提升用户体验的利器——TTS语音合成软件盘点

在当今信息爆炸的时代，人们每天都要处理大量的文本信息。因此，将文本信息转化为语音信息，使得信息能够以更自然、更方便的方式传达给人们，就显得尤为重要。这就是TTS（Text-to-Speech）技术的价值所在，能够让机器用自然的语音与人类进行交流，提高人机交互的效率和体验。

对于我来说，我接触最多的就是利用TTS听书，因为眼睛长时间的阅读容易疲劳，而且并不是所有场合都适合文本阅读。

下面本文将从TTS技术的简介、工作原理、发展历程、应用场景和发展趋势等方面，详细介绍TTS技术的相关知识。

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1️⃣ TTS 技术简介

TTS，全称为 Text To Speech，中文意为“从文本到语音”，是一种将文本信息转换为语音信号的技术，也称之为语音合成（SpeechSynthesis）。通俗来说它就是一种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，使得计算机、机器人或其他数字设备能够“说话”，

TTS 技术的发展旨在让计算机可以像人类一样以可理解的方式进行语音交流，主要挑战是如何生成高质量、高自然度、高可定制性的语音，并广泛应用于众多领域，以满足不同的应用需求。

TTS技术的评价指标主要有两个方面：客观指标和主观指标。
客观指标是通过数学公式或算法来计算语音的质量，例如信噪比、均方误差、频谱失真等。
主观指标是通过人类听众的感受来评价语音的质量，例如清晰度、自然度、流畅度、情感度等。
一般来说，主观指标更能反映语音的真实效果，但也更受个人偏好和环境干扰的影响。因此，TTS技术的评价需要综合考虑客观指标和主观指标，以达到最佳的平衡。

2️⃣ TTS 技术工作原理

TTS 技术的工作原理可以分为文本预处理、文本分析、声学模型和信号处理四个主要步骤。

文本预处理：对输入的文本进行基本的清理清洗、分词、编码等标准化操作，例如去除标点符号、处理缩写词和转换为音素表示。
文本分析：将文本分析为语音学上的要素，例如音素、重音模式和语调等。这些要素构成了语音合成的基础。
声学模型：根据输入的文本和语音学要素，通过深度学习模型（如循环神经网络或转录自注意力机制），预测出对应的声学特征。这些声学特征包括音频的音高、声调、音量和语速等。
信号处理：利用声学模型生成的声学特征，通过信号处理技术（如联合编码器和音频合成）将其转化为最终的口语音频信号。

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3️⃣ TTS 技术的发展历程

自20世纪50年代以来，文本转语音（Text-to-Speech, TTS）技术经历了从概念验证到广泛应用的漫长而富有成果的发展历程。它不仅改变了人机交互的方式，也为视障人士、教育领域及诸多行业带来了前所未有的便利。

起源与早期发展阶段（1950s - 1980s）

TTS技术的起源可以追溯到20世纪50年代，那时的研究者开始尝试通过电子设备模拟人类语言发声。最早的TTS系统依赖于拼接法或合成法，它们将预录制的人类声音片段按照特定规则拼接在一起以形成单词和句子。然而，这些系统的发音机械且不自然，适用范围有限。

参数合成阶段（1980s - 1990s）

随着数字信号处理技术的进步，参数合成方法在这一时期得到了快速发展。其中，线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）被广泛应用于语音分析和合成中，通过对真实语音波形进行建模来生成语音。此外，声码器（Vocoder）技术也逐步成熟，能够根据音素特征参数生成连续的语音信号。尽管如此，合成语音的质量依然受限，其韵律和语调自然度不足。

波形拼接与混合技术（1990s - 2000s）

进入90年代，大规模语音数据库的建立为更精细的TTS技术提供了可能。波形拼接技术在此阶段得到优化，通过采集大量真人录音，并对每个音节、音素甚至音节内的细微变化进行记录和分类，使得合成语音在音质上有了显著提升。同时，基于HMM（Hidden Markov Model）模型的统计参数合成方法也被引入，结合了参数合成与波形拼接的优点，进一步提高了合成语音的自然度。

深度学习与神经网络时代（2000s - 2010s）

进入21世纪10年代，深度学习技术特别是神经网络的发展为TTS领域带来了革命性的变革。端到端的神经网络模型，摒弃了传统方法中的复杂中间步骤，直接从文本输入映射到音频输出，极大提升了语音合成的真实感和流畅性。但是，TTS技术的发展还面临着一些挑战，比如如何提高语音的自然度和表达力，如何实现多语言和多风格的语音合成，以及如何实现高效和低资源的语音合成等。

人工智能时代（2010s - 至今）

近年来，基于计算机技术和人工智能技术不断发展，TTS 技术也取得了令人瞩目的发展。我们能够利用强大的AI人工智能和机器算力，不仅能通过快速高效地模拟学习，合成和你一模一样的声音，还实现了更加细致的情感表达和个性化定制功能。
如今的TTS技术结合AI已能够高度模拟人类说话时的自然韵律和情感色彩，而且正在向跨语言、多风格、强个性化方向不断拓展和深化，例如影视解说中的AI配音就是一个不错的体现。

4️⃣ TTS技术的应用场景

TTS 技术已经被广泛应用在多个领域中，包括但不限于以下场景：

智能语音助手：智能语音助手是TTS技术最典型的应用场景之一。通过与智能语音助手的口语交互，用户可以方便地查询信息、设置提醒、控制智能家居设备等。
例如苹果的Siri，小米的小爱同学，华为的小艺等众多语音助手。
电子书朗读：对于那些眼睛疲劳或者不方便阅读的用户来说，电子书朗读是一个非常好的选择。通过TTS技术，用户可以将电子书中的文本转化为语音，随时随地听取书籍内容。
语音导航：在驾驶过程中，用户可以通过语音导航系统查询路线、交通状况等信息。TTS技术可以将这些信息转化为语音，方便用户在行驶过程中获取信息。
公共服务：在公共服务领域，TTS技术也被广泛应用。例如，公共交通系统可以通过TTS技术向乘客播报实时信息，医疗机构可以通过TTS技术向患者提供医疗信息等。
娱乐产业：在娱乐产业中，TTS技术也发挥了重要的作用。例如，游戏中的角色对话、电影或电视剧的配音等。通过TTS技术，可以轻松地生成各种语音效果，增强作品的观赏性。
无障碍辅助：TTS 技术为视障人士提供了与计算机进行语音交互的能力，包括浏览互联网、阅读电子文档和收听音乐等。
语音翻译：语音翻译是一种利用TTS技术来实现语音转换的应用场景，通过语音的方式来翻译各种语言，例如英语、中文、日语等。语音翻译的特点是可以提高翻译的效率和体验，让用户可以更方便和自然地进行跨语言的交流和学习。语音翻译的代表产品有Google Translate、Microsoft Translator和Baidu Translate等。

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5️⃣ TTS 技术的发展趋势

未来，TTS 技术有望在以下方面取得进一步的发展：

语音个性化：TTS 技术将更加关注生成个性化的语音，使得语音合成的角色更具个性和真实感。这可以通过融合情感和语音风格等因素来实现。
多语种支持：TTS 技术将进一步提升对多种语言的支持，涵盖更多的语音和文化背景，从而拓宽其应用范围和用户群体。
实时语音合成：TTS 技术将更加注重实时性能，实现低延迟的语音合成，使得实时的交互更加自然流畅。
跨领域整合：TTS 技术有望与其他技术（如自然语言处理、计算机视觉和虚拟现实）进行整合，打造更具全方位交互能力的智能系统。

6️⃣ PC 端 TTS 软件推荐

注意：MS-TTS 和 Edge-TTS 项目由于种种原因已失效，TTS-VUE 能用但是得自己配置，可查看我往期文章或者自行查看官方文档

TTS-VUE

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MS-TTS（项目已死）

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Edge-TTS（项目已死）

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7️⃣ 移动端 TTS 软件推荐

推荐使用 MultiTTS，不但能使用各大厂的TTS引擎，而且UI相比其它软件也比较美观。软件支持在线/离线朗读，多角色朗读，可导入音源，最重要的是AI语音媲美真人，配合阅读、静读天下等读书软件简直就是完美搭配。详情可查看往期文章。

MultiTTS（推荐）

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TTS Server

微软 TTS

Google 文字转语音引擎

讯飞语记

8️⃣ TTS 软件打包下载

123云盘下载地址：https://www.123pan.com/s/s2xcVv-T28UH.html

9️⃣文章结论/总结语

💡综上所述，TTS技术作为人机交互的重要技术之一，具有广阔的应用前景。随着人工智能和深度学习技术的不断发展，TTS技术将在越来越多的领域得到应用，为人们的生活带来更加便利和丰富的体验。期待TTS技术可以为人们带来更多便利和愉悦的语音交互体验。😊

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