Витягніть плюси і мінуси різних технологій синтезу мови.
Найважливішими якостями системи синтезу мови є природність і розумність. Природність описує, наскільки близько вихід звучить як людська мова, тоді як розумність - це легкість, з якою вихід розуміється. Ідеальний синтезатор мови є природним і зрозумілим. Системи синтезу мови зазвичай намагаються максимізувати обидві характеристики.

Двома основними технологіями, що генерують синтетичні форми мовлення, є конкатенантний синтез і синтез формуючих. Кожна технологія має свої сильні і слабкі сторони, і передбачене використання системи синтезу, як правило, визначає, який підхід використовується.

Конкатенізація синтезу
Основна стаття: Конкатенантний синтез
Конкатенантний синтез ґрунтується на конкатенантності (зв'язуванні) сегментів записаної мови. Як правило, конкатенантний синтез дає найбільш природний звук синтезованої мови. Однак відмінності між природними варіаціями мови і характером автоматизованих методів сегментації хвильових форм іноді призводять до слухових збоїв у вихідних. Існує три основні підтипи конкатенантного синтезу.

Синтез підрозділів вибору
Синтез вибору одиниць використовує великі бази даних записаної мови. Під час створення бази даних кожна записана вимова сегментована на деякі або всі наступні: окремі телефони, дифони, напівфони, слівці, морфеми, слова, фрази та речення. Як правило, поділ на сегменти робиться за допомогою спеціально модифікованого розпізнавача мови, встановленого в режим "примусового вирівнювання" з деякою ручною корекцією після цього, використовуючи візуальні представлення, такі як хвильова форма і спектрограма. Потім створюється індекс одиниць у базі даних про мову на основі сегментації та акустичних параметрів, таких як фундаментальна частота (піч), тривалість, положення в слівці та сусідні телефони. У час запуску бажана цільова вимова створюється шляхом визначення найкращого ланцюга кандидатурних одиниць з бази даних (відбір одиниць). Цей процес зазвичай досягається за допомогою спеціально зваженого дерева рішення.

Вибір пристрою забезпечує найбільшу природність, оскільки він застосовує лише невелику кількість цифрової обробки сигналів (DSP) до записаної мови. DSP часто робить записану мову звучати менш природно, хоча деякі системи використовують невелику кількість обробки сигналу в точці згуртування, щоб згладити форму хвилі. Вихід з кращих систем вибору одиниць часто не відрізняється від реальних людських голосів, особливо в контекстах, для яких була налаштована система TTS. Однак максимальна природність зазвичай вимагає, щоб бази даних про мовлення з вибором одиниць були дуже великими, в деяких системах вони коливаються в гігабайти записаних даних, що представляють десятки годин мовлення. Крім того, алгоритми вибору одиниць відомі тим, що вибирають сегменти з місця, що призводить до менш ніж ідеального синтезу (наприклад. дрібні слова стають незрозумілими), навіть коли в базі даних існує кращий вибір. Останнім часом дослідники запропонували різні автоматизовані методи виявлення неприродних сегментів в системах синтезу мови з вибором одиниць.

Дифонний синтез
Дифонний синтез використовує мінімальну базу даних про мову, що містить всі дифони (переходи від звуку до звуку), що відбуваються в мові. Кількість дифонів залежить від фонотаксики мови: наприклад, іспанська має близько 800 дифонів, а німецька - близько 2500. У дифонічному синтезі тільки один приклад кожного дифону міститься в базі даних про мову. У режимі запуску цільова процедія речення накладається на ці мінімальні одиниці за допомогою цифрових методів обробки сигналів, таких як лінійне передбачувальне кодування, PSOLA або MBROLA. або більш сучасні методи, такі як модифікація піч у домені джерела за допомогою дискретних козинних трансформацій. Дифонний синтез страждає від звукових труднощів конкатенантного синтезу і роботозвукового характеру синтезу формуючих речовин, і має мало переваг будь-якого підходу, крім невеликих розмірів. Таким чином, його використання в комерційних додатках зменшується, хоча він продовжує використовуватися в дослідженнях, тому що існує ряд вільно доступних програмних реалізацій. Раннім прикладом синтезу дифонів є навчальний робот Leachim, який був винайдений Майклом Фріманом. Leachim містив інформацію про навчальну програму класу та певну біографічну інформацію про студентів, яким він був запрограмований для викладання. Його випробували в класі четвертого класу в Бронксі, Нью-Йорк.

Специфічний доменний синтез
Специфічний доменний синтез об'єднує попередньо записані слова і фрази для створення повних висловлювань. Він використовується в додатках, де різноманітність текстів, які система випустить, обмежується певним доменом, наприклад, оголошеннями про графік транзиту або метеорологічними звітами. Технологія дуже проста в впровадженні, і була в комерційному використанні протягом тривалого часу, в пристроях, таких як розмовні годинники і калькулятори. Рівень природності цих систем може бути дуже високим, тому що різноманітність типів речень обмежена, і вони тісно співпадають з прозодією та інтонацією оригінальних записів. [Коли потрібна цитата]

Оскільки ці системи обмежені словами і фразами у своїх базах даних, вони не мають загального призначення і можуть тільки синтезувати комбінації слів і фраз, з якими вони були попередньо запрограмовані. Змішування слів в природному мові, однак, все ще може викликати проблеми, якщо не враховувати багато варіацій. Наприклад, в не-ротичних діалектах англійської мови «r» у таких словах, як «clear» /ˈklɪə/ зазвичай вимовляється тільки тоді, коли наступне слово має голос як свою першу букву (наприклад. «Відкрити» означає зрозуміти. Аналогічно, у французькій мові багато кінцевих консонатів більше не мовчать, якщо за ними слідує слово, яке починається з вокалу, ефект, який називається зв'язком. Ця альтернатива не може бути відтворена простою системою конкатенізації слів, яка потребує додаткової складності, щоб бути контекстуальною.

Формування синтезу
Формативний синтез не використовує зразки людської мови під час виконання. Замість цього синтезований вихід мови створюється за допомогою адитивного синтезу і акустичної моделі (фізичного синтезу моделювання). Такі параметри, як фундаментальна частота, голосування і рівень шуму, змінюються з плином часу, щоб створити хвильову форму штучної мови. Цей метод іноді називають синтезом, заснованим на правилах; однак, багато конкатенантних систем також мають компоненти, засновані на правилах. Багато систем, заснованих на технології синтезу формуючих речовин, генерують штучну, роботизовану звукову мову, яку ніколи не можна було б помилитися з людською мовою. Однак максимальна природність не завжди є метою системи синтезу мови, а системи синтезу формуючих мають переваги перед системами конкатенантів. Форматорно-синтезована мова може бути надійно зрозумілою навіть при дуже високих швидкостях, уникаючи акустичних збоїв, які зазвичай завдають шкоди конкатентним системам. Високошвидкісна синтезована мова використовується особами з порушенням зору для швидкого навігації на комп'ютерах за допомогою екранного читача. Формативні синтезатори зазвичай є меншими програмами, ніж конкатентні системи, тому що у них немає бази даних проб мовлення. Тому вони можуть бути використані в вбудованих системах, де пам'ять і мікропроцесорна потужність особливо обмежені. Оскільки системи на основі форментів мають повний контроль над усіма аспектами вихідної мови, широкий спектр прозодій і інтонацій може бути вихідним, передаючи не тільки питання і висловлювання, але і різноманітні емоції і тони голосу.

Приклади не-реального часу, але високоточного контролю інтонації в синтезі форментів включають роботу, проведену в кінці 1970-х років для іграшки Texas Instruments Speak & Spell, а на початку 1980-х років для аркадних машин Sega і в багатьох аркадних іграх Atari, Inc. з використанням TMS5220 LPC Chips. Створення правильної інтонації для цих проектів було важким завданням, і результати ще не збігаються з інтерфейсами тексту-мовлення в режимі реального часу.

Артикуляторний синтез
Суглобовий синтез відноситься до обчислювальних методів синтезу мови на основі моделей людського голосового тракту і суглобових процесів, що відбуваються там. Перший суглобовий синтезатор, регулярно використовуваний для лабораторних експериментів, був розроблений в лабораторіях Хаскінса в середині 1970-х років Філіпом Рубіном, Томом Баером і Полом Мермельштейном. Цей синтезатор, відомий як ASY, був заснований на моделях голосових шляхів, розроблених в Bell Laboratories в 1960-х і 1970-х роках Полом Мермельштейном, Сесілом Кокером і колегами.

До недавнього часу артикуляторні моделі синтезу не були включені в комерційні системи синтезу мови. Винятком є система NeXT, спочатку розроблена і продана компанією Trillium Sound Research, спільною компанією Університету Калгарі, де проводилося багато оригінальних досліджень. Після розпаду різних втілень NeXT (запущений Стівом Джобсом наприкінці 1980-х років і об'єднаний з Apple Computer в 1997 році), програмне забезпечення Trillium було опубліковано під GNU General Public License, з роботою, яка продовжувалася як гнусомовність. Система, вперше випущена на ринок в 1994 році, забезпечує повну конвертацію тексту в мову на основі артикуляції, використовуючи аналог хвильової лінії або лінії передачі людських ротових і носових шляхів, контрольованих "розрізною регіональною моделлю" Карре.

Новіші синтезатори, розроблені Хорхе С. Луцеро та колегами, включають моделі біомеханіки голосового складання, глоттальної аеродинаміки та акустичного поширення хвиль в бронхах, трахеї, носових і ротових порожнинах, і таким чином становлять повні системи фізичної симуляції мови.
Двома основними технологіями, що генерують синтетичні форми мовлення, є конкатенантний синтез і синтез формуючих.

Конкатенантний синтез ґрунтується на з'єднанні сегментів записаної мови. Він, як правило, виробляє найбільш природно звучаючу синтезовану мову. Однак відмінності між природними варіаціями мови і характером автоматизованих методів сегментації хвильових форм іноді призводять до слухових збоїв у вихідних. Максимальна природність зазвичай вимагає, щоб бази даних мовлення були дуже великими, в деяких системах вони коливалися в гігабайти записаних даних, що представляють десятки годин мовлення.

Формативний синтез не використовує зразки людської мови під час виконання. Замість цього синтезований вихід мови створюється за допомогою адитивного синтезу та акустичної моделі. Багато систем, заснованих на технології синтезу формуючих речовин, генерують штучну, роботизовану звукову мову, яку ніколи не можна було б помилитися з людською мовою. Вони зазвичай є меншими програмами, ніж конкатентні системи, тому що у них немає бази даних проб мовлення. Тому вони можуть бути використані в вбудованих системах, де пам'ять і мікропроцесорна потужність особливо обмежені.