文本转语音（Text-to-Speech，TTS）技术是一种将书面文本自动转换为人类语音的技术。它是一门交叉学科，融合了语言学、声学、计算机科学和电子工程等多个领域的知识。TTS技术通过计算机合成逼真的语音，使得用户能够通过听觉获取信息，极大地扩展了人机交互的方式。从早期的机械发声装置到如今高度智能化的语音合成系统，TTS技术已经渗透到我们日常生活的方方面面，例如智能语音助手（亚马逊Alexa、豆

之前有过YDA174的设置经历，手册起来比较容易，但是为了以后遇到需要配置，这里将配置的方法写下，以备后续查阅时钟域框图1CLOCK CONTROL REGISTER设置（disable clock）向地址0x4000写入0x0Ebit：bit name：setting3CLKSRC0：Direct from MCLK pin(default)1

在《》一文中已经扩充好了中文词汇表，接下来就是使用整理的中文语料对模型进行预训练了。这里先跳过预训练环节。先试用已经训练好的模型，看看如何推理。

从HiFi-GAN在波形合成效率与保真度上取得的突破，到XCodec2.0和BiCodec在语义丰富性与可控性方面的探索，TTS声学编解码技术在过去数年中取得了令人瞩目的进展。GAN的基石地位: 生成对抗网络（GAN）仍然是训练高保真声码器和编解码器的核心技术之一，尽管通常会辅以感知损失和特征匹配损失来进一步提升效果。

文本转语音（Text-to-Speech，TTS）技术是一种将书面文本自动转换为人类语音的技术。它是一门交叉学科，融合了语言学、声学、计算机科学和电子工程等多个领域的知识。TTS技术通过计算机合成逼真的语音，使得用户能够通过听觉获取信息，极大地扩展了人机交互的方式。从早期的机械发声装置到如今高度智能化的语音合成系统，TTS技术已经渗透到我们日常生活的方方面面，例如智能语音助手（亚马逊Alexa、豆

深度学习是人工智能的子集，深度学习模仿人脑处理数据的神经通路，将其用于决策、检测对象、识别语音和翻译语言。它从非结构化和未标记的数据中学习，无需人工监督或干预。深度学习通过使用人工神经网络的层次结构来处理机器学习，人工神经网络的构建类似于人脑，神经元节点在网络中连接。虽然传统的机器学习程序使用线性数据分析，但深度学习的分层功能允许机器使用非线性方法处理数据。Keras vs Tensorflow

从HiFi-GAN在波形合成效率与保真度上取得的突破，到XCodec2.0和BiCodec在语义丰富性与可控性方面的探索，TTS声学编解码技术在过去数年中取得了令人瞩目的进展。GAN的基石地位: 生成对抗网络（GAN）仍然是训练高保真声码器和编解码器的核心技术之一，尽管通常会辅以感知损失和特征匹配损失来进一步提升效果。

在开始收集和处理数据之前，详细的规划至关重要，它决定了项目的可行性和最终效果。发音人策略：首先要确定是构建单发音人还是多发音人数据集。对于初学者或特定应用（如语音克隆），单发音人数据集更简单，易于管理和训练。多发音人模型则需要更复杂的数据平衡策略和发音人身份（Speaker ID）管理技术。数据来源与授权：明确音频数据的来源，例如有声读物、播客、广播档案、专业录音或自行录制。至关重要的一点是，必须

在《》一文中已经扩充好了中文词汇表，接下来就是使用整理的中文语料对模型进行预训练了。这里先跳过预训练环节。先试用已经训练好的模型，看看如何推理。

近年来，深度学习推动了文本转语音（TTS）技术的显著进步，能够生成高度逼真且可控的语音。高质量、大规模且多样化的数据集是训练先进TTS模型的基础。TTS数据集需要包含音频-文本校对、时间对齐、元数据等，以捕捉语音的细微差别。数据集的构建涉及语言学、信号处理和数据科学，是TTS系统开发的核心环节。数据增强策略如噪声注入、音高变换等，可提高模型泛化能力。数据预处理中的采样率统一、文本规范化和声学特征提