Технология синтеза речи: от формантного синтеза до нейросетевых TTS

Для кого эта статья:

• Специалисты и студенты в области разработки программного обеспечения, особенно в сфере синтеза речи и обработки естественного языка.
• Исследователи и практики, занимающиеся нейросетевыми технологиями и машинным обучением.

• Профессионалы, работающие в сфере голосовых технологий и желающие узнать о современных достижениях в синтезе речи.

  Голос, который читает вам погоду через умную колонку, навигационные подсказки или аудиокнигу — результат работы технологии синтеза речи (TTS). За кажущейся простотой "говорящих машин" стоят десятилетия исследований и сложнейшие алгоритмы. Современные TTS-системы способны генерировать речь, практически неотличимую от человеческой, с естественными интонациями и эмоциями. Но как именно текст превращается в звуковые волны? Какие технологии обеспечивают этот процесс? Погрузимся в техническую анатомию синтеза речи и разберем ключевые принципы, лежащие в основе TTS-технологий. 🎙️

Разработка TTS-систем требует глубокого понимания обработки естественного языка и аудиосигналов. Курс Обучение Python-разработке от Skypro даёт фундаментальные знания и практические навыки, необходимые для работы с такими технологиями. Освоив Python и его библиотеки для машинного обучения, вы сможете создавать собственные системы синтеза речи или эффективно интегрировать существующие TTS-решения в ваши проекты. Инвестиция в эти знания открывает двери в перспективную область голосовых технологий.

TTS: определение и роль в цифровой коммуникации

Технология синтеза речи (Text-to-Speech, TTS) представляет собой комплекс алгоритмов и методов, преобразующих письменный текст в устную речь. Фактически, TTS является обратной задачей распознавания речи и выступает ключевым связующим звеном между цифровыми системами и человеческим восприятием.

TTS-технологии находят применение во множестве областей, каждая из которых предъявляет свои требования к качеству синтезированной речи:

• Ассистивные технологии для людей с ограниченными возможностями (программы экранного доступа, читалки для слабовидящих)
• Голосовые помощники и интерфейсы (Siri, Алиса, Google Assistant)
• Навигационные системы и транспортные объявления
• Озвучивание текстового контента (новости, статьи, электронные книги)
• Образовательные приложения и языковое обучение
• Телекоммуникационные системы и колл-центры

Исторически развитие TTS прошло несколько этапов — от механических устройств XVIII века до современных нейросетевых моделей. Каждый скачок в развитии технологий приближал синтезированную речь к естественному звучанию человеческого голоса.

Ключевыми метриками качества TTS считаются разборчивость (intelligibility), естественность (naturalness) и соответствие оригинальному тексту (fidelity). С развитием технологий добавились такие параметры, как способность передавать эмоции, интонации и индивидуальные особенности голоса.

Алексей Куприянов, руководитель исследовательской группы по синтезу речи

В 2018 году наша команда столкнулась с задачей создания голосового помощника для крупного банка. Клиент настаивал на полностью естественном звучании, которое будет неотличимо от человеческого. Тогда мы только начинали экспериментировать с нейросетевыми подходами к TTS.

Мы попробовали три разных технологии: классический конкатенативный синтез с большой базой фонем, параметрическую модель на основе HMM и экспериментальную нейросетевую архитектуру. Результаты были показательными: конкатенативный подход давал приемлемое качество, но "швы" между фрагментами все равно были заметны; параметрический синтез звучал гладко, но недостаточно естественно; а нейросетевая модель, несмотря на некоторые артефакты, удивила всех своей человекоподобностью.

Мы выбрали нейросетевой подход и за три месяца доработали его до коммерческого качества. Когда мы демонстрировали финальный результат, сотрудники банка не могли поверить, что говорит машина, а не актер дубляжа. Этот проект убедил меня: будущее TTS однозначно за нейросетями.

Фундаментальные принципы работы синтеза речи

Независимо от конкретной реализации, все системы TTS включают ряд последовательных этапов обработки, преобразующих текст в звуковые волны. Понимание этих этапов критически важно для специалистов, работающих с технологиями синтеза речи. 🔄

Стандартный конвейер TTS включает следующие основные компоненты:

1. Анализ текста (Text Analysis) — предварительная обработка входного текста, включающая нормализацию, расшифровку сокращений, чисел и специальных символов
2. Лингвистический анализ (Linguistic Analysis) — морфологический и синтаксический разбор, определение частей речи и структуры предложения
3. Фонетическая транскрипция (Phonetic Transcription) — преобразование слов в последовательность фонем согласно правилам языка
4. Просодическое моделирование (Prosodic Modeling) — генерация интонации, ритма, пауз и других супрасегментных характеристик речи
5. Акустическое моделирование (Acoustic Modeling) — преобразование лингвистических и просодических характеристик в акустические параметры
6. Генерация речевого сигнала (Waveform Generation) — создание звуковой волны на основе полученных акустических параметров

Функциональные блоки TTS-системы можно разделить на две основные части: фронтенд (front-end) и бэкенд (back-end). Фронтенд отвечает за обработку текста и преобразование его в лингвистическое представление, а бэкенд генерирует звуковой сигнал на основе этого представления.

Одним из ключевых аспектов синтеза речи является обработка просодики — тех аспектов речи, которые не связаны напрямую с фонемами, но существенно влияют на естественность звучания:

• Интонация (мелодический контур речи)
• Ритм и темп произнесения
• Ударение (слоговое, фразовое, логическое)
• Паузация (размещение и длительность пауз)
• Энергия или громкость произнесения

Особую сложность представляет работа с многозначными омографами (словами, которые пишутся одинаково, но произносятся по-разному в зависимости от контекста), числительными и сокращениями, требующими контекстного анализа для правильного произношения.

Современные TTS-системы часто используют гибридные подходы, комбинирующие лингвистические правила и статистические/нейросетевые методы для достижения оптимального баланса между вычислительной эффективностью и качеством синтезированной речи.

Конкатенативный синтез: сегментация и сборка речи

Конкатенативный синтез речи — технология, основанная на соединении (конкатенации) предварительно записанных фрагментов естественной речи. Это одна из наиболее распространенных технологий TTS, доминировавшая в коммерческих системах до середины 2010-х годов. Принцип работы этого метода напоминает создание музыкального ремикса: из имеющейся базы речевых фрагментов выбираются подходящие элементы, которые затем соединяются в нужной последовательности. 🧩

Ключевые элементы конкатенативного синтеза:

• База данных речевых единиц — хранилище предварительно записанных фрагментов речи диктора
• Система выбора единиц — алгоритм, определяющий оптимальную последовательность фрагментов для заданного текста
• Механизм обработки сигнала — подсистема, выполняющая соединение и модификацию выбранных фрагментов

В зависимости от размера используемых речевых единиц, конкатенативный синтез можно разделить на несколько подтипов:

1. Синтез на основе фонем — использование минимальных звуковых единиц языка. Требует меньшую базу данных, но дает менее естественный результат из-за сильного влияния коартикуляции.
2. Синтез на основе дифонов — использование пар соседних полуфонем. Учитывает переходные процессы между звуками, что улучшает качество синтеза.
3. Синтез на основе трифонов — использование троек фонем, учитывающих влияние предыдущего и последующего звуков на артикуляцию центральной фонемы.
4. Unit selection синтез — использование речевых фрагментов переменной длины, от отдельных фонем до целых фраз, выбираемых из большой речевой базы.

Unit selection представляет собой наиболее продвинутую форму конкатенативного синтеза. В этом подходе используется многопараметрическая целевая функция для выбора оптимальной последовательности речевых фрагментов, минимизирующей два типа стоимости:

• Target cost (стоимость цели) — мера соответствия кандидата требуемым фонетическим и просодическим характеристикам
• Concatenation cost (стоимость соединения) — мера спектрального несоответствия на границах соединяемых сегментов

Ирина Соколова, инженер по синтезу речи

В 2015 году я работала над созданием системы озвучивания для транспортной компании. Требовалось создать голосовой сервис для автоматического оповещения пассажиров на остановках. Бюджет был ограничен, а нейросетевые решения ещё не получили широкого распространения.

Мы решили использовать конкатенативный синтез на основе unit selection. Первым вызовом стала запись речевой базы. Мы пригласили профессионального диктора и записали более 10 часов материала, тщательно составленного для покрытия всех возможных фонетических контекстов русского языка. Особое внимание уделили интонационным шаблонам для объявлений — здесь требовалась особая "транспортная" манера произношения.

После сегментации и разметки базы данных мы столкнулись с типичной проблемой конкатенативного синтеза — "швами" между фрагментами. Решили её путем тщательной настройки целевой функции выбора сегментов и применения сглаживания на стыках. Помню, как мы вручную корректировали параметры соединения для часто используемых названий станций, добиваясь идеального звучания.

Результат превзошел ожидания клиента — система звучала естественно и четко. Она до сих пор используется на маршрутах компании, хотя технологии шагнули далеко вперёд. Этот проект наглядно показал, что даже с относительно простой технологией конкатенативного синтеза можно достичь высокого качества, если правильно спроектировать речевую базу и тонко настроить алгоритмы выбора единиц.

Для построения качественной системы конкатенативного синтеза требуется тщательная подготовка речевой базы, включающая:

1. Запись речевого материала в профессиональной студии с контролируемыми акустическими условиями
2. Сегментация записанной речи на отдельные элементы (фонемы, дифоны, слоги и т.д.)
3. Фонетическая и просодическая разметка полученных элементов
4. Выявление и устранение дефектных элементов
5. Индексирование базы для эффективного поиска

Преимущества конкатенативного синтеза включают высокую естественность звучания (особенно для типичных фраз, хорошо представленных в речевой базе) и низкие вычислительные требования при использовании готовой системы. Однако есть и существенные недостатки:

• Большие затраты на создание речевой базы данных
• Сложность модификации характеристик голоса (темп, высота, эмоциональная окраска)
• Неравномерное качество синтеза для разных фраз
• Ограниченные возможности по расширению на новые домены и языки

Несмотря на появление более совершенных методов синтеза речи, конкатенативные технологии всё ещё находят применение в специализированных системах с ограниченной областью применения, где требуется высокая надежность при ограниченных вычислительных ресурсах.

Параметрические модели: преобразование спектральных характеристик

Параметрический синтез представляет собой принципиально иной подход к генерации речи по сравнению с конкатенативными методами. Вместо соединения записанных фрагментов, параметрические системы моделируют речь математически, генерируя звуковой сигнал на основе набора акустических параметров. Эта технология позволяет преодолеть многие ограничения конкатенативного синтеза, обеспечивая большую гибкость и контроль над характеристиками синтезированного голоса. 📊

Ключевая идея параметрического синтеза заключается в построении статистической модели, которая отображает лингвистические особенности текста в акустические параметры речевого сигнала. Эти параметры затем используются вокодером для генерации звуковой волны.

Основными компонентами параметрического TTS являются:

1. Статистическая модель — связывает лингвистические характеристики с акустическими параметрами
2. Вокодер — генерирует речевой сигнал на основе акустических параметров
3. Параметризация речи — представление речевого сигнала в виде набора изменяющихся во времени параметров

Наиболее распространённым типом параметрического синтеза до появления нейронных сетей был Statistical Parametric Speech Synthesis (SPSS) на основе скрытых марковских моделей (Hidden Markov Models, HMM). В этом подходе каждая фонема моделируется как HMM с несколькими состояниями, которые генерируют последовательности акустических параметров.

Типичный набор акустических параметров включает:

• Спектральные параметры (например, мел-кепстральные коэффициенты, MFCC)
• Параметры основного тона (F0 или питч-контур)
• Параметры возбуждения (периодичность/непериодичность)
• Длительность фонем и состояний модели

Процесс обучения HMM-системы включает несколько этапов:

1. Подготовка корпуса, содержащего пары "текст-речь" с фонетической разметкой
2. Извлечение акустических параметров из речевых сигналов
3. Обучение контекстно-зависимых HMM, моделирующих распределение параметров
4. Кластеризация моделей с использованием деревьев решений для обобщения на невидимые контексты

Во время синтеза система выполняет следующие шаги:

1. Преобразование входного текста в последовательность контекстно-зависимых фонетических единиц
2. Выбор соответствующих HMM для каждой единицы
3. Определение длительности каждого состояния
4. Генерация последовательностей акустических параметров
5. Преобразование параметров в речевой сигнал с помощью вокодера

Параметрический синтез имеет ряд преимуществ по сравнению с конкатенативным:

• Значительно меньший размер модели (десятки МБ против гигабайтов для конкатенативных систем)
• Возможность модификации характеристик голоса (темп, высота, эмоциональная окраска) без записи нового материала
• Более стабильное качество для разнообразных входных текстов
• Лучшая масштабируемость на новые языки и домены

Однако традиционные параметрические системы на основе HMM имеют существенный недостаток — некоторую "размытость" или "приглушенность" синтезированной речи из-за статистического усреднения параметров и ограничений вокодеров.

С развитием глубокого обучения параметрический синтез эволюционировал в гибридные системы, где HMM заменяются различными типами нейронных сетей:

• Feed-forward DNN для отображения лингвистических характеристик в акустические параметры
• Рекуррентные нейронные сети (RNN), особенно LSTM и GRU, для лучшего моделирования временных зависимостей
• Автоматические энкодеры для компактного представления акустических параметров
• Нейросетевые вокодеры (например, WaveNet) для более качественного преобразования параметров в волновую форму

Эти усовершенствования значительно повысили качество параметрического синтеза, сделав его конкурентоспособным по естественности звучания с лучшими конкатенативными системами, сохранив при этом присущие ему преимущества гибкости и компактности.

Нейросетевой TTS: как работают современные системы

Революция глубокого обучения коренным образом изменила ландшафт технологий синтеза речи. Нейросетевые TTS-системы достигли беспрецедентного уровня качества, significativamente превосходящего традиционные подходы. Современные нейросетевые архитектуры способны генерировать речь, практически неотличимую от человеческой, с правильными интонациями, естественными паузами и даже эмоциональной окраской. 🧠

Существует несколько основных архитектур нейросетевого синтеза речи:

1. End-to-end модели — преобразуют текст непосредственно в звуковую волну, минуя промежуточные представления
2. Двухэтапные модели — сначала преобразуют текст в акустические параметры, затем генерируют волновую форму
3. Неавторегрессивные модели — генерируют весь речевой сигнал параллельно, а не последовательно

Ключевые нейросетевые архитектуры, определившие развитие современного TTS:

• WaveNet (2016) — автоматически генерирует речевые сигналы с использованием сверточных нейронных сетей с расширенными полями восприятия (dilated convolutions). Моделирует распределение вероятностей следующего аудиосэмпла на основе предыдущих.
• Tacotron/Tacotron 2 (2017-2018) — рекуррентно-сверточная архитектура с механизмом внимания, преобразующая текст в спектрограммы. Tacotron 2 в сочетании с WaveNet достиг качества, сопоставимого с человеческой речью.
• Transformer TTS (2019) — адаптация архитектуры Transformer с механизмом самовнимания для задач синтеза речи, обеспечивающая более эффективное моделирование длинных зависимостей.
• FastSpeech/FastSpeech 2 (2019-2020) — неавторегрессивные модели, использующие технику дистилляции знаний для параллельной генерации речи, значительно ускоряющие процесс синтеза.
• VITS (2021) — Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech, объединяющий преимущества вариационных автоэнкодеров, нормализующих потоков и состязательного обучения.

Современный конвейер нейросетевого TTS обычно состоит из следующих компонентов:

1. Текстовый энкодер — преобразует последовательность символов или токенов в скрытые представления, кодирующие лингвистическую информацию
2. Механизм внимания или выравнивания — устанавливает соответствие между элементами текста и генерируемой речью
3. Декодер акустических признаков — генерирует спектральные или другие акустические характеристики
4. Нейросетевой вокодер — преобразует акустические параметры в звуковую волну

Отдельного внимания заслуживают нейросетевые вокодеры, значительно повысившие качество синтезированной речи:

• WaveNet — автоматически моделирует сырую волновую форму аудио
• WaveRNN/WaveGRU — рекуррентные архитектуры для более эффективной генерации аудио
• WaveGlow — основанный на нормализующих потоках вокодер, обеспечивающий параллельную генерацию
• HiFi-GAN — использует генеративно-состязательную архитектуру для создания высококачественных речевых сигналов
• UnivNet — универсальный вокодер, способный работать с разными дикторами и условиями записи

Ключевые преимущества нейросетевого TTS включают:

• Исключительно высокое качество и естественность синтезированной речи
• Возможность обучения непосредственно на данных без необходимости проектирования сложных признаков вручную
• Гибкость в контроле характеристик голоса и стиля речи
• Способность моделировать эмоциональную окраску и выразительность

Однако нейросетевые подходы имеют и некоторые ограничения:

• Высокие вычислительные требования, особенно для автоматически моделей вроде WaveNet
• Необходимость в больших объемах качественных обучающих данных
• Сложность интерпретации и отладки моделей
• Проблемы с устойчивостью и робастностью в некоторых сценариях

Современные исследования в области нейросетевого TTS сосредоточены на нескольких направлениях:

• Многоголосый синтез — создание систем, способных имитировать разных дикторов или создавать новые голоса на основе короткого образца
• Управляемый синтез — обеспечение точного контроля над просодикой, эмоциональной окраской и стилем речи
• Многоязычный и кросс-языковой синтез — системы, работающие с несколькими языками или способные переносить характеристики голоса между языками
• Эффективные архитектуры — снижение вычислительных требований для мобильных и встраиваемых устройств
• Синтез в реальном времени — модели с низкой латентностью для интерактивных приложений

Особенно перспективным направлением является создание персонализированных систем TTS, способных быстро адаптироваться к голосу конкретного человека на основе небольшого количества речевых образцов. Такие технологии имеют широкий спектр применений — от ассистивных устройств для людей с нарушениями речи до сохранения голосов пациентов с прогрессирующими заболеваниями речевого аппарата.

Технологии синтеза речи прошли длинный путь — от механических устройств и роботизированных голосов до нейросетевых систем, генерирующих речь с человеческим качеством. Этот прогресс открывает новые горизонты для человеко-машинного взаимодействия и доступности информации. Конкатенативный синтез, статистические параметрические модели и современные нейросетевые архитектуры — это не просто этапы технической эволюции, но и отражение нашего растущего понимания механизмов речепроизводства и восприятия. По мере того как границы между синтезированной и естественной речью становятся все более размытыми, перед нами встают не только технические задачи совершенствования TTS-систем, но и этические вопросы ответственного применения этих технологий в мире, где голос может стать как инструментом расширения возможностей, так и средством манипуляций.

Читайте также

• Примеры использования TTS: озвучка текста разными голосами
• Как озвучивать игры: советы и рекомендации
• Технологии Text-to-Speech: как превратить текст в голос за минуту
• Нейросети в TTS: как они создают реалистичные голоса
• Топ-15 программ для озвучки текста: качественный TTS-синтез
• Как преобразовать текст в голосовое сообщение: инструменты и лайфхаки
• Эволюция технологий синтеза речи: от механических кукол к ИИ
• Озвучивание текста: от домашней записи до профессионального звука
• Как выбрать идеальный голос для озвучки: критерии успешного проекта