神经网络TTS实现Alexa跨语言语音合成

跨语言语音合成技术突破

2019年推出的双语模式需依赖不同说话人的录音数据，导致英语和西班牙语响应听起来像两个不同的人。最新研发的神经文本转语音（NTTS）技术通过以下创新解决了该问题：

核心架构

1. 多输入系统：在标准TTS模型基础上增加：
   • 语言ID编码
   • 说话人嵌入向量（预训练于大规模说话人分类任务）
2. 共享编码空间：编码器将不同语言的相似音素映射到相同表征区域
3. 双重确认机制：解码器输入端再次验证语言ID，确保跨语言特征提取

技术对比

评估结果（MUSHRA标准）

• 自然度：双语模型英语输出略逊于单语模型（差异<5%）
• 说话人相似度：西班牙语合成音比原生双语模式提升40%
• 口音质量：与西班牙语录音无统计学差异

技术展望

该架构可扩展至更多语言组合，无需额外语音采集。实验表明，编码器学习到的跨语言表征能有效支持：

• 说话人特征迁移
• 韵律风格转换
• 新闻播报等专业语音合成