形式合成在语音技术中的应用：模拟人声道如何革新人机沟通。探索仿真合成语音背后的科学。
- 形式合成简介：原理和历史
- 形式合成如何模拟人类语音产生
- 关键组成部分：共振峰、滤波器和激励模型
- 与其他合成方法相比的优缺点
- 现代语音技术中的应用
- 近期创新和研究趋势
- 实现自然性和可理解性面临的挑战
- 未来方向：形式合成在人工智能和语音助手中的应用
- 结论：形式合成的持续影响
- 来源与参考文献
形式合成简介：原理和历史
形式合成是语音技术中的基础技术，通过模拟人声道的共振频率（共振峰）来实现能够理解的人工语音生成。与依赖录制语音片段的拼接合成或单元选择合成不同，形式合成以算法方式构建语音音效，提供了声音特征和语言内容的灵活性。这一方法的基础是语音产生的源-滤波器模型，其中声源（有声或无声激励）通过数字滤波器塑造，模拟声道的共振特性。通过操控如共振峰频率、带宽和幅度等参数，形式合成器可以产生各种语音声音，包括原始训练数据中未包含的那些。
形式合成的历史可以追溯到20世纪中叶，早期的机械和电子设备如Voder和Pattern Playback系统为其奠定了基础。1960年代和1970年代，数字形式合成器（如MITalk系统和Klatt合成器）的发展标志着重要的里程碑。这些系统展示了可理解且高度可控的合成语音的潜力，影响了学术研究和商业应用。值得注意的是，形式合成是早期文本转语音系统的核心，包括著名的史蒂芬·霍金通信设备的声音 CereProc。
尽管现代语音合成通常偏向数据驱动的方法以实现自然性，形式合成仍因其透明性、低计算要求和适应多种语言及口语风格的能力而持续相关。其原理不断为当代的语音建模和合成研究提供指导 国际语音通信协会。
形式合成如何模拟人类语音产生
形式合成是一种语音技术，其紧密模型化了人类语音产生的生理和声学过程。在人声道中，语音音效是通过调节从肺部的气流、声带的振动以及口腔和鼻腔的动态塑形产生的。这些腔体充当共振器，放大某些频率，即共振峰，这对区分不同的元音和辅音声音至关重要。形式合成通过使用数字滤波器来模拟声道的共振频率，从而在不依赖于预录人声样本的情况下生成可理解且自然的语音。
合成过程涉及指定每个共振峰的频率、带宽和幅度，以及控制基频（音高）和发音事件的时机。通过调整这些参数，形式合成器可以产生各种语音声音，包括原始训练数据中未包含的那些，使其在语言研究和辅助技术中具有高度的灵活性。这种参数化的方法也允许对语调和发音进行细致的控制，这对于为言语障碍人士设计的文本转语音系统等应用至关重要。
尽管拼接式合成和神经语音合成取得了进展，形式合成因其透明性和可控性依旧在研究和临床环境中具有重要价值。其模仿人类语音产生的基本机制的能力，极大地推动了我们对语音声学的理解和强大语音技术的发展 国际语音通信协会、国家标准与技术研究所。
关键组成部分：共振峰、滤波器和激励模型
形式合成依赖于对人类语音声学特性的详细理解，特别是共振峰、滤波器和激励模型的作用。共振峰是声道的共振频率，塑造语音声响的谱包络，尤其是元音。在形式合成中，这些通常被建模为一系列带通滤波器，每个对应特定的共振峰频率（F1，F2，F3等），并经过调整以模仿不同语音声音的发音配置。精确控制共振峰频率和带宽对于产生可理解且自然的合成语音至关重要。
在形式合成中，滤波器组件模拟声道的共振特性。这通常采用数字滤波器结构实现，例如级联或并行谐振器，可以动态调整以表示不同的语音声音。滤波器塑造激励信号的谱内容，强调共振峰频率的同时衰减其他频率，从而造就每个音素特有的音色。
激励模型提供被滤波器塑造的源信号。对于有声声音（如元音），激励通常是周期波形，如脉冲列，模拟声带振动。对于无声声音（如/s/或/f/），则使用噪声源。一些先进系统混合这些源以模拟更复杂的声音。激励与滤波的分离使得音高、音色和发声的灵活操控成为可能，这是形式合成相较于其他方法的一个重要优势 国际语音通信协会。
与其他合成方法相比的优缺点
形式合成是一种基于规则的语音生成方法，与拼接合成和参数（统计）合成等其他方法相比，具有明显的优缺点。其主要优点之一在于灵活性和控制能力。由于形式合成使用数学函数对人类声道的共振频率（共振峰）进行建模，因此它允许对语音参数（如音高、速度和语调）进行精确操控。这使得它在需要可理解性高且速率可变的应用中尤为有价值，例如为视力障碍人士提供的辅助技术或语言学习工具 国家标准与技术研究所。
另一个优点是其低内存和计算需求。与依赖于大量录音片段的拼接合成不同，形式合成可以实时生成语音，无需大规模存储，特别适合于嵌入式系统和早期产品 爱丁堡大学语音技术研究中心。
然而，形式合成常因缺乏自然性而受到批评。合成语音的“机械”或“机器人”特性源于准确模拟人类语音的复杂细微差别（如连音和情感表达）的困难。相比之下，拼接合成和基于神经网络的方法（如WaveNet）可以利用真实人声录音或深度学习模型生成高度自然和富有表现力的语音 DeepMind。因此，尽管形式合成在特定应用中仍有价值，其在主流语音技术中的角色因更自然的替代品而减弱。
现代语音技术中的应用
形式合成是一种模拟人声道共振频率的技术，在现代语音技术应用中继续发挥重要作用。尽管拼接和基于深度学习的方法在商业文本转语音（TTS）系统中已变得普遍，形式合成因其灵活性、低计算需求和对语音参数的精确控制仍然具有价值。这些特性使其特别适合嵌入式系统、辅助通信设备和研究环境，在这些环境中需要实时合成和参数操控。
一个显著的应用是在为言语障碍人士设计的辅助和替代通信（AAC）设备中。形式合成器，如经典的DECtalk系统，使用户能够生成可理解且可定制的语音输出，甚至在处理能力有限的硬件上。能够精细调整音高、速度和发音允许创造出独特、个性化的声音，这对用户身份及其被接受程度至关重要 国家聋和其他交流障碍研究所。
此外，形式合成在语言学和语音学研究中广泛应用，在这些领域中需要对声学参数的精确控制以研究语音感知和产生。它还应用于唱歌合成，通过明确操控共振峰频率，模拟各种声乐风格和音色 国际语音通信协会。此外，形式合成系统仍被用于低带宽的电信场景和嵌入式系统中，在这些场景中，资源效率至关重要。
总体而言，尽管更新的合成方法主导着主流应用，形式合成在需要实时性能、适应性和对语音特征详细控制的专业领域中依然不可或缺。
近期创新和研究趋势
近年来，形式合成在语音技术中的关注度重新上升，这得益于计算建模、机器学习的进步以及对高度可理解、可定制合成语音的需求。传统上，形式合成以其可理解性和低计算要求受到重视，但由于缺乏自然性而受到批评。然而，当代研究正在通过整合数据驱动技术和混合模型来解决这些限制。
一项显著的趋势是使用深度学习来优化共振峰参数控制，使得更自然的语调和表现力的语音输出成为可能。研究人员利用神经网络预测共振峰轨迹和谱包络，然后使用经典的形式合成引擎进行渲染。这种混合方法将形式合成的可解释性和灵活性与神经声码器的自然性结合起来，正如 国际语音通信协会 的近期工作所展示的。
另一项创新是实时、互动的语音合成系统，允许用户直接操控共振峰参数，支持在语音治疗、语言学习和创意音频制作中的应用。开源工具包和基于网络的平台使这些技术更为可及，正如 国家科学基金会 支持的项目所强调的那样。
此外，对多语言和低资源语言合成的兴趣日益增长，其中形式基模型因其紧凑性和易于适应而具有优势。研究努力集中在自动提取和调节多种语言的共振峰参数上，正如 计算语言学协会 的报告所示。
实现自然性和可理解性面临的挑战
形式合成在语音技术中历史悠久，但在实现自然性和可理解性方面仍面临持续挑战。其中主要困难在于准确建模人类语音的动态和复杂性质。人类声道产生微妙的连音效应和韵律变化，这些在基于规则的形式合成中难以再现，常常导致语音听起来机械或不自然。有限的能力在音素之间模拟自然过渡，并捕捉重音、语调和韵律的细微差别，进一步影响合成语音的自然性。
尽管在受控环境中可理解性通常较高，但在真实应用中可能会下降，尤其是当合成语音受到背景噪音干扰或需要快速语速时。这一挑战的复杂性还在于需要在可理解性和自然性之间达成平衡；在一个领域的改善有时会损害另一个领域的表现。例如，过度明确共振峰以增强清晰度，可能使语音听起来不那么像人类发音。
此外，形式合成系统在合成非标准口音、情感语音以及富有表现力的韵律方面常常力不从心，而这些对于引人入胜和有效的人机交互至关重要。尽管计算建模技术取得了进展，并且对语音产生的理解不断增强，这些挑战导致人们转向数据驱动方法，如拼接合成和神经合成，这些方法更容易捕捉自然语音的变异性和丰富性 国际语音通信协会。然而，形式合成因其灵活性和低资源需求，特别是在嵌入式或资源受限的应用中，仍具有重要价值。
未来方向：形式合成在人工智能和语音助手中的应用
形式合成与现代人工智能和语音助手的结合代表着语音技术的一个有前景的前沿。尽管目前拼接合成和基于神经网络的合成方法在商业系统中占据主导地位，形式合成提供了独特的优势，尤其是在灵活性、低计算需求和对语音参数的精确控制方面。这些特性使其在嵌入式系统、低资源环境和高度可定制的语音接口应用中特别具有吸引力。
机器学习的最新进展为混合方法开辟了新的可能性，其中形式合成与数据驱动模型相结合，以增强自然性，同时保持参数合成的可理解性和适应性。例如，基于人工智能的参数优化可以动态调整共振峰轨迹，更好地匹配语调和情感线索，从而产生更具表现力和上下文感知的合成语音。这在需要传达细微信息或与用户进行多种语言和情感背景交互的语音助手中尤其相关。
此外，开源运动和高质量语音数据集的日益普及正在促进形式合成研究的创新。类似eSpeak NG的项目展示了形式合成在多语言和可及语音解决方案中的可行性。展望未来，形式合成与深度学习和实时信号处理的融合预计将产生更高效且能够提供高度个性化和表现力语音体验的语音助手，即使在资源受限的设备上 自然研究。
结论：形式合成的持续影响
形式合成在语音技术的发展中发挥了基础性作用，塑造了人工语音的理论理解和实际实现。尽管数据驱动和拼接合成方法的兴起，形式合成因其独特的优势而仍然具有重要意义：在低比特率下的高可理解性、对语音参数的精确控制以及在资源受限环境中的鲁棒性。这些特性确保了它在辅助通信设备、嵌入式系统以及语音感知和产生研究等专业应用中的持续使用 国际语音通信协会。
形式合成的持续影响在其对现代语音合成研究的影响中也得以体现。针对基于形式的系统开发的技术——如声道共振的显式建模和参数操控——已为混合和神经合成系统的设计提供了有益的指导，使得合成语音更加自然和富有表现力 国家标准与技术研究所。此外，形式合成仍然是语言学家和语音科学家的宝贵工具，提供了一个可控的平台，用于需要对语音特征进行精确操控的实验。
展望未来，形式合成的原理预计将在语音技术发展中保持相关性。随着对可定制、可解释和高效语音系统的需求增长，形式合成的遗产将继续存在——既作为特定领域的实际解决方案，也作为引导未来语音技术创新的概念框架 计算语言学协会。
来源与参考文献
