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简介
这篇博客的主要内容是对语音合成 （text to speech）的背景知识进行介绍。 希望可以让读者通俗易懂的了解语音合成的工作原理， 并对为了理解state-of-the-art text to speech 的算法做基础。
这个简介主要基于这篇论文 “Wavenet: a generative model for raw audio”的附录介绍的。 论文链接如下： https://arxiv.org/pdf/1609.03499.pdf, 以及stanford CS224S的课程， 链接如下 http://web.stanford.edu/class/cs224s/lectures/224s.17.lec14.pdf
什么是语音合成
语音合成是通过文字人工生成人类声音， 也可以说语音生成是给定一段文字去生成对应的人类读音。 这里声音是一个连续的模拟的信号。而合成过程是通过计算机， 数字信号去模拟。 这里就需要数字信号处理模拟信号信息，详细内容可参考 [1]。
图片1， 就是一个例子用来表示人类声音的信号图。 这里横轴是时间， 纵轴是声音幅度大小。声音有三个重要的指标，振幅（amplitude）, 周期（period）和频率（frequency）。 振幅指的是波的高低幅度，表示声音的强弱，周期和频率互为倒数的关系， 用来表示两个波之间的时间长度，或者每秒震动的次数。 而声音合成是根据声波的特点， 用数字的方式去生成类似人声的频率和振幅， 即音频的数字化。了解了音频的数字化，也就知道了我们要生成的目标函数。
音频的数字化主要有三个步骤。
取样（sampling）：在音频数字化的过程，采样是指一个固定的频率对音频信号进行采样， 采样的频率越高， 对应的音频数据的保真度就越好。 当然， 数据量越大，需要的内存也就越大。 如果想完全无损采样， 需要使用Nyquist sampling frequency， 就是原音频的频率2倍。
量化 （quantization）： 采样的信号都要进行量化， 把信号的幅度变成有限的离散数值。比如从0 到 1， 只有 四个量化值可以用0， 0.25， 0.5， 0.75的话， 量化就是选择最近的量化值来表示。
编码 （coding）：编码就是把每个数值用二进制的方式表示， 比如上面的例子， 就可以用2bit 二进制表示, 00, 01, 10, 11。 这样的数值用来保存在计算机上。
采样频率和采样量化级数是数字化声音的两个主要指标，直接影响声音的效果。 对于语音合成也是同样， 生成更高的采样频率和更多多的量化级数（比如16 bit）, 会产生更真实的声音。 通常有三个采样频率标准
1. 44.1kHz 采样， 用于高品质CD 音乐
2. 22.05kHz 采样， 用于语音通话， 中品质音乐
3. 11.025kHz 采样， 用于低品质声音。
而量化标准一般有8位字长（256阶）低品质量化 和16位字长（65536阶）高品质量化。
还有一个重要参数就是通道（channel）, 一次只采样一个声音波形为单通道， 一次采样多个声音波形就是多通道。
所以在语音合成的时候，产生的数据量是 数据量=采样频率* 量化位数*声道数， 单位是bit/s。 一般声道数都假设为1.。 采样率和量化位数都是语音合成里的重要指标，也就是设计好的神经网络1秒钟必须生成的数据量。
语音合成流程
文本分析（text analysis）
文本分析就是把文字转成类似音标的东西。 比如下图就是一个文本分析，用来分析 “PG&E will file schedules on April 20. ” 文本分析主要有四个步骤， 文字的规范化， 语音分析， 还有韵律分析。 下面一一道来。
文本规范化 (Text normalization )
文本分析首先是要确认单词和句子的结束。 空格会被用来当做隔词符. 句子的结束一般用标点符号来确定， 比如问号和感叹号 （？！）, 但是句号有的时候要特别处理。 因为有些单词的缩写也包含句号， 比如 str. "My place on Main Str. is around the corner". 这些特别情况一般都会采取规则（rule）的方式过滤掉。
接下来 是把非文字信息变成对应的文字， 比如句子中里有日期， 电话号码， 或者其他阿拉伯数字和符号。 这里就举个例子， 比如， I was born April 14. 就要变成， I was born April fourteen. 这个过程其实非常繁琐，现实文字中充满了 缩写，比如CS, 拼写错误， 网络用语， tmr --> tomorrow. 解决方式还是主要依靠rule based method， 建立各种各样的判断关系来转变。
语音分析 (Phonetic analysis)
语音分析就是把每个单词中的发音单词标出来， 比如Fig. 3 中的P, 就对应p和iy, 作为发音。 这个时候也很容易发现，发音的音标和对应的字母 不是一一对应的关系，反而需要音标去对齐 （allignment）。 这个对齐问题很经典， 可以用很多机器学习的方法去解决， 比如Expectation–maximization algorithm.
韵律分析 (Prosody analysis)
韵律分析就是英语里的语音语调， 汉语中的抑扬顿挫。 我们还是以英语为例， 韵律分析主要包含了： 重音 (Accent)，边界 (boundaries), 音长 (duration)，主频率 (F0).
重音（Accent）就是指哪个音节发生重一点。 对于一个句子或者一个单词都有重音。 单词的重音一般都会标出来，英语语法里面有学过， 比如banana 这个单词， 第二个音节就是重音。 而对于句子而言，一样有的单词会重音，有的单词会发轻音。 一般有新内容的名词， 动词， 或者形容词会做重音处理。 比如下面的英语句子， surprise 就会被重音了， 而句子的重音点也会落到单词的重音上， 第二个音节rised, 就被重音啦。 英语的重音规则是一套英语语法，读者可以自行百度搜索。
I’m a little surprised to hear it characterized as upbeat.
边界 （Boundaries） 就是用来判断声调的边界的。 一般都是一个短语结束后，有个语调的边界。 比如下面的句子， For language, 就有一个边界， 而I 后面也是一个边界.
For language, I , the author of the blog, like Chinese.
音长（Duration）就是每个音节的发声长度。 这个通俗易懂。 NLP 里可以假定每个音节单词长度相同都是 100ms, 或者根据英语语法， 动词， 形容词之类的去确定。 也可以通过大量的数据集去寻找规律。
主频率 （F0）就是声音的主频率。 应该说做傅里叶转换后， 值 (magnitude) 最大的那个。 也是人耳听到声音认定的频率。一个成年人的声音主频率在 100-300Hz 之间。 这个值可以用 线性回归来预测， 机器学习的方法预测也可以。一般会认为，人的声音频率是连续变化的，而且一个短语说完频率是下降趋势。
文本分析就介绍完了，这个方向比较偏语言学， 传统上是语言学家的研究方向，但是随着人工智能的兴起，这些feature 已经不用人为设计了，可以用端到端学习的方法来解决。 比如谷歌的文章 TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS 就解救了我们。
https://arxiv.org/pdf/1703.10135.pdf
声波生成（waveform synthesis）
这个部分就比较像我们算法工程师的工作内容了。 在未来的博客里， 会详细介绍如何用Wavenet 和WaveRNN 来实现这一步骤的。 今天这个博客就是简介一下算法。
这里说所谓的waveform synthesis 就是用这些 语言特征值（text features）去生成对应的声波，也就是生成前文所说的采样频率 和 振幅大小（对应的数字信号）。 这里面主要有两个算法。
串接合成（concatenative speech synthesis）： 这个方法呢， 就是把记录下来的音节拼在一起来组成一句话，在通过调整语音语调让它听起来自然些。 比较有名的有双音节拼接（Diphone Synthesis） 和单音节拼接（Unit Selection Synthesis）。这个方法比较繁琐， 需要对音节进行对齐（alignment）， 调整音节的长短之类的。
参数合成 （Parametric Synthesis）： 这个方法呢， 需要的内存比较小，是通过统计的方法来生成对应的声音。 模型一般有隐马尔科夫模型 （HMM），还有最近提出的神经网络算法Wavenet, WaveRNN.
对于隐马尔科夫模型的算法， 一般都会生成梅尔频率倒谱系数 （MFCC），这个是声音的特征值。 感兴趣的可以参考这篇博客 去了解 MFCC。
https://www.cnblogs.com/BaroC/p/4283380.html
对于神经网络的算法来说， 一般都是生成256 个 quantized values 基于softmax 的分类器， 对应 声音的 256 个量化值。 WaveRNN 和wavenet 就是用这种方法生成的。
学习资料
下面是我学习语音合成的一些资料， 其中stanford cs224s 是强力推荐的，但是这个讲义讲的逻辑不是很清楚， 要反复看才会懂。
UCSB Digital Speech Processing Course 课程, 声音信号处理的基础。 建议读一遍， 链接如下， https://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/
Stanford CS224S http://web.stanford.edu/class/cs224s/
WaveRNN, https://arxiv.org/pdf/1609.03499.pdf
音频的数字化， https://wenku.baidu.com/view/68fbf1a4f61fb7360b4c658b.html
