最近的几篇文章，都提到了本公众号最近推出的「技艺丛谈随身听」，昨天后台有读者留言，说他对该小程序的原理比较感兴趣。作为语音技术研发的从业者，这里给大家简单介绍下背后的原理。相信读者里应该很多都不是语音合成的从业者，所以大概介绍下背后的技术，让读者大概了解下语音合成这一重要的AI方向，也算是以另类的角度切入，给大家科普下语音AI技术中的语音合成。

语音技术涉及的面比较广，包括语音信号处理，语音唤醒，语音识别，语音合成等。

语音信号处理处理的问题包括降噪、回声消除、声源定位等。典型的场景比如，听歌的时候，播放器里让声音听起来更舒服的一些技术。再比如，亚马逊推出的Echo音箱，需要解决远场交互的问题（比如在3-5米外去唤醒音箱，并与音箱进行交互）。再比如，车载上的语音交互，提供的主驾、副驾模式，就是典型的声源定位和波束成形应用。在主驾模式下，副驾在闲聊，是不太会影响主驾的语音交互的。信号处理使用到的技术术语包括DSP，DOA，beamforming, Echo Cancellation等，感兴趣的读者可以顺藤摸瓜，找一些资料读读。

语音唤醒主要解决的问题类似聊天的时候，「叫」某人一声，引起他的注意力，开始听你说话，也就是开始语音识别过程。典型的如手机上的语音助手，比如苹果的「hey siri」,谷歌的「ok google」,国内华为的「小艺小艺」，小米的「小爱同学」等。

唤醒要达到唤醒率高，误唤醒率低的几个目标。就和人聊天的场景一样，唤醒率高意味着你一叫他，他就理你，转过头来和你对话。唤醒率低的话，你就会要么觉得对方「耳背」，老需要叫他好几次才能听见，要么觉得他故意不理你，装作没听见。

而误唤醒就是说，你没有唤醒他，结果他转过来和你说：「你刚才是不是叫我了」，你就会觉得他莫名其妙，神经过敏。如何在高唤醒率的情况下，又保持低误唤醒率，是语音唤醒的难点。另一个难点在于，如何在不同环境下保持高唤醒率，比如开车的时候，开着车窗是否能唤醒自如。在有风噪、胎噪等不同噪声的情况下，保持较好的唤醒率。在高速路上高速行驶的时候，在后座有人闲聊的时候，在车里开着语音导航或者播着音乐的情况下，是否能提供较好的唤醒率。语音唤醒对应的术语包括wake-up word,hotword, false trigger 等，感兴趣的同学可以自行找资料阅读。

语音识别的任务，就是将语音转换为对应的文本，相当于人的耳朵提供的听觉功能，把人嘴巴说的声音，转换为正确的文本内容。语音识别系统的发展也有大几十年了，早期的系统是孤立词系统，只能识别有限的几个词汇，比如识别你说的是电话号码里的哪个数字，也就是提供的是0-9总共十个数字的识别任务。自动语音识别，英文叫ASR，全称为Automatic Speech Recognition。后来的大词汇量连续语音识别，英文为LVCSR，全称是Large Vocabulary Continuous Speech Recognition。ASR这里就不展开了，有兴趣的可以找一些相关的文章了解下。或者下载个讯飞的语音输入法，或者百度和搜狗的输入法，使用几天，直观感受下。目前微信发送语音的时候，也可以自动转换为文本了。整体的识别率目前已经挺高的了，假如环境不太复杂，而你的普通话也还算标准的话。没有试过的同学不妨试试看。

接下来进入正题，聊聊语音合成，语音合成英文名为Speech Synthesis。一般使用TTS更多一些，也就是Text To Speech, 文语转换，也就是文本到语音的转换。一般TTS分为三部分，前端分析，声学模型，声码器。最近两三年，TTS方面有很大的技术突破，自从谷歌推出WaveNet论文后，整个行业就开始一路高歌猛进。

TTS相当于是人类的「嘴巴」，让人类的想法，从文字变成声音。一个最简单的普通话语音合成系统可以这样做：

汉语大概1400个左右的带音调的音节（可以参考如下文档：

https://wenku.baidu.com/view/4da45667336c1eb91a375df9.html，这里统计的个数为1316个），如果你想做一个自己声音的合成系统，你把每个音节都录音一下，存储一份音节和音频的对应关系。要合成时，将输入文本切分为一个个字，每个字找对应的发音音节（这里存在多音字的发音分类问题，我们先假设先找该字的高频发音），然后使用音节去查找对应的音频。每个字都找到后，将各个音频拼接在一起，基本上就是最简单的语音合成系统了。

比如「北京今天天气不错」这句话，合成出来的感觉是这样的：

当然，为了让拼接的方法读得更好，有很多工作要做：

我们来看个词汇级别的拼接效果，还是以「北京今天天气不错」这句话，我们切割为「北京/今天/天气/不错」，拼接起来效果大概这样：

在相当长的时间里，业界主流的TTS在线系统，都是使用拼接法来做的。后来也出现了参数预测法。早期使用的更多的是HMM和决策树等。后来深度学习的方法开始流行。目前比较主流的方法，声码器大部分源自Google 提出的WaveNet，声学模型大部分源自Tacotron。

生活中在很多场景都可以看到语音合成的应用了，典型的比如高德地图的林志玲语音导航，比如SIRI的语音助手，智能音箱的语音播报等。

那么，公众号之类的长文章，要使用TTS来播报的话，相比导航或者语音助手的播报，有哪些难点呢？随便列举几个如下：

1，大部分语音助手的播报内容，都是产品经理配置的话术。在语音交互里，有一个模块叫做语言生成，Language Generation，缩写就是LG。LG大部分都是根据产品定义来编写的，变化有限。所以相对而言，语音助手类的播报内容，句法比较固定，相对容易测试和优化。另外， LG一般比较简单，话痨型的语音助手，不太会受到用户欢迎。早期没有办法支持打断功能的时候，话痨更可怕，很浪费用户时间。打断是说在播报TTS内容的时候，用户可以直接开始说话，而不用等到播报结束，它要解决的是回声消除问题，也就是TTS的播报内容，被麦克风录音进去后，应该能够以某种方法被消除掉，用户说话的语音，不应该受到自回声的影响。

2，语音交互的响应文本一般比较短，难度较小。文章较长的时候，就考验音频的质量问题了。这个和说一句话与写一篇作文的难度类似。大部分人都能够流畅地说一两句话，但是要流畅地朗读一篇文章就不那么容易了。要播报的文本越长，可能出问题的地方越多。比如多音字问题，像下面的句子，

「人要是行，干一行行一行，一行行行行行。

    要是不行，干一行不行一行，一行不行行行不行」

这么复杂的句子是否能够读对？比如断句会影响到韵律，抑扬顿挫的感觉不对，往往听起来不知所云。举个例子：「早上点早点早点早上早点吃」，可以根据不同的说话人意图，可以有几个不同的断句。比如

第一种读法，早上/点/早点，早点/早上/早点吃。

第二种读法，早，上点/早点，早点/早上/早点吃。

第三种读法，早上/点早点/早点，早上/早点吃。

一般的程序，还没有聪明到能够根据上下文信息，预测出不同的读法。况且，很多时候上下文其实是缺失的。那么怎么根据作者的意图，读出不同的风格来，就不是AI能自动搞定的了。

3，AI语音一般比较单调枯燥，容易让听众昏昏欲睡。和写文章一样，文章比较长的时候，往往会在必要的地方加个小标题，高亮一下几个关键词，或者是插入一两张图片，让文章更有呼吸感。如果大家听过喜马拉雅之类的播客内容，会发现其实音频生产也类似，需要通过一些音频制作的技巧，比如插入必要的音效，配上优美的背景音乐，或者是根据不同的上下文，变换不同的语速，或者是用上不同的声音情感，从而让听众更加「声临其境」。否则，长文章听起来，可能就有点昏昏欲睡，被听众当成催眠曲了。

出门问问团队打造的AI配音方案，为了解决上面提到的问题，让音频生产者能够快速生产出高质量的音频，开发了一系列的产品。其中一个产品就是「魔音工坊」。魔音工坊的名字是我取的，英文名字是Voice Maker，很明显，我们意在打造一个音频创造的工具，让内容创作者可以快速将文本转换为高品质的音频文件，在AIoT和5G时代到来之际，实现内容形态的升级。

魔音工坊的地址是：

https://voice-maker.mobvoi.com/

可以点击「阅读原文」访问网站。网站暂时还不支持移动版，目前只是首页做了适配，要体验的话，请使用电脑进行体验。欢迎有写文章习惯的朋友体验看看，试着也给你的公众号配上音频吧。

目前魔音工坊和小程序是深度整合的，在魔音工坊编辑完音频后，可以一键发布到小程序，这样在公众号中就可以插入对应的小程序卡片了。读者在公众号中，点击打开小程序，即可收听公众号的音频版本了。

有问题欢迎随时反馈给我。