Синтез речи: физико-акустические основы и методы реализации
Синтез речи представляет собой процесс генерации речевого сигнала с помощью искусственных систем, воссоздающих акустические характеристики естественной человеческой речи. С точки зрения физики, задача синтеза речи сводится к созданию управляемого акустического сигнала с заданными частотно-временными параметрами, характерными для речевых звуков — от гласных до шумных фрикативов и взрывных согласных.
Основу любой системы синтеза речи составляют модели речеобразования, опирающиеся на физические представления о функционировании вокального тракта как фильтра, формирующего спектральную структуру сигнала, возбуждаемого источником — голосовыми связками (в случае звонких звуков) или турбулентным шумом (в случае глухих фрикативов).
Различают несколько принципиально различных методов синтеза речи:
Формантный синтез основан на воспроизведении основных резонансных характеристик вокального тракта — формант. Акустически он моделируется как последовательность фильтров, имитирующих резонансы речевого тракта. Возбуждение создаётся периодическим сигналом для гласных и звонких согласных или шумом для глухих звуков.
Каждому звуку соответствует определённый набор параметров: частоты формант, амплитуды, ширины полос. Эти параметры изменяются во времени, моделируя плавные переходы между звуками. Несмотря на высокую эффективность и компактность, формантный синтез зачастую страдает от «роботоподобного» звучания из-за ограниченного реализма моделирования переходных процессов.
Конкатенативный метод использует реальные записи фрагментов речи, сохраняемых в базе данных. Это могут быть:
Элементы подбираются и склеиваются (конкатенируются) на основе лингвистического анализа текста. Главное физико-акустическое преимущество этого метода — сохранение естественной спектральной структуры речи. Однако возникают трудности с шовами между фрагментами: различие в интонации, тембре, фазовых характеристиках может вызывать артефакты.
Этот метод использует статистическое моделирование речевых параметров, таких как спектральная огибающая, основная частота (F0), длительности и энергичность. Распространённые модели — HMM (Hidden Markov Models), GMM (Gaussian Mixture Models), DNN (Deep Neural Networks).
Физически параметрический синтез описывает речь как набор управляемых акустических параметров, подаваемых на синтезатор вокального тракта. Хотя звучание может быть менее натуральным, этот метод даёт высокую гибкость управления: можно изменять голос, темп, эмоциональную окраску речи.
С недавнего времени получили распространение методы на основе глубокого обучения, в частности, модели прямого синтеза речевого сигнала, такие как WaveNet, WaveGlow, HiFi-GAN и др. Эти архитектуры генерируют акустическую волну непосредственно, без явного выделения формант или других параметров.
Физическая особенность этого подхода — моделирование временной структуры сигнала с высоким разрешением, что обеспечивает исключительное качество звучания. Генерация осуществляется по образцу, обученному на обширных корпусах речевых данных, и может учитывать контекст, интонацию, стиль произношения.
Модель источника и фильтра — краеугольный камень синтеза. Возбуждающий сигнал для звонких звуков моделируется как периодическая последовательность импульсов с заданной частотой F0. Для шумовых звуков возбуждение представляет собой белый или розовый шум, прошедший через фильтр. В ряде моделей также используется комбинация голоса и шума (в случаях звонко-шумных согласных типа [z], [v]).
Фильтрация осуществляется системой резонаторов, моделирующих форманты. Они представляют собой полосовые фильтры с частотами, соответствующими резонансам полости рта и носа. Физически изменение положения речевого тракта (губ, языка, нёба) вызывает изменение конфигурации резонаторов, тем самым модифицируя спектр выходного сигнала.
В естественной речи звуки произносятся не изолированно, а в контексте. Это приводит к коартикуляции — взаимодействию соседних звуков, выражающемуся в наложении их акустических характеристик. В синтезе по правилам коартикуляция моделируется интерполяцией параметров. В конкатенативном синтезе подбираются такие фрагменты, которые уже включают коартикуляционные переходы. В нейросетевых методах коартикуляция возникает естественно в процессе обучения модели на контекстуализированных данных.
Просодические характеристики речи — интонация, акценты, ритмика — играют важную роль в естественности синтезированной речи. Физически интонация отражается в динамике частоты основного тона (F0), в амплитуде сигнала и в длительности звуков. Современные синтезаторы активно используют просодические модели, позволяющие варьировать фразовую мелодику, делать речь более выразительной.
Качественный синтез требует точного воспроизведения спектральной огибающей речи. Для этого используют анализ в мел-шкале (MEL), cepstral coefficients (MFCC, LPC), линейное предсказание (LPC) и другие методы. Речевой тракт моделируется как фильтр с определённой частотной характеристикой, задача синтеза — воссоздать эти характеристики с максимальной точностью.
Кроме частотного содержания, важны такие параметры, как:
Ошибки в моделировании длительности и акцентной структуры приводят к нарушению естественности восприятия. Современные системы синтеза используют детекторы границ слогов, предсказательные модели длительности и динамики темпа.
При синтезе речи могут возникать различные артефакты, вызванные физическими ограничениями модели:
Решение этих проблем требует как акустико-физической точности моделирования, так и статистических подходов, обеспечивающих устойчивость параметров на временном интервале.
Исторически синтез речи реализовывался в аппаратной форме — от электромеханических моделей, как у Кемпбелла или Вудса, до электронных формантных синтезаторов. Современные системы реализуются полностью в цифровой форме и могут работать на стандартных процессорах, используя DSP (digital signal processing).
Наиболее известные реализации включают:
Каждая система требует точной акустической модели, способной управлять речевыми параметрами в реальном времени, соблюдая физические ограничения воспроизведения сигнала.
Современные исследования направлены на:
Развитие синтеза речи представляет собой уникальный синтез (в прямом и переносном смысле) физики, лингвистики, акустики и информатики.