人的语言具备高度的表达能力,包括声音、韵律、节奏等等,而且语言里有很多微妙的成分,比如重音、语调、停顿、连读、缩读等等,这些微妙的成分使得语言不仅仅是一种信息交流的方式,同时也是一种文化表达、情感传递,甚至是一种艺术表现。而在人类语言的各种特点中,朗读作为一种表演形式,更是具备着高度的艺术性和 戏剧性。然而,当我们面对智能朗读这个话题时,我们很容易发现,即使是最好的语音合成技术所朗读出来的话语仍然会不可避免地缺乏人类语言的流畅、自然性和生动性,因此如何让智能朗读更加自然?就成为了一个需要探讨的话题。
一、语音合成技术的发展
语音合成技术是指将文字、数字、符号等非语音信息转化为可以适合人类听觉感知的语音信号的一个技术。在语音合成技术的发展历程中,最初是通过复制、拼贴单词或音素的方式构建语音信号,而后采用基于规则的合成技术、基于统计的合成技术和混合合成技术等等,显著地提高了语音合成技术的表现效果。
随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,语音合成技术也迎来了飞速的进步和发展。当前,基于深度学习的神经语音合成技术已经成为了语音合成技术的主流研究方向,具有更加高效、准确、避免“机器音”的优势,也能够有效地维持语音合成技术的自然度。
二、智能朗读的发展现状
当前,语音合成技术已经广泛运用在了各种智能语音助手、智能家居、智能驾驶等等场景中。智能朗读,作为语音合成技术的一种应用,同样也被广泛应用在了文字提示、自动撰写、声音播报等方面,而且随着数据、算法和计算力的逐渐升级,智能朗读的表现效果也逐渐得到了提高。
然而,无论是基于规则的合成技术、基于统计的合成技术还是深度神经网络技术,智能朗读在表达人类语言时,依然存在一些难以解决的问题。比如,文字的语调、停顿和韵律等多种信息是如何转化为合成语音的?朗读是否够自然、连贯?是否可以有效地表现文本的情感、语气和语态?这些问题需要进行进一步的研究和改进。
三、如何让智能朗读更加自然?
1、加入语言读音的词性分析
语音合成技术目前还存在着很多问题,而其中一个问题是如何让语音合成听起来更加自然,连贯?例如,有一些词在特定情况下会有特定的读法和发音方式,而底层语音合成引擎以及文本转语音技术不能直接识别出这些读法。要解决这个问题,可以采用语言学领域的词性分析技术,对文本分析并标注出文本中的词性、语法、句法等等信息,以及这些语言对象在不同语境下的读法和发音方式,从而能够更准确地感知语言文本中的不同语言组成部分,并最终将其转化为最自然、连贯的语音信号。
2、基于机器学习的自然语言处理
自然语言处理技术是指将自然语言转化为计算机器解析的形式及实现人机交互的技术。而当前,机器学习技术已经成为自然语言处理技术的核心,提出了很多高级算法和应用,例如序列到序列学习、循环神经网络、变分自编码器等等,这些方法可以极大地优化智能朗读的效果。
3、有赖于数据、算法和语音标记的协调
如何让智能朗读听起来更加自然、流畅?答案在于数据、算法和语音标记的协调。首先,建立众包数据平台,收集大量标记音频数据,比如语速、声调、语气、韵律等等简单的语音标记,然后通过算法抽象出声音的内部特征,随后便可与训练数据相结合,推导出一个性能优异、几乎没有失真的声音模式,最后生成自然、流畅的人工朗读声音。
四、总结
智能朗读,作为现代新技术的表现之一,吸引了很多科学家和工程师的关注。然而,语音合成技术还存在很多问 题,需要通过深度学习、自然语言处理、语音标记等多方面的技术去解决,这是一项具有挑战性的任务。只有通过更加深入的研究和探索,加以学习和实践,才能让智能朗读更加接近人类语言自然、生动的特点。
在未来,随着语音合成技术的不断健康发展,智能朗读将会有着更加广泛的应用场景,发挥出更加强大的作用,为人们的生活带来更多的便捷和快乐。