地改進(jìn)“模板”方法，即保證模板的代表性隨著訓(xùn)練量的增加而增大。上述所有問(wèn)題決定了“模板法”只能在小詞匯量、特定人、非連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別上比較有效，而無(wú)法滿足人們對(duì)大詞匯量、非特定人、連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別的需要。

現(xiàn)代語(yǔ)音識(shí)別則采取統(tǒng)計(jì)識(shí)別的方法，識(shí)別流程如圖3所示。

信號(hào)處理

包括端點(diǎn)檢測(cè)和特征提取。端點(diǎn)檢測(cè)是指從輸入語(yǔ)音流中區(qū)分靜音和語(yǔ)音，這是一個(gè)兩類分類器問(wèn)題，一般采用語(yǔ)音信號(hào)的能量和過(guò)零率等時(shí)域特征作為分類的參數(shù)；特征提取是指從語(yǔ)音數(shù)據(jù)提取出有效特征。語(yǔ)音的短時(shí)頻譜特征能精確描述語(yǔ)音發(fā)音過(guò)程中的聲道變化，常用的有線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPC)和MEL頻率倒譜系數(shù)(MFCC),實(shí)驗(yàn)證明MFCC系數(shù)比LPC倒譜系數(shù)更符合人耳的聽覺(jué)特性，特別是在有噪聲和頻譜失真的情況下，能更準(zhǔn)確地描述語(yǔ)音模型，得到更高的識(shí)別率。MFCC系數(shù)主要反映語(yǔ)音的靜態(tài)特征，語(yǔ)音信號(hào)的動(dòng)態(tài)特征可以用靜態(tài)特征的一階差分譜和二階差分譜來(lái)描述。這些動(dòng)態(tài)信息和靜態(tài)信息相互補(bǔ)充，能很大程度地提高系統(tǒng)的識(shí)別性能。語(yǔ)音的短時(shí)歸一化能量也能一定程度地提高識(shí)別率。整個(gè)語(yǔ)音特征一般用MFCC參數(shù)、MFCC差分系數(shù)、歸一化能量系數(shù)及其差分系數(shù)構(gòu)成。由于語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)平穩(wěn)性，特征參數(shù)都是按幀提取的，幀長(zhǎng)取10ms左右。

聲學(xué)模型

隱馬爾科夫模型(HMM)是目前最成熟、最有效的語(yǔ)音識(shí)別模型。HMM從左到右的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型能很好地描述語(yǔ)音發(fā)音特性。語(yǔ)音信號(hào)是一個(gè)非平穩(wěn)的隨機(jī)過(guò)程，但它具有明顯的短時(shí)平穩(wěn)特性，而HMM模型從本質(zhì)上將最適宜描述這類時(shí)變信號(hào)，其中的“狀態(tài)”描述了聲學(xué)特性相對(duì)穩(wěn)定的語(yǔ)音段，而狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律則描述了語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)變過(guò)程，其中狀態(tài)序列的隱含，避免了一系列人為分割語(yǔ)音信號(hào)的復(fù)雜過(guò)程，而且使模型中的狀態(tài)與實(shí)際產(chǎn)生語(yǔ)音的發(fā)音機(jī)理相脫離，使得模型對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的描述過(guò)程完全可以通過(guò)算法來(lái)自動(dòng)完成。狀態(tài)與語(yǔ)音特征矢量之間的對(duì)應(yīng)使用概率分布表征，稱為輸出概率。按照輸出概率分類，HMM模型又可分為不同的類型。

所有模型的參數(shù)均通過(guò)使用Baum－Welch算法從大量實(shí)際的語(yǔ)音訓(xùn)練和數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得。聲學(xué)模型基本單元可以選擇任意一種語(yǔ)音單元。對(duì)漢語(yǔ)來(lái)說(shuō)，可以選擇音素、聲韻母、音節(jié)、詞語(yǔ)作為模型單元。對(duì)不同的識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)該選擇適合的單元，選擇模型單元應(yīng)滿足下面3個(gè)原則：精確性、可訓(xùn)練性和可擴(kuò)展性。

一般小詞匯量識(shí)別系統(tǒng)可以選擇詞為單元，保證精確性又具有可訓(xùn)練性；而大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)則應(yīng)采用更小的聲韻母或音素為單元，才能保證可訓(xùn)練性和可擴(kuò)展性。

語(yǔ)言模型

聲學(xué)模型在識(shí)別系統(tǒng)中的功能是對(duì)語(yǔ)音的識(shí)別(聲學(xué)層面上)，而識(shí)別音對(duì)應(yīng)的漢字涉及對(duì)語(yǔ)法的識(shí)別(語(yǔ)言學(xué)層面上)，這就需要語(yǔ)言模型。目前的語(yǔ)言模型大體分為兩類：一類是基于語(yǔ)法定義的語(yǔ)言模型，另一類是基于統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)言模型?；谡Z(yǔ)法定義的語(yǔ)言模型將識(shí)別器的可識(shí)別結(jié)果用一個(gè)有限語(yǔ)法網(wǎng)絡(luò)表示，優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別搜索路徑空間確定，識(shí)別率較高，缺點(diǎn)是語(yǔ)法嚴(yán)格，說(shuō)話者不能自由組織語(yǔ)言，否則系統(tǒng)不予識(shí)別。所以這種語(yǔ)言模型適用于命令識(shí)別和簡(jiǎn)單對(duì)話系統(tǒng)。由于統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的魯棒性強(qiáng)，大部分識(shí)別系統(tǒng)采用統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型。

識(shí)別算法

在基于HMM框架的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別中，識(shí)別過(guò)程是從識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中搜索出最佳路徑的過(guò)程。HMM模型中最基本的構(gòu)成單位是聲學(xué)模型中的狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移弧。這樣，從狀態(tài)出發(fā)逐層擴(kuò)大至聲學(xué)模型單元，再組成詞、句。每一個(gè)句子是包括許多狀態(tài)的復(fù)雜狀態(tài)圖。對(duì)于特定的詞表和句法，所有可能出現(xiàn)的句子構(gòu)成了一個(gè)更大的狀態(tài)圖(或稱為狀態(tài)空間)。 語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程就是要根據(jù)一個(gè)輸入語(yǔ)音特征矢量序列來(lái)確定一個(gè)最可能的句子。這就需要在此大狀態(tài)圖中搜索一條路徑，根據(jù)聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，該路徑產(chǎn)生上述特征矢量序列的概率為最大，由路徑就能確定句子中的每一個(gè)詞。這一搜索過(guò)程運(yùn)算量極大，在大詞匯識(shí)別情況下全搜索幾乎是不可能的，一般采用次最優(yōu)的方法，例如幀同步Viterbi光束搜索算法。

HMM在理論上具有完整的數(shù)學(xué)定義，有一系列有效的計(jì)算方法，包括一整套完善的最大似然參數(shù)估計(jì)法和有效的解碼算法，使得HMM的訓(xùn)練和識(shí)別過(guò)程都可以完全自動(dòng)地進(jìn)行，也避免了在連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別中對(duì)語(yǔ)音流的精確預(yù)分割；此外，HMM在系統(tǒng)建模上也非常靈活，可以自由地改變模型的結(jié)構(gòu)、類型和大小，大到句子，小到音素和音子均可用不同狀態(tài)樹和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的HMM來(lái)建模，也可把整個(gè)系統(tǒng)納入一個(gè)統(tǒng)一的“HMM框架”中進(jìn)行識(shí)別輸出。所有這些優(yōu)點(diǎn)使得HMM成為最有效的識(shí)別方法，成為目前在語(yǔ)音識(shí)別中占統(tǒng)治地位的主流方法。HMM幾乎覆蓋了語(yǔ)音識(shí)別的所有領(lǐng)域，從連續(xù)語(yǔ)音到孤立詞，從特定人到非特定人，從大詞匯量到小詞匯量以及聲調(diào)識(shí)別、說(shuō)話人識(shí)別等等。

上面介紹的是完整的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。在有些小型智能通信終端中，如電話機(jī)、手機(jī)、手提電腦、PDA等，語(yǔ)音識(shí)別主要用于識(shí)別數(shù)字串、姓名或簡(jiǎn)單命令，那么系統(tǒng)可以簡(jiǎn)化。

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，電子商務(wù)也正在日漸流行。人們只需要坐在家中，通過(guò)向智能終端發(fā)布命令就可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上購(gòu)物。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和電子商務(wù)的結(jié)合，將創(chuàng)造一種全新的交易方式。

隨著個(gè)人、移動(dòng)通信的需要，通信終端正日趨小型化。各種掌上設(shè)備正進(jìn)入人們的生活和工作，如手機(jī)、商務(wù)通、個(gè)人助理等。設(shè)想在這么小的終端設(shè)備上，鍵盤和顯示屏愈來(lái)愈小，甚至沒(méi)有鍵盤或只有簡(jiǎn)單的數(shù)字鍵，輸入輸出及各種操作都會(huì)變得異常困難。顯然用語(yǔ)音方式操作是解決這類問(wèn)題的最理想手段。其方便與自如是其他手段無(wú)法相比的。

3.1.2 語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展方向

智能通信的需求反過(guò)來(lái)又對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提出了更高的要求。

電話語(yǔ)音識(shí)別

在高速數(shù)據(jù)信道和便攜數(shù)據(jù)終端普及以前，我們最先利用的還是遍布在各個(gè)角落的傳統(tǒng)語(yǔ)音電話信道和一般意義而言的電話終端，這就意味著需要識(shí)別經(jīng)過(guò)整個(gè)電話信道而產(chǎn)生了某種畸變的語(yǔ)音信號(hào)。打電話時(shí)用戶可能會(huì)處于各種嘈雜的環(huán)境，噪聲背景下的語(yǔ)音識(shí)別也是要解決的問(wèn)題。電話語(yǔ)音識(shí)別具有最迫切的市場(chǎng)需求，目前已成為國(guó)內(nèi)外研究和開發(fā)的重點(diǎn)。

語(yǔ)音識(shí)別的魯棒性

各種噪聲、特別是移動(dòng)電話所產(chǎn)生的編碼和信道噪聲是對(duì)識(shí)別原始語(yǔ)音信號(hào)的一大干擾，特別是此類干擾的發(fā)生很隨機(jī)，因此，需要一種能對(duì)各種環(huán)境、信道噪聲加以過(guò)濾或在識(shí)別過(guò)程中加以糾正的技術(shù)。由于服務(wù)建立在電話或其它移動(dòng)通信終端基礎(chǔ)上，用戶群非常隨機(jī)，特別是中國(guó)幅員遼闊，各地口音差異很大，因此需要建立普適度更高的模型或?qū)Σ煌谝裟軌蜃詣?dòng)適應(yīng)，使系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性。

口語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別

當(dāng)電話語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)電話查詢、自動(dòng)接線以及一些專門業(yè)務(wù)如旅游信息服務(wù)等的操作時(shí)，電話語(yǔ)音識(shí)別的難度還包括對(duì)冗余信息的處理，因?yàn)槿藗兊娜粘？谡Z(yǔ)多數(shù)是比較自由的，會(huì)出現(xiàn)省略、重復(fù)等不符合語(yǔ)法的句子，或“哼、哈”等沒(méi)有特定意義的語(yǔ)音。這些給語(yǔ)音識(shí)別帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。

多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別

網(wǎng)絡(luò)時(shí)代必然會(huì)涉及多種語(yǔ)言，例如語(yǔ)音識(shí)別用于大都市電話查詢服務(wù)時(shí)，用戶可能使用漢語(yǔ)普通話、廣東話，或者英語(yǔ)進(jìn)行查詢，要求識(shí)別系統(tǒng)有多語(yǔ)種識(shí)別的能力。但是不同的語(yǔ)言有自己獨(dú)特的一套發(fā)音和文法，漢語(yǔ)就是一種聲調(diào)語(yǔ)言，有多音字問(wèn)題，有自己獨(dú)特的語(yǔ)法問(wèn)題等。用一個(gè)系統(tǒng)要識(shí)別不同的語(yǔ)種并非易事。

分布式語(yǔ)音識(shí)別

一方面，信道噪聲限制了語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用；另一方面，現(xiàn)有便攜終端的計(jì)算存儲(chǔ)能力還不足以實(shí)現(xiàn)本地的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別。在此基礎(chǔ)上，分布式語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)運(yùn)而生，其思想是在客戶終端上做語(yǔ)音信號(hào)參數(shù)提取的工作，而只將參數(shù)傳送到服務(wù)器端作進(jìn)一步的識(shí)別。這種方案不僅解決了上述的問(wèn)題，還有占用帶寬窄、綜合成本低等優(yōu)點(diǎn)，但其前提是提取的參數(shù)必須標(biāo)準(zhǔn)化。

3.2 語(yǔ)音合成

語(yǔ)音合成技術(shù)是使電腦或通信終端具有類似于人一樣的說(shuō)話能力，是當(dāng)今時(shí)代信息產(chǎn)業(yè)的重要競(jìng)爭(zhēng)領(lǐng)域。和語(yǔ)音識(shí)別相比，語(yǔ)音合成的技術(shù)相對(duì)說(shuō)來(lái)要成熟一些，是最有希望首先在智能通信終端中得到普遍應(yīng)用并形成帶動(dòng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

3.2.1 語(yǔ)音合成技術(shù)簡(jiǎn)介

按照智能化程度的不同層次，語(yǔ)音合成也可分成3個(gè)層次：從文字到語(yǔ)音的合成(Text－To－Speech)；從概念到語(yǔ)音的合成(Concept－To－Speech)；從意向到語(yǔ)音的合成(Intention－To－Speech)。這3個(gè)層次反映了人類大腦中形成說(shuō)話內(nèi)容的不同過(guò)程，涉及人類大腦的高級(jí)神經(jīng)活動(dòng)。不難想象，即使是按規(guī)則的文字到語(yǔ)音合成(TTS)也已經(jīng)是相當(dāng)困難的任務(wù)。為了合成出高質(zhì)量的語(yǔ)音，除了依賴于各種規(guī)則，包括語(yǔ)義學(xué)、詞匯、語(yǔ)音學(xué)規(guī)則外，還必須對(duì)文字的內(nèi)容有很好的理解，這將涉及自然語(yǔ)言理解的問(wèn)題。圖4顯示了一個(gè)文語(yǔ)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)示意圖。

文語(yǔ)轉(zhuǎn)換過(guò)程主要由兩部分組成，先是通過(guò)文本分析將文字序列轉(zhuǎn)換成音韻序列，再由語(yǔ)音合成器生成語(yǔ)音波形輸出。

文本分析

旨在確定文本中哪些是詞，哪些是短語(yǔ)、句子；每個(gè)字應(yīng)該發(fā)什么音，怎么發(fā)，即它的音高、時(shí)長(zhǎng)、輕重以及和誰(shuí)連的比較緊、應(yīng)停頓多少等韻律特征，一般由以下幾個(gè)環(huán)節(jié)組成：

(1)文本預(yù)處理，包括分句、字符集轉(zhuǎn)換、特殊符號(hào)處理等，特殊符號(hào)處理是指對(duì)于文本中出現(xiàn)的除漢字以外的其它字符，如何給出其正確的發(fā)音信息(如拼音、節(jié)奏、詞性等)。例如數(shù)字、英文字母、計(jì)量符號(hào)的處理等。

(2)分詞。漢語(yǔ)由于字和字之間沒(méi)有明確分隔，缺乏形態(tài)上的分詞標(biāo)志，給正確的切分帶來(lái)很大的難度，比如“人民生活水平”，其中“民生”“活水”也都是詞。即使借助于詞典，歧義也不可避免。在分詞階段附帶要解決的其它問(wèn)題還包括像未登錄詞處理、多音字處理等等。因此如何做到正確的切分，非常重要。

(3)韻律分析，給出層次信息，字在句子中不同的位置，不同詞性引起的節(jié)奏變化，不同的上下文環(huán)境產(chǎn)生的聲調(diào)、音長(zhǎng)、音強(qiáng)的變化等等。漢語(yǔ)是聲調(diào)語(yǔ)言，韻律還有辨意的功能，因此韻律分析的正確與否對(duì)合成語(yǔ)音的自然度有重要的影響。

文本分析涉及語(yǔ)言學(xué)處理、自然語(yǔ)言理解，以及一整套有效的韻律控制規(guī)則。傳統(tǒng)的文本分析主要是基于規(guī)則的實(shí)現(xiàn)方法。但近年來(lái)隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)的發(fā)展，也出現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)的文本分析方法。例如采用決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)訓(xùn)練得到韻律模型，而后應(yīng)用于韻律生成。

語(yǔ)音合成器

目前最流行的語(yǔ)音合成器是采用基音同步的重疊相加(PSOLA)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)波形拼接(這里指的基音或基頻是語(yǔ)音韻律特征中的音高或聲調(diào)的物理表現(xiàn)參數(shù)，基頻曲線變化直接導(dǎo)致聲調(diào)變化)。PSOLA算法的基本思想是以語(yǔ)音信號(hào)的基音周期為分析對(duì)象,在基音同步的基礎(chǔ)上對(duì)信號(hào)的聲調(diào)和時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行修改。PSOLA算法的提出，使語(yǔ)音合成向?qū)嵱没~出了重大的一步。

然而通過(guò)信號(hào)處理的方法調(diào)整韻律特性終究會(huì)對(duì)音色有一定的損傷。即使是PSOLA算法，當(dāng)韻律修正的范圍變大時(shí)，音色也會(huì)有明顯的下降。在90年代中期，在漢語(yǔ)語(yǔ)音合成中又提出了一種基于“聽感量化”波形拼接方法。其出發(fā)點(diǎn)就是語(yǔ)音合成時(shí)盡量少動(dòng)用合成器來(lái)調(diào)整韻律參數(shù)。在這個(gè)方法中，將實(shí)際語(yǔ)流中音節(jié)千變?nèi)f化的音變情況進(jìn)行聽感上的量化歸并，預(yù)先在音庫(kù)中存放著所有漢語(yǔ)音節(jié)的“聽感量化單元”。合成時(shí)根據(jù)前端給出的音韻信息由基元調(diào)用規(guī)則選出當(dāng)前語(yǔ)言環(huán)境下各個(gè)音節(jié)所對(duì)應(yīng)的“聽感量化”單元；然后直接將所得“聽感量化”單元拼接在一起(最多進(jìn)行簡(jiǎn)單的能量調(diào)整和停延控制)，便獲得了相應(yīng)于輸入文本的連續(xù)語(yǔ)音輸出。

由于“聽感量化”單元從原始發(fā)音中直接截取，避免了用語(yǔ)音合成器調(diào)整參數(shù)時(shí)對(duì)音質(zhì)的損害，保證了合成系統(tǒng)具有接近自然發(fā)音的音質(zhì)。采用該方法實(shí)現(xiàn)的文語(yǔ)合成系統(tǒng)，其自然度達(dá)到了用戶可以接受的程度。

TTS是現(xiàn)階段比較成熟，并能為用戶所接受的語(yǔ)音合成技術(shù)，有著重要的應(yīng)用市場(chǎng)。當(dāng)用戶通過(guò)電話或手機(jī)從公共或?qū)Ｓ玫臄?shù)據(jù)庫(kù)中查詢信息時(shí)，只有TTS技術(shù)自動(dòng)實(shí)時(shí)生成語(yǔ)音才是最有效的方式。

裝備TTS技術(shù)的終端能夠?qū)崟r(shí)地將任意的數(shù)據(jù)文本轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音輸出，使得數(shù)據(jù)通信和語(yǔ)音通信在終端一級(jí)上實(shí)現(xiàn)了交融，使得隨時(shí)隨地接受因特網(wǎng)上的信息有了可能。短消息服務(wù)、電子郵件等多數(shù)以文本方式提供的信息，可以用語(yǔ)音的方式輸出，給終端用戶帶來(lái)極大的方便。(待續(xù))

(收稿日期：2001－06－12)

作者簡(jiǎn)介

王仁華，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子工程與信息科學(xué)系教授，博士生導(dǎo)師。中國(guó)通信學(xué)會(huì)會(huì)士、理事，中國(guó)科大訊飛信息科技有限公司董事長(zhǎng)。主要從事數(shù)字信號(hào)處理、語(yǔ)音通信、多媒體通信等方面的研究。