亲爱的读者们，你是否对texttospeech和speechtotext和texttospeech的区别的相关问题感到困惑？别担心，今天我将为你解答这些问题，让你对此有更清晰的认识。
Text to Speech 翻译成中文是什么意思
语音合成（将人类语音用人工的方式合成）
Text to Speech简称TTS。即从文本转语音。它是同时运用语言学和心理学的杰出之作，在内置芯片的支持之下，通过神经网络的设计，把文字智能地转化为自然语音流。TTS技术对文本文件进行实时转换，转换时间之短可以秒计算。在其特有智能语音控制器作用下，文本输出的语音音律流畅，使得听者在听取信息时感觉自然，毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。TTS语音合成技术即将覆盖国标一、二级汉字，具有英文接口，自动识别中、英文，支持中英文混读。所有声音采用真人普通话为标准发音，实现了120-150个汉字/秒的快速语音合成，朗读速度达3-4个汉字/秒，使用户可以听到清晰悦耳的音质和连贯流畅的语调。
speechtotext和texttospeech的区别
speechtotext和texttospeech的区别是Speech-to-Text是将人类语音转换为文本的技术，Text-to-Speech是将文本转化为语音的技术。根据查询相关公开信息显示：Speech-to-Text，即语音转文本，是一种将人类语音转换为文本的技术。Text-to-Speech，即文本合成语音，是将文本转化为语音的技术。Speech-to-Text可以将说话者的语音录制成数字信号，通过语音识别软件将其转化为文本，并对其进行解释和分析。这项技术可以应用于音频转写、语音搜索、自然语言处理等方面。texttospeech是利用语音合成技术，将书面文字转换成流利的口语输出。主要应用于机器人交互、语音助手、语音播报等领域。
语音合成简介 Text-to-speech
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
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。
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 sur prised to hear it cha racterized as up beat.
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
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。
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
非常感谢您的阅读！我们希望本文对于解决您关于texttospeech和speechtotext和texttospeech的区别的问题提供了一些有价值的信息。如果您还有其他疑问，我们将很乐意为您提供进一步的帮助。