[论文解读] A Survey on Neural Speech Synthesis
本论文提供了神经文本到语音（TTS）的全面综述，详细介绍关键组成部分（文本分析、声学模型、声码器）和高级主题，同时概述数据集、实现和未来方向。
Text to speech (TTS), or speech synthesis, which aims to synthesize intelligible and natural speech given text, is a hot research topic in speech, language, and machine learning communities and has broad applications in the industry. As the development of deep learning and artificial intelligence, neural network-based TTS has significantly improved the quality of synthesized speech in recent years. In this paper, we conduct a comprehensive survey on neural TTS, aiming to provide a good understanding of current research and future trends. We focus on the key components in neural TTS, including text analysis, acoustic models and vocoders, and several advanced topics, including fast TTS, low-resource TTS, robust TTS, expressive TTS, and adaptive TTS, etc. We further summarize resources related to TTS (e.g., datasets, opensource implementations) and discuss future research directions. This survey can serve both academic researchers and industry practitioners working on TTS.
研究动机与目标
- 总结神经 TTS 及其核心组成部分（文本分析、声学模型、声码器）的历史与现状。
- 概述端到端进程并讨论系统何时完全端到端以及何时仍更具模块化。
- 讨论快速 TTS、低资源 TTS、鲁棒 TTS、表达性 TTS 与自适应 TTS 等高级主题。
- 提供面向研究者和从业者的数据集、开源实现和实用资源目录。
- 强调未来研究方向及潜在的行业影响。
提出的方法
- 基于从文本到波形的数据流提出神经 TTS 的分类法（字符/音素到语言/声学特征再到波形）。
- 回顾每个核心组成部分（文本分析、声学模型、声码器）及其代表性模型与历史演进。
- 总结完全端到端 TTS 的方法并将其与模块化的神经 TTS 流水线进行比较。
- 讨论快速、低资源、鲁棒、表达性和自适应 TTS 的高级主题及实际挑战。
- 编汇并引用相关数据集与开源资源，以帮助复现与部署。
实验结果
研究问题
- RQ1神经 TTS 系统的主要组成部分和数据流模式是什么？
- RQ2文本分析、声学模型和声码器在神经 TTS 中如何演变？
- RQ3端到端 TTS 与模块化架构相比，主要进展与挑战是什么？
- RQ4有哪些前沿主题（快速、低资源、鲁棒、表达性、自适应）影响当前与未来的 TTS 研究？
- RQ5研究者和从业者可以利用哪些资源（数据集、实现）？
主要发现
- 神经 TTS 提供了更高的自然度与清晰度，并降低了与传统参数化系统相关的预处理。
- 对神经 TTS 组件和数据流的清晰分类有助于组织文献，覆盖文本分析、声学模型和声码器。
- 端到端 TTS 减少了对手工设计的语言/声学特征的需求，同时引入了新的建模挑战。
- 快速和非自回归生成、低资源学习、鲁棒性、表达性和说话人/自适应能力等高级主题正在积极研究。
- 该综述整合了数据集和开源实现，以支持研究与行业采用。
- 它概述了未来方向和潜在的理论、数据集与部署方面的研究机会。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。