TTS是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”。 它将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语（或者其他语言语音）输出的技术，隶属于语音合成（SpeechSynthesis）。
语音，在人类的发展过程中，起到了巨大的作用。语音是语言的外部形式，是最直接地记录人的思维活动的符号体系，也是人类赖以生存发展和从事各种社会活动最基本、最重要的交流方式之一。
而让机器开口说话，则是人类千百年来的梦想。语音合成（Text To Speech），是人类不断探索、实现这一梦想的科学实践，也是受到这一梦想不断推动、不断提升的技术领域。
语音合成作为人机交互中必不可少的一个环节，随着计算机的运算和存储能力的迅猛发展，语音合成技术由早期的基于规则的参数合成，到基于小样本的拼接调整合成，并逐渐发展为现在比较流行的基于大语料库的拼接合成。
与此同时，合成语音的自然度和音质都得到了明显的改善，在一定程度上达到了人们的应用需求，从而促进了其在实际系统中的应用。
语音合成发展历史
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。
基于深度学习的技术
当前的主流方法分为基于统计参数的语音合成、波形拼接语音合成、混合方法以及端到端神经网络语音合成。
基于参数的语音合成包含隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）以及深度学习网络（Deep Neural Network，DNN）。
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。
语音合成基本流程图
文本前端
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）和字音转换（Grapheme-to-Phoneme，G2P）等。
声学模型
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。 声学特征以 “帧” 为单位，一般一帧是 10ms 左右，一个音素一般对应 5~20 帧左右。
声学模型需要解决的是 “不等长序列间的映射问题”，“不等长”是指，同一个人发不同音素的持续时间不同，同一个人在不同时刻说同一句话的语速可能不同，对应各个音素的持续时间不同，不同人说话的特色不同，对应各个音素的持续时间不同。
声码器
声码器将声学特征转换为波形，它需要解决的是 “信息缺失的补全问题”。 信息缺失是指，在音频波形转换为频谱图时，存在相位信息的缺失； 在频谱图转换为 mel 频谱图时，存在频域压缩导致的信息缺失。
假设音频的采样率是 16kHz， 即 1s 的音频有 16000 个采样点，一帧的音频有 10ms，则 1s 中包含 100 帧，每一帧有 160 个采样点。 声码器的作用就是将一个频谱帧变成音频波形的 160 个采样点，所以声码器中一般会包含上采样模块。
随着车联网和智能汽车的兴起，越来越多的语音功能被搭载在车机上，仙林智能也将持续深耕智能出行场景，以前沿AI科技赋能智能车联网，为汽车用户带来更便捷、更安全、更有温度的语音交互体验。
