作者：禅与计算机程序设计艺术
Text-to-speech (TTS) 技术的目标就是通过计算机生成人类可理解的语言声音。常见的 TTS 产品如 Google 的谷歌 TTS、 Microsoft 的 Windows Narrator 等，均基于自然语言处理、机器学习和语音合成技术实现。本文主要研究基于语音合成引擎的 TTS 系统设计与实现，重点讨论其特点、架构和流程。
2.基本概念术语说明
2.1 语音合成技术
语音合成（Voice Synthesis）通常指将文字转换成音频信号，从而实现说话人的发声。由于口音的原因，当人们用一种语言跟另一个人交流时，需要其他人帮忙将文本转化为语音才能让他/她听得懂。一般来说，语音合成可以分为以下三种方式：
基于规则的语音合成
最简单的语音合成方法就是按照一套固定的规则，逐个生成音素并拼接起来。这种方法简单易行，但缺乏灵活性。例如，当要发出“小明”，它可能被合成为“m u e i”或者“x a o”。因此，基于规则的语音合成模型无法很好地反映不同语言和方言的语音特点。
统计参数语音合成
统计参数语音合成（Statistical Parameteric Speech Synthesis）也称为高斯混合模型（Gaussian Mixture Modeling），是语音合成中的一种通用模型。该模型假设每个音素的发音由多元高斯分布随机决定，即某些参数是未知的，但总体上服从高斯分布。此外，还假设在每个音素之间存在相关关系，因此可以使用马尔科夫链进行平滑。目前，统计参数语音合成已取得不错的效果，是各大语音合成系统的基础。