从自动机到人工智能：文本转语音合成技术综合发展史

引言：对人造声音的持久探索

在人类数个世纪的探索历程中，解构并复制我们最基本的特征之一——语言，始终是一项引人入胜的科学追求 1。文本转语音（Text-to-Speech, TTS）技术的发展史，就是一部从精巧的机械奇观到复杂的现代人工智能的宏大叙事，它不仅反映了工程技术的演进，也折射出更广泛的科学思潮变迁。这段旅程的核心，始终围绕着几个持久的挑战：如何实现声音的

自然度（Naturalness），如何保证内容的可懂度（Intelligibility），以及如何实现对韵律和情感表达的精确控制（Control） 1。

本报告将系统性地追溯TTS技术通过四个不同范式演进的全过程：机械模拟、电子抽象、数据驱动建模以及端到端神经生成。我们将深入分析每个时代的技术飞跃、关键人物与研究机构的贡献，以及这些技术突破所带来的深远社会影响。从模仿人类发声器官的早期自动机，到能够以近乎真人的自然度进行表达的生成式人工智能，TTS的历史不仅是一部技术编年史，更是一部关于人类如何理解自身、并最终用硅基智能重塑交流方式的深刻洞见。

第一部分 机械神谕：模拟声道（18世纪70年代 – 20世纪30年代）

1.1 启蒙运动与语音解剖学

18世纪的欧洲，在启蒙运动思潮的推动下，对自然科学的探索达到了新的高度。对人体解剖学的深入研究，特别是对发声器官的理解，为机械语音合成奠定了理论基础 3。当时，科学家们将人声类比为一种乐器：肺部是风箱，声带是簧片，而声道则被视为共鸣管 3。这种观念将复杂的生理过程简化为一套可被机械复现的物理原理，激发了发明家们创造“会说话的机器”的雄心。

1.2 机械语音的先驱

克里斯蒂安·戈特利布·克拉策斯坦（Christian Gottlieb Kratzenstein, 1773-1780）
丹麦科学家克拉策斯坦是这一领域的先行者。为了赢得俄罗斯帝国科学院设立的奖项，他于1773年成功构建了一系列声学共鸣器。这些连接在风琴管上的装置，通过反复试验调整形状，能够模拟人类声道在发出五个长元音（[aː], [eː], [iː], [oː], [uː]）时的共振峰特性，从而产生可辨别的元音 3。他的工作首次证明，通过模拟声道形状的声学效应，可以人工合成语音的基本构成单元。
沃尔夫冈·冯·肯佩伦（Wolfgang von Kempelen, 1769-1791）
匈牙利发明家冯·肯佩伦的“声学-机械语音机”是这一时期最杰出的成就，也是历史上第一台能够产生完整单词和短句的设备 1。

• 设计与操作：肯佩伦的机器精巧地模仿了人类发声器官的结构。它使用一个风箱模拟肺部提供气流，一个象牙簧片模拟声带（声门）振动产生基频，一个橡胶制成的“嘴”和“鼻子”负责模拟口腔和鼻腔的构音动作。操作者通过一系列杠杆和哨管来产生[s]和[ʃ]等摩擦音 5。整台机器并非自动运行，而是需要像演奏乐器一样由人手动操作，通过手臂和手指的协调动作来控制发声 10。
• 设计的演进：肯佩伦的成功并非一蹴而就。他最初尝试了多簧片的并行设计，但发现这种结构在组合音节时会产生声音的“重叠”（即今天的协同发音现象），导致声音极不自然。他由此领悟到，自然语言只有一个声门和一个口腔，所有声音都通过这个统一的通道发出。基于这一洞察，他放弃了并行设计，转而开发了一个更符合解剖学原理的单声门模型，最终取得了突破 9。
• 历史地位与背景：尽管肯佩伦因其著名的（同时也是欺骗性的）“土耳其行棋傀儡”而更为人所知，但他的语音机却是一项真正的科学成就，只是在当时被前者的光环所掩盖 7。这台机器的最终版本至今仍保存在德国慕尼黑的德意志博物馆中 5。

1.3 19世纪的改进与公开展示

查尔斯·惠斯通（Charles Wheatstone, 1837）
进入19世纪，英国科学家查尔斯·惠斯通在肯佩伦的基础上进行了改进，制造出了能够发出绝大多数辅音和元音的语音机 6。
约瑟夫·法贝尔的“尤风尼亚”（Joseph Faber’s “Euphonia”, 1835-1846）
法贝尔的“尤风尼亚”是机械时代的集大成者。这台机器更为复杂，通过键盘和踏板进行控制，内部包含了舌头和嘴唇的模型，不仅能说话、耳语，甚至还能演唱英国国歌《天佑女王》 1。然而，它的声音单调、机械感十足，令当时的观众感到“不安”。这种怪异的听感，可以说在文化上奠定了人们对“机器人声音”的最初印象 12。
机械时代的探索虽然在技术上原始，但其贡献是奠基性的。这些发明家们通过物理实体，首次将人类语音产生的复杂过程抽象为一个可复制的工程模型。他们所构建的系统，本质上是一个“声源-滤波器”模型：一个振动源（如簧片，模拟声带）产生原始声音，然后通过一系列共鸣腔和构音器官（如橡胶嘴、舌头模型，模拟声道）进行滤波和调制，最终形成可辨别的语音。这个核心思想——声源与滤波器的分离——不仅是对人类发声机理的深刻洞察，更成为了贯穿此后数百年语音合成技术发展的核心理论框架。从后来的电子共振峰合成器到现代的神经网络声码器，其背后都闪耀着这一古老模型的智慧光芒。因此，机械时代并非一段被淘汰的弯路，而是为未来所有语音合成技术铺设了第一块理论基石。

此外，这些早期设备并非现代意义上的“自动机”，它们更像是需要高超技巧才能演奏的复杂乐器 10。操作者是整个系统不可或缺的一部分，负责实时控制发音的时机、清晰度和韵律。这种“人在环路中”（human-in-the-loop）的控制模式，揭示了语音合成的另一个核心挑战：控制。如何精确地协调各个“发声器官”以产生流畅、自然的语流，是当时操作者面临的难题。这一挑战后来从物理操作转变为算法设计，即如何编写规则或模型来自动控制音高、时长等参数。问题的本质——如何“演奏”这台发声仪器——始终未变，只是演奏者从人类变成了计算机程序。

第二部分 电子之声：抽象与分析（20世纪30年代 – 20世纪70年代）

2.1 贝尔实验室与电子合成的诞生

霍默·达德利的VOCODER与VODER（1939）
20世纪30年代，语音合成领域迎来了从机械到电子的革命性转变，而贝尔实验室正是这场革命的中心。工程师霍默·达德利最初为了解决电话通信带宽问题，发明了VOCODER（Voice Coder，声码器） 5。随后，他基于VOCODER的原理，创造了世界上第一台纯电子语音合成器——VODER*（Voice Operation Demonstrator），并在1939年的纽约世界博览会上向公众展示，引起轰动 1。

VODER的操作方式依然复杂，如同演奏一种新式乐器：操作员通过一个腕杆选择“嗡嗡声”（模拟浊音的声带振动）或“嘶嘶声”（模拟清音的气流噪声）作为声源，用手指控制10个按键来调节电子带通滤波器的参数（模拟声道共振），再用脚踏板控制音高 7。要熟练操作VODER，需要长达一年的专业训练 14。尽管其合成的声音依然带有明显的机械感，但VODER的历史意义在于，它无可辩驳地证明了利用电子电路生成可懂语音是完全可行的，为语音合成开辟了全新的道路 1。

2.2 哈斯金斯实验室与语音感知科学

模式播放器（Pattern Playback, 1950）
20世纪中叶，位于哈斯金斯实验室的富兰克林·S·库珀及其同事们开发了一台名为“模式播放器”的设备，它在TTS发展史上扮演了独特的角色 1。这台机器的功能是将绘制在透明胶片上的声谱图（spectrogram）——一种声音频率随时间变化的视觉图像——转换回声音。其原理是利用光源穿过胶片上的图案，照射到光伏电池上，从而将光的强度变化转换为声音信号 4。
模式播放器不仅是一台合成器，更是一个强大的科学研究工具。研究人员（如阿尔文·利伯曼）可以通过手动修改声谱图上的图案，然后听取合成结果，来系统地研究哪些声学特征（acoustic cues）对于人类感知不同的辅音和元音至关重要。这项工作极大地推动了语音感知科学的发展，并为后来的语音合成、语音识别以及语音感知的运动理论奠定了坚实的科学基础 4。

2.3 第一段计算机合成的声音（1961）

随着数字计算机的出现，语音合成进入了一个新纪元。1961年，贝尔实验室的物理学家小约翰·拉里·凯利（John Larry Kelly, Jr.）和路易斯·格斯特曼（Louis Gerstman）利用一台IBM 704计算机，成功合成了歌曲《雏菊贝尔》（Daisy Bell） 4。这一事件具有深远的文化影响。当时正在参观贝尔实验室的科幻作家阿瑟·克拉克（Arthur C. Clarke）亲眼目睹了这次演示，并深受启发。他后来将这一幕写入了其科幻巨著《2001：太空漫游》的剧本中：当人工智能计算机HAL 9000被逐渐关闭时，它唱起了同一首歌曲《雏菊贝尔》，成为了电影史上最令人难忘的经典场景之一 13。

2.4 第一个完整的文本转语音系统（1968）

尽管此前已有各种语音合成的尝试，但真正意义上第一个能够自动将任意英文文本转换为语音的系统，是由日本电气技术实验室的梅田规子（Noriko Umeda）及其团队于1968年开发的 4。这项工作标志着现代自动化TTS技术的开端，系统不再需要人类操作员“演奏”，而是能够遵循程序规则，自主地将文字信息转化为声音。

电子时代的到来，标志着TTS历史上一次深刻的范式转换：从物理模拟转向声学抽象。机械时代的发明家们致力于用齿轮、杠杆和风箱等物理部件来复制一个“人造喉咙” 3。而电子时代的研究者们则放弃了对物理结构的执着，转而致力于在电子层面生成与人类语音具有相同

声学特性的信号。VODER用振荡器代替了簧片，用电子滤波器代替了共鸣腔 1。它不再模拟声道的物理形状，而是模拟声道对声源信号的滤波效应。模式播放器则将这种抽象推向了极致，它甚至绕过了声源-滤波器模型，直接从最终的声学输出——声谱图——出发进行合成 4。这种从“语音是如何物理产生的？”到“语音信号具有哪些数学和信号特性？”的思维转变，为TTS技术接入数字计算和算法化处理打开了大门，为未来五十年的发展奠定了基础。

同时，这一时期的工具也揭示了合成与分析之间密不可分的共生关系。达德利的VOCODER本身就是一个分析-合成系统，它先分析真实语音以提取参数，再用这些参数来合成语音 5。VODER可以被看作是这个系统中的“合成”部分被独立出来，并赋予了可演奏性。而模式播放器则是一个为验证声谱图分析结果而生的合成工具，它允许研究人员通过“以分析指导合成”的方式，确认哪些声学特征在感知上是重要的 17。这表明，当时的目标并不仅仅是制造一个会说话的机器，更是要利用合成技术作为一种科学工具，来深入理解人类语音的本质。这种以研究为驱动力的发展模式，为后来更具实用性的TTS系统提供了坚实的科学依据。

第三部分 算法时代：基于规则与数据的合成（20世纪70年代 – 21世纪初）

随着计算机技术的普及，语音合成进入了以算法为核心的时代。这一时期，两种主要的技术路线——基于规则的参数合成和基于数据的拼接合成——并行发展，共同推动了TTS技术从实验室走向商业应用和大众生活。

3.1 现代合成技术之父：丹尼斯·克拉特与共振峰理论

共振峰合成原理
共振峰合成（Formant Synthesis）是算法时代的第一个重要范式。它继承并发展了电子时代的声源-滤波器模型，其核心思想是利用数字滤波器来模拟人类声道在发声时的共振频率（即“共振峰”） 21。系统通过算法规则，精确控制声源（浊音的脉冲序列或清音的白噪声）以及一系列滤波器的中心频率、带宽和增益等参数，从而合成出不同的音素 23。
克拉特的贡献与MITalk
麻省理工学院（MIT）的科学家丹尼斯·克拉特（Dennis Klatt）是共振峰合成领域的泰斗级人物。他在20世纪70年代进行了开创性的研究，最终于1979年与同事共同开发出MITalk系统 1。MITalk是第一个能够以较高的可懂度处理任意英语文本的综合性TTS系统，它通过一套复杂的文本分析前端，将输入文本转换为音素和韵律信息，再由克拉特设计的先进共振峰合成器生成语音 15。克拉特还开发了个人系统
Klattalk，并以他自己和家人的声音为蓝本，创造了一系列标志性的合成语音，如“完美保罗”（Perfect Paul，模拟他年轻时的声音）、“美丽贝蒂”（Beautiful Betty，模拟他妻子的声音）和“小孩基特”（Kit the Kid，模拟他女儿的声音） 15。

3.2 DECtalk与天才之声

商业化与应用
1983年，数字设备公司（DEC）获得了Klattalk的授权，并于次年推出了商业化产品DECtalk 15。DECtalk是一个通过串口连接的独立硬件盒子，内置了包括“完美保罗”在内的九种声音，因其出色的可懂度和灵活性，被广泛应用于自动电话应答系统等商业领域 29。
斯蒂芬·霍金的声音
DECtalk最著名的应用，莫过于成为物理学家斯蒂芬·霍金的“声音”。霍金因病失去语言能力后，于1985年开始使用一套基于DECtalk技术的系统（具体型号为Speech Plus CallText 5010）进行交流 15。他选择了“完美保罗”这个声音，并与之建立了深厚的个人联系。在随后的几十年里，尽管技术不断进步，出现了更自然的新声音，霍金始终拒绝更换。他认为这个声音已经成为他个人身份的一部分，是他与世界沟通的标志 15。当最初的硬件设备老化失效时，英特尔等公司的工程师们甚至付出了巨大努力，通过在树莓派上进行软件仿真，来精确复刻这个具有历史意义的声音，以确保霍金能够继续使用他所认同的“自己的声音” 28。
霍金与DECtalk的故事，是技术史上一个感人至深的案例。它首次深刻地揭示了一个现象：人造声音可以超越工具属性，成为个人身份认同的核心组成部分。当一个人失去其生物学上的声音后，他所选择的替代声音便承载了他的思想、个性和存在感。对霍金而言，“完美保罗”的稳定性和一致性，远比追求技术上所谓的“更自然”重要。这一现象对于当今的语音克隆和辅助技术设计具有深远的启示，它提醒我们，在技术迭代中，用户的心理认同和情感联系是不可忽视的关键因素。

3.3 首批消费级产品与辅助技术的兴起

线性预测编码（LPC）
在DECtalk等高端专业设备之外，另一项技术突破——线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）——则为TTS的平民化铺平了道路。由板仓文忠（Fumitada Itakura）等人开发的LPC技术，能够以极高的效率对语音信号进行编码和压缩，从而可以被集成到低成本的专用芯片中 4。
德州仪器“说与拼”（Speak & Spell）
1978年，德州仪器公司（Texas Instruments）推出了划时代的教育玩具“说与拼”（Speak & Spell）。这是第一款面向大众市场的、内置语音合成功能的消费电子产品 4。它搭载了一颗LPC语音合成芯片，能够清晰地读出单词供儿童拼写，其新颖的交互方式和教育价值使其风靡一时，也让语音合成技术第一次走进了千家万户。
服务于视障人士的TTS
与此同时，TTS作为辅助技术（Assistive Technology）的价值也日益凸显。早在1976年，就出现了专为盲人设计的Telesensory Systems Speech+发声计算器 4。进入80年代中期，随着个人电脑的普及，IBM Screen Reader等第一代屏幕阅读器软件诞生，它们利用TTS技术将屏幕上的文本信息朗读出来，为视障用户打开了通往数字世界的大门 40。

3.4 从规则到数据：拼接合成

到了20世纪90年代，随着计算机存储容量和处理能力的飞速提升，一种全新的合成范式开始兴起：拼接合成（Concatenative Synthesis）。其核心思想不再是依据规则生成人工声波，而是利用一个庞大的、预先录制好的真人语音数据库，通过“剪切和粘贴”的方式，将一个个小的语音片段拼接成所需的话语 2。由于使用的是真实的录音，这种方法在自然度上取得了前所未有的突破 42。

双音素合成（Diphone Synthesis）
拼接合成的早期形式是双音素合成。双音素（Diphone）指的是从一个音素的稳态部分到下一个音素稳态部分的过渡音。一个语言中的双音素数量是有限的（例如，英语约有2500个）。通过录制并建立一个包含所有双音素的最小完备数据库，系统就可以拼接出任意的词语组合 45。这种方法的优势在于数据库规模可控，且覆盖性强。
单元选择合成（Unit Selection Synthesis）
单元选择合成是拼接方法的进阶版，也是神经网络时代之前质量最高的TTS技术。它不再局限于双音素，而是建立一个包含音素、音节、单词甚至短语等不同长度单位的、规模极其庞大的语音数据库（通常达数GB） 45。在合成时，一个复杂的搜索算法会启动，根据两个核心成本函数来寻找最佳的单元拼接序列：

1. 目标成本（Target Cost）：衡量数据库中的候选单元与目标发音（包括音素、重音、语调等）的匹配程度。
2. 连接成本（Join Cost）：衡量两个相邻单元拼接在一起时的声学平滑度，以避免产生突兀的接缝。
   通过优化这两个成本的总和，单元选择系统能够生成极其流畅、自然的语音，其效果在当时常常与真人录音难以区分 42。

3.5 统计学的折衷方案：基于HMM的合成

在拼接合成追求极致自然度的同时，另一条技术路线——基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的合成——则提供了一种更为灵活的解决方案。这种方法属于统计参数语音合成（Statistical Parametric Speech Synthesis, SPSS）的范畴 51。

核心原理
与拼接合成直接存储波形片段不同，HMM合成系统存储的是语音的统计模型。在训练阶段，系统会从大量的语音语料中，学习出每个音素在不同上下文中的声学参数（如梅尔倒谱系数）的统计分布，并用HMM来表示这些模型 51。在合成阶段，系统会根据输入的文本，生成一个最可能的参数序列，然后通过一个声码器（Vocoder）将这串参数转换成最终的语音波形 51。
优势与劣势
HMM合成的最大优势在于其灵活性和小巧。由于声音是由参数模型生成的，因此可以通过数学变换来轻松改变声音的特征，如语速、音高，甚至实现变声或情感调整，而模型本身的体积也远小于拼接合成所需的海量数据库 56。其输出的语音也因统计模型的特性而非常平滑稳定。然而，这种方法的致命弱点在于其音质。统计建模过程本质上是一种平均化处理，这会导致生成参数的“过平滑”（over-smoothing），丢失了真实语音中许多微妙的细节，从而产生一种特有的、听起来有些沉闷、模糊的“嗡嗡声”（buzzy sound），缺乏真实感 54。
整个算法时代的发展，完美地展现了语音合成领域一个核心的矛盾：保真度（Fidelity）与灵活性（Flexibility）之间的权衡。

• 共振峰合成是高灵活性、低保真度的代表。它的参数可以被规则精确控制，但声音本质上是人工的，听起来很机械。
• 单元选择合成则是低灵活性、高保真度的典范。它通过使用真人录音达到了前所未有的自然度，但修改韵律或语调非常困难，且无法说出数据库中不存在的语音组合。
• HMM合成正是在这两者之间寻求的折衷。它像共振峰合成一样基于参数，因而具备了灵活性和可控性；又像拼接合成一样从真实数据中学习，因而比纯规则系统更自然。然而，统计平均的本质使其在保真度上做出了妥协，导致了音质的损失。

这一时期的技术演进，清晰地勾勒出一条在保真度与灵活性之间不断探索、寻求平衡的路径。每一种范式的局限性都直接催生了下一种技术的诞生，最终为神经网络的登场——试图同时实现高保真度与高灵活性——做好了充分的铺垫。

表1：前神经网络时代合成范式对比分析

技术范式	核心原理	主要优势	主要劣势	占用/数据需求
共振峰合成	通过规则控制数字滤波器，模拟声道的共振峰。	灵活性极高，可控性强，模型占用空间小。	自然度低，声音机械感、机器人感强。	数据需求低，模型小。
双音素合成	拼接一个完备的、包含所有音素间过渡音的最小语音单元数据库。	自然度高于共振峰合成，数据库规模可控。	拼接点可能存在不自然，韵律控制有限。	中等数据，中等规模数据库。
单元选择合成	从海量真人语音数据库中，通过算法选择最佳的单元序列进行拼接。	自然度极高，在当时可达到以假乱真的水平。	灵活性差，韵律难修改，依赖庞大的数据库。	海量数据（数GB），数据库庞大。
基于HMM的合成	学习语音声学参数的统计模型，在合成时生成参数序列再由声码器转为音频。	灵活性高，模型占用小，输出平滑稳定。	音质因“过平滑”而沉闷、模糊，有“嗡嗡声”。	中等数据，模型小。

第四部分 神经革命：端到端语音合成（2016年 – 至今）

2010年代中期，深度学习的浪潮席卷了整个人工智能领域，语音合成也不例外。神经网络的强大能力，使得构建“端到端”（End-to-End）模型成为可能，彻底颠覆了传统TTS技术的范式。

4.1 端到端学习的范式转变

端到端模型的核心思想是利用一个单一的、庞大的神经网络，直接学习从最原始的输入（如字符或音素序列）到最终的声学表示（如声谱图）之间的复杂映射关系 1。这种方法取代了传统TTS系统中繁琐的多阶段处理流水线（如文本分析、音长预测、声学建模、声码器合成等），将它们统一到一个可联合优化的框架中。这不仅简化了系统设计，更重要的是，它让模型能够从数据中自动学习到比人工设计的规则更丰富、更微妙的语言与声音之间的关联。

4.2 引爆点：Tacotron与WaveNet

Tacotron（谷歌，2017）
Tacotron是端到端TTS领域的开创性模型之一。它采用了一个带有注意力机制的序列到序列（Sequence-to-Sequence）架构，能够直接将输入的文本字符序列转换为梅尔声谱图（Mel-spectrogram）——一种对人类听觉特性进行优化的声谱表示 61。Tacotron在帧（frame）级别上生成声谱图，这意味着它的推理速度比在样本（sample）级别上操作的模型要快 61。在最初的版本中，Tacotron使用经典的Griffin-Lim算法将生成的声谱图转换回最终的音频波形 61。
WaveNet（DeepMind，2016）
如果说Tacotron革新了声学特征的生成，那么WaveNet则彻底改变了波形的合成。WaveNet是一个深度生成模型，它能够以自回归（autoregressive）的方式，逐个样本点地生成原始音频波形（raw audio waveform） 66。

• 架构：WaveNet的精髓在于其创新的因果膨胀卷积（causal dilated convolutions）结构。因果卷积确保了在预测当前样本点时，模型只能利用过去的信息，而不能“看到”未来；而膨胀卷积则允许网络在层数不深的情况下，拥有巨大的感受野（receptive field），从而高效地捕捉音频信号中的长期依赖关系 66。
• 影响：WaveNet作为一种神经声码器（neural vocoder），即把声谱图等声学特征转换为波形的模型，其合成的音质达到了前所未有的高度，与真人录音的差距被大幅缩小，听感极为自然 69。

Tacotron 2（2017）
不久之后，谷歌推出了Tacotron 2，这个架构将前两者的优点完美结合：它使用一个类似Tacotron的模型来从文本生成高质量的梅尔声谱图，然后用一个基于WaveNet的声码器将这些声谱图转换为最终的高保真音频波形 71。Tacotron 2的发布，标志着神经TTS技术走向成熟，其合成质量成为了业界的新标杆。
这一时期的发展，体现了TTS技术管线的一种“解构”与“重构”的过程。传统的TTS管线由文本前端、声学模型和声码器三部分组成。神经网络首先以“解构”的方式，对其中的单个组件进行了革命性的提升：WaveNet成为了一个远超传统算法的超级声码器 69，而Tacotron则成为了一个性能卓越的

超级声学模型 61。随后，Tacotron 2则将这两个经过优化的神经组件“重构”在一起，形成了一条全新的、完全由神经网络构成的技术管线。最终，像VITS这样的模型则实现了终极的“重构”，将声学模型和声码器融合到一个统一的端到端框架中联合训练，标志着技术整合的更高阶段。

4.3 克服自回归模型的局限：追求速度与鲁棒性

尽管自回归模型（如初版Tacotron和WaveNet）在质量上取得了巨大成功，但它们也存在明显的缺点：合成速度慢，因为输出是逐个样本或逐帧生成的；并且在处理长句时，注意力机制可能会出错，导致漏词、重复词等鲁棒性问题 73。

FastSpeech（微软，2019）
为了解决这些问题，微软亚洲研究院提出了FastSpeech，一个非自回归的并行TTS模型 73。

• 架构：FastSpeech摒弃了自回归的循环结构，采用了一种基于前馈Transformer的架构。其核心创新在于引入了一个“长度调节器”（Length Regulator）。该调节器利用一个独立训练的“音长预测器”（Duration Predictor）来预测每个音素应该持续的帧数，然后将输入的音素序列进行扩展，使其长度与目标梅尔声谱图对齐，从而实现整个声谱图的并行生成 74。
• 优势：这种并行生成机制带来了惊人的速度提升（梅尔声谱图生成速度可达自回归模型的270倍），并且由于没有了逐步依赖的错误累积，其鲁棒性也大大增强，几乎完全消除了漏词和重复词的问题 73。

4.4 新一代架构的涌现

Transformer在TTS中的应用
继FastSpeech之后，以自注意力机制为核心的Transformer架构，因其在捕捉长距离依赖方面的卓越能力，被广泛应用于TTS领域，逐渐取代了早期的RNN结构 78。
VITS（2021）
VITS是一个集大成者的端到端模型，它巧妙地融合了多种先进的深度学习技术：使用变分自编码器（VAE）来学习富有表现力的潜在表示，利用生成对抗网络（GAN）来生成更加逼真的波形，并结合归一化流（Normalizing Flows）来增强模型的表达能力 81。值得一提的是，VITS通过一种名为“单调对齐搜索”（Monotonic Alignment Search, MAS）的内部机制来学习文本与语音之间的对齐，不再需要外部的对齐工具 83。
扩散模型（Diffusion Models）
扩散模型是近年来在生成模型领域异军突起的最新技术。其原理是通过学习一个“去噪”过程的逆过程来生成数据。在TTS中，模型从一个纯噪声信号开始，通过多步迭代，逐步去除噪声，最终生成清晰、高保真的语音波形 86。扩散模型在生成质量和可控性方面展现出巨大潜力，是当前TTS研究的前沿方向。
神经网络模型的成功，也体现了从显式建模到隐式学习的转变。传统系统依赖于大量人工设计的、显式的中间模块和特征，如音长模型、F0曲线生成规则等 24。而神经网络模型，特别是端到端模型，则倾向于将这些复杂的声学和韵律特征编码到一个高维的、人类难以解释的

潜在空间（latent space）中。例如，Tacotron的注意力机制隐式地学习了文本与语音的对齐关系 61；而带有韵律编码器的模型则能将情感、风格等高级信息压缩成一个向量，从而实现对生成语音的控制 91。这反映了人工智能发展的一个宏观趋势：从依赖人类专家注入领域知识的系统，转向能够从海量数据中自主学习这些知识的系统。

第五部分 现代世界之声：应用与影响

随着神经合成技术的成熟，TTS已经从一个专门的研究领域，渗透到我们日常生活的方方面面，并正在催生全新的应用场景和商业模式，同时也带来了前所未有的伦理挑战。

5.1 无处不在的声音：TTS融入日常生活

语音助手
苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手等现代语音助手，是TTS技术最广泛的应用之一。它们通过一个集成了自动语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）和TTS的复杂技术栈，实现了与用户的流畅对话 92。有趣的是，这些助手的早期版本（如最初的Siri）使用的是拼接合成技术，其声音源自真人配音演员苏珊·班尼特（Susan Bennett）在2005年录制的大量语音片段。后来，为了追求更高的灵活性和更自然的表达，它们逐渐过渡到了更先进的神经TTS模型 94。
导航系统
GPS导航语音的演变也同样体现了TTS技术的进步。早期的导航系统只能拼接预先录制好的短语，如“在下一个路口，左转”，导致发音生硬，无法念出复杂的街道名称 95。而现代的导航系统则采用神经TTS，能够流畅、自然地播报任意地名和路况信息，极大地提升了用户体验 95。
无障碍技术
TTS在辅助技术领域的应用也达到了新的高度。JAWS、NVDA以及苹果的VoiceOver等现代屏幕阅读器软件，功能强大且高度集成，它们利用高质量的TTS声音，为视障用户提供了访问计算机、智能手机和互联网的平等机会，是数字包容性不可或缺的一环 40。

5.2 媒体与娱乐的新领域

有声读物
高质量神经TTS正在颠覆传统的有声读物出版业。过去，制作一本有声读物需要聘请专业播音员进行长时间的录制，成本高昂且周期漫长。如今，TTS技术使得出版商和独立作者能够以极低的成本、极快的速度生成听感自然的有声读物，这不仅 democratized 了内容创作，也让大量小众、冷门或绝版书籍得以“发声”，极大地丰富了听众的选择 99。
视频游戏
在视频游戏领域，TTS的应用正带来一场交互革命。传统游戏中，所有角色的对话都需要由配音演员预先录制，这限制了对话的多样性和互动性。而动态TTS技术则允许游戏中的非玩家角色（NPC）实现实时、个性化的对话，例如，角色可以直呼玩家自定义的名字，或者根据游戏世界中发生的实时事件发表评论 102。这极大地增强了游戏的沉浸感和可玩性，同时也为拥有数百万行对话的超大型游戏项目，提供了一个经济高效的解决方案。
富有表现力的情感合成
当前TTS研究的一个重要方向，是让合成语音超越中性、客观的播报，实现真正富有情感和表现力的“声音表演”。通过对模型进行特定情感数据的训练，或设计能够控制韵律、风格的编码器，研究人员正努力让AI声音能够表达喜悦、悲伤、愤怒等复杂情绪，为电影配音、虚拟角色等创意应用开辟新的可能性 106。
这种技术趋势正在深刻地颠覆传统媒体的生产管线。在游戏和有声读物等领域，传统的模式是“录制-分发”：所有音频内容都在生产阶段被固化为音频文件，然后分发给用户 102。这是一种前期投入巨大、后期灵活性差的模式。而TTS技术则催生了“

按需生成”的新模式。游戏开发者不再需要为每个可能的对话分支都录制音频，他们只需编写文本模板，如“干得好，[玩家名]，你找到了[物品名]！”，然后由TTS引擎在游戏运行时实时生成个性化的语音 105。这使得“资产”本身从静态的

.wav文件，转变为动态的、可复用的“声音模型”。这种转变从根本上改变了互动媒体的经济学和创作范式。

5.3 终极模仿：零样本语音克隆

概念定义
零样本TTS（Zero-shot TTS），又称语音克隆，指的是模型仅需一段极短的（通常为几秒钟）目标说话人的音频样本，就能合成出使用该说话人声音的任意文本，而无需针对该说话人进行任何模型重新训练 109。
VALL-E（微软，2023）
微软研究院的VALL-E是零样本TTS领域的里程碑式模型。它创新地将TTS任务视为一个语言模型任务，通过一个名为EnCodec的神经音频编解码器将语音波形量化为离散的“音频token”。VALL-E在一个包含6万小时语音的庞大数据集上进行训练，学会了根据一个3秒钟的语音提示（prompt），来生成与提示音在音色、情感甚至声学环境上都高度一致的语音 112。

5.4 伦理困境：深度伪造与信任的未来

风险与挑战
语音克隆技术的飞速发展，在带来巨大便利的同时，也打开了潘多拉的魔盒。高度逼真的合成语音带来了严峻的社会风险 116：

• 欺诈：犯罪分子可以利用语音克隆技术冒充公司高管、政府官员或亲友，进行电话诈骗或绕过声纹识别系统。
• 虚假信息：可以轻易地制造公众人物的虚假录音，用于散布谣言、操纵舆论或进行政治抹黑。
• 非自愿剥削：被用于制作深度伪造（deepfake）色情内容，对受害者造成严重的精神伤害。
• 信任侵蚀：当任何音频都可能被伪造时，公众对数字媒体的信任将受到根本性的动摇，这被称为“骗子的红利”（liar’s dividend），即真实的证据也可能被轻易地斥为伪造，从而削弱新闻报道和司法证据的可信度。

应对与缓解
面对这些挑战，社会各界正在探索应对之策。技术层面，研究人员正在积极开发深度伪造音频检测模型，以区分真实录音和AI合成语音 116。在平台和法律层面，越来越多的社交媒体平台开始要求对AI生成内容进行标注或添加水印，同时，一些国家和地区已经出台法律，将制作和传播非自愿的深度伪造内容定为犯罪 116。
这项技术的发展揭示了一个深刻的悖论：声音的民主化带来了身份认证的危机。一方面，语音克隆技术赋予了失语症患者重获“声音”的希望 109，让独立创作者能够以低廉的成本获得专业级的配音 101，这无疑是技术的普惠和赋能。但另一方面，用于这些善意应用的核心技术，与用于恶意欺诈和诽谤的技术并无本质区别——唯一的不同在于使用者的意图和是否获得了当事人的同意。这种技术进步与伦理危机的共生关系意味着，TTS的未来发展不再是一个纯粹的技术问题，而是一个复杂的社会-技术挑战。我们必须在推动技术创新的同时，并行发展能够维护信任的检测、验证和监管机制。

结论：合成语音的未来

回顾文本转语音技术的演进历程，我们看到了一条从物理模仿到统计建模，再到生成式人工智能的清晰脉络。早期发明家们对人类发声器官的机械模拟，奠定了声源-滤波器的理论基石。电子和计算机时代的到来，将这一模型抽象为可计算的算法，催生了共振峰合成和拼接合成等经典范式，并让TTS技术在辅助设备和消费电子产品中首次崭露头角。而近十年来，以深度学习为核心的神经革命，通过端到端模型彻底重塑了该领域，将合成语音的自然度和表现力提升到了前所未有的高度。

展望未来，TTS技术正朝着与大型语言模型（LLM）深度融合的方向发展 119。未来的语音交互系统将不再是简单的“文本到语音”转换器，而是能够理解深层语境、进行复杂推理，并生成兼具恰当内容和丰富情感的“思想-语音”一体化系统。一个真正能够进行自然、流畅、富有同理心对话的AI伴侣，正从科幻走向现实。

然而，技术上的巨大成功也伴随着深刻的社会责任。从肯佩伦的机械玩偶到微软的VALL-E，人类对人造声音的追求已经超出了先驱者们最大胆的想象。我们现在掌握的，是能够以假乱真地复制人类声音身份的强大工具。如何确保这些声音服务于创造、沟通和赋能，而非欺骗、操纵和伤害，已成为我们无法回避的时代课题。语音合成的终极挑战，已不再是技术本身，而是我们如何有智慧、有道德地运用它。

引用的著作

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115. Plachtaa/VALL-E-X: An open source implementation of Microsoft’s VALL-E X zero-shot TTS model. Demo is available in https://plachtaa.github.io/vallex - GitHub, 访问时间为 九月 27, 2025， https://github.com/Plachtaa/VALL-E-X
116. Ethical Boundaries of Deepfake Technology in 2025 | Resemble AI, 访问时间为 九月 27, 2025， https://www.resemble.ai/deepfake-technology-ethical-implications/
117. Friend or Faux: The Ethics of AI Voice Training and Why It Matters - Kits.AI, 访问时间为 九月 27, 2025， https://www.kits.ai/blog/ai-voice-cloning-ethics
118. Audio Deepfake Detection: What Has Been Achieved and What Lies Ahead - PMC, 访问时间为 九月 27, 2025， https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11991371/
119. When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches - arXiv, 访问时间为 九月 27, 2025， https://arxiv.org/html/2502.19548v1
120. Recent Advances in Speech Language Models: A Survey - arXiv, 访问时间为 九月 27, 2025， https://arxiv.org/html/2410.03751v1