Erfahre die Vor- und Nachteile verschiedener Sprachsynthesetechnologien.
Extract the pros and cons of different speech synthesis technologies.
The two primary technologies generating synthetic speech waveforms are concatenative synthesis and formant synthesis.

Concatenative synthesis is based on stringing together segments of recorded speech. It generally produces the most natural-sounding synthesized speech. However, differences between natural variations in speech and the nature of the automated techniques for segmenting the waveforms sometimes result in audible glitches in the output. Maximum naturalness typically requires speech databases to be very large, in some systems ranging into the gigabytes of recorded data, representing dozens of hours of speech.

Formant synthesis does not use human speech samples at runtime. Instead, the synthesized speech output is created using additive synthesis and an acoustic model.  Many systems based on formant synthesis technology generate artificial, robotic-sounding speech that would never be mistaken for human speech.  They are usually smaller programs than concatenative systems because they do not have a database of speech samples. They can therefore be used in embedded systems, where memory and microprocessor power are especially limited.
Die beiden wichtigsten Technologien zur Erzeugung synthetischer Sprachwellenformen sind die konkatenative Synthese und die Formantensynthese.

Die konkatenative Synthese basiert auf der Aneinanderreihung von aufgezeichneten Sprachsegmenten. Sie erzeugt in der Regel die am natürlichsten klingende synthetisierte Sprache. Allerdings führen Unterschiede zwischen natürlichen Sprachvariationen und der Art der automatischen Techniken zur Segmentierung der Wellenformen manchmal zu hörbaren Störungen in der Ausgabe. Um ein Maximum an Natürlichkeit zu erreichen, müssen die Sprachdatenbanken in der Regel sehr groß sein, in manchen Systemen reichen sie bis in den Gigabyte-Bereich, was Dutzenden von Stunden Sprache entspricht.

Bei der Formantsynthese werden keine menschlichen Sprachproben zur Laufzeit verwendet. Stattdessen wird die synthetisierte Sprachausgabe mithilfe der additiven Synthese und eines akustischen Modells erzeugt.  Viele Systeme, die auf der Formantensynthese-Technologie basieren, erzeugen künstliche, roboterhaft klingende Sprache, die niemals mit menschlicher Sprache verwechselt werden würde.  Sie sind in der Regel kleinere Programme als konkatenative Systeme, weil sie keine Datenbank mit Sprachproben haben. Sie können daher in eingebetteten Systemen eingesetzt werden, wo Speicher und Mikroprozessorleistung besonders begrenzt sind.
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Die wichtigsten Eigenschaften eines Sprachsynthesesystems sind Natürlichkeit und Verständlichkeit. Natürlichkeit beschreibt, wie sehr die Ausgabe der menschlichen Sprache ähnelt, während Verständlichkeit die Leichtigkeit ist, mit der die Ausgabe verstanden wird. Der ideale Sprachsynthesizer ist sowohl natürlich als auch verständlich. Sprachsynthesesysteme versuchen normalerweise, beide Eigenschaften zu maximieren.

Die beiden wichtigsten Technologien zur Erzeugung synthetischer Sprachwellenformen sind die konkatenative Synthese und die Formantensynthese. Jede Technologie hat Stärken und Schwächen, und der Verwendungszweck eines Synthesesystems bestimmt in der Regel, welcher Ansatz verwendet wird.

Verkettungssynthese
Hauptartikel: Konkatenative Synthese
Die konkatenative Synthese basiert auf der Verkettung (Aneinanderreihung) von aufgezeichneten Sprachsegmenten. Im Allgemeinen erzeugt die konkatenative Synthese die am natürlichsten klingende synthetisierte Sprache. Allerdings führen Unterschiede zwischen natürlichen Sprachvariationen und der Art der automatischen Techniken zur Segmentierung der Wellenformen manchmal zu hörbaren Störungen in der Ausgabe. Es gibt drei Hauptuntertypen der konkatenativen Synthese.

Einheitsauswahlsynthese
Die Einheitensynthese verwendet große Datenbanken mit aufgezeichneter Sprache. Bei der Erstellung der Datenbank wird jede aufgezeichnete Äußerung in einige oder alle der folgenden Elemente unterteilt: einzelne Laute, Diphone, Halblaute, Silben, Morpheme, Wörter, Phrasen und Sätze. In der Regel erfolgt die Unterteilung in Segmente mit einem speziell modifizierten Spracherkenner, der auf einen "forced alignment"-Modus eingestellt ist und anschließend manuell korrigiert wird, wobei visuelle Darstellungen wie die Wellenform und das Spektrogramm verwendet werden. Anschließend wird ein Index der Einheiten in der Sprachdatenbank erstellt, der auf der Segmentierung und akustischen Parametern wie der Grundfrequenz (Tonhöhe), der Dauer, der Position in der Silbe und den benachbarten Lauten basiert. Zur Laufzeit wird die gewünschte Zieläußerung erstellt, indem die beste Kette von Kandidateneinheiten aus der Datenbank ermittelt wird (Unit Selection). Dieser Prozess wird in der Regel mithilfe eines speziell gewichteten Entscheidungsbaums durchgeführt.

Die Auswahl der Einheiten bietet die größte Natürlichkeit, da nur ein geringer Teil der aufgezeichneten Sprache mit digitaler Signalverarbeitung (DSP) bearbeitet wird. DSP lässt aufgezeichnete Sprache oft weniger natürlich klingen, obwohl einige Systeme an der Stelle der Verkettung ein wenig Signalverarbeitung einsetzen, um die Wellenform zu glätten. Die Ausgabe der besten Unit-Selection-Systeme ist oft nicht von echten menschlichen Stimmen zu unterscheiden, vor allem in Kontexten, auf die das TTS-System abgestimmt wurde. Um ein Maximum an Natürlichkeit zu erreichen, müssen die Unit-Selection-Sprachdatenbanken jedoch in der Regel sehr groß sein - bei einigen Systemen reichen sie bis in den Gigabyte-Bereich, was Dutzenden von Stunden Sprache entspricht. Es ist auch bekannt, dass Unit-Selection-Algorithmen Segmente an einer Stelle auswählen, die zu einer nicht idealen Synthese führt (z. B. werden kleine Wörter undeutlich), selbst wenn es in der Datenbank eine bessere Auswahl gibt. In jüngster Zeit haben Forscher/innen verschiedene automatische Methoden vorgeschlagen, um unnatürliche Segmente in Unit-Selection-Sprachsynthesesystemen zu erkennen.

Diphone-Synthese
Bei der Diphonensynthese wird eine minimale Sprachdatenbank verwendet, die alle in einer Sprache vorkommenden Diphone (Laut-zu-Laut-Übergänge) enthält. Die Anzahl der Diphone hängt von der Phonotaktik der Sprache ab: Spanisch hat zum Beispiel etwa 800 Diphone, Deutsch etwa 2500. Bei der Diphonensynthese ist von jedem Diphon nur ein Beispiel in der Sprachdatenbank enthalten. Zur Laufzeit wird die Zielprosodie eines Satzes mit Hilfe digitaler Signalverarbeitungstechniken wie linearer prädiktiver Kodierung, PSOLA oder MBROLA oder neueren Techniken wie der Tonhöhenmodifikation im Quellbereich unter Verwendung der diskreten Kosinustransformation überlagert. Die Diphonsynthese leidet unter den klanglichen Störungen der konkatenativen Synthese und der roboterhaft klingenden Natur der Formantensynthese und hat außer der geringen Größe nur wenige der Vorteile beider Ansätze. Aus diesem Grund ist ihr Einsatz in kommerziellen Anwendungen rückläufig,[citation needed] obwohl sie in der Forschung weiterhin verwendet wird, da es eine Reihe von frei verfügbaren Softwareimplementierungen gibt. Ein frühes Beispiel für die Diphone-Synthese ist der Lehrroboter Leachim, der von Michael J. Freeman erfunden wurde. Leachim enthielt Informationen über den Lehrplan und bestimmte biografische Informationen über die Schülerinnen und Schüler, für die er programmiert wurde. Er wurde in einem Klassenzimmer der vierten Klasse in der Bronx, New York, getestet.

Bereichsspezifische Synthese
Die bereichsspezifische Synthese verknüpft zuvor aufgezeichnete Wörter und Sätze zu vollständigen Äußerungen. Sie wird in Anwendungen eingesetzt, bei denen die Vielfalt der Texte, die das System ausgibt, auf einen bestimmten Bereich beschränkt ist, z. B. bei Fahrplandurchsagen oder Wetterberichten. Die Technologie ist sehr einfach zu implementieren und wird schon seit langem in Geräten wie sprechenden Uhren und Taschenrechnern eingesetzt. Der Grad der Natürlichkeit dieser Systeme kann sehr hoch sein, weil die Vielfalt der Satzarten begrenzt ist und sie sich eng an die Prosodie und Intonation der Originalaufnahmen halten.

Da diese Systeme durch die Wörter und Sätze in ihren Datenbanken begrenzt sind, sind sie nicht universell einsetzbar und können nur die Kombinationen von Wörtern und Sätzen synthetisieren, mit denen sie vorprogrammiert wurden. Die Vermischung von Wörtern in der natürlich gesprochenen Sprache kann jedoch immer noch Probleme verursachen, wenn die vielen Variationen nicht berücksichtigt werden. Zum Beispiel wird in nicht-rhotischen Dialekten des Englischen das "r" in Wörtern wie "clear" /ˈklɪə/ normalerweise nur ausgesprochen, wenn das folgende Wort einen Vokal als ersten Buchstaben hat (z. B. wird "clear out" als /ˌklɪəɹˈʌʊt/ realisiert). Auch im Französischen werden viele Endkonsonanten nicht mehr stumm, wenn sie von einem Wort gefolgt werden, das mit einem Vokal beginnt - ein Effekt, der Liaison genannt wird. Dieser Wechsel kann nicht durch ein einfaches Wort-Konkatenations-System wiedergegeben werden, das zusätzliche Komplexität erfordern würde, um kontextabhängig zu sein.

Formant-Synthese
Bei der Formantensynthese werden keine menschlichen Sprachproben zur Laufzeit verwendet. Stattdessen wird die synthetisierte Sprachausgabe mithilfe der additiven Synthese und eines akustischen Modells (Physical Modelling Synthesis) erstellt. Parameter wie Grundfrequenz, Intonation und Geräuschpegel werden im Laufe der Zeit variiert, um eine Wellenform künstlicher Sprache zu erzeugen. Diese Methode wird manchmal auch als regelbasierte Synthese bezeichnet; viele konkatenative Systeme haben jedoch auch regelbasierte Komponenten. Viele Systeme, die auf der Formantensynthese-Technologie basieren, erzeugen künstliche, roboterhaft klingende Sprache, die niemals mit menschlicher Sprache verwechselt werden kann. Maximale Natürlichkeit ist jedoch nicht immer das Ziel eines Sprachsynthesesystems, und Formantensynthesesysteme haben Vorteile gegenüber konkatenativen Systemen. Formant-synthetisierte Sprache kann auch bei sehr hohen Geschwindigkeiten zuverlässig verständlich sein und vermeidet die akustischen Störungen, die konkatenative Systeme häufig plagen. Synthetisierte Hochgeschwindigkeitssprache wird von Sehbehinderten genutzt, um mit einem Bildschirmlesegerät schnell durch den Computer zu navigieren. Formant-Synthesizer sind in der Regel kleinere Programme als konkatenative Systeme, weil sie keine Datenbank mit Sprachproben haben. Sie können daher in eingebetteten Systemen eingesetzt werden, wo Speicher und Mikroprozessorleistung besonders begrenzt sind. Da formantbasierte Systeme die vollständige Kontrolle über alle Aspekte der Sprachausgabe haben, kann eine große Vielfalt an Prosodien und Intonationen ausgegeben werden, die nicht nur Fragen und Aussagen, sondern auch eine Vielzahl von Emotionen und Stimmlagen vermitteln.

Beispiele für eine nicht in Echtzeit erfolgende, aber hochpräzise Intonationskontrolle bei der Formantensynthese sind die Arbeiten, die in den späten 1970er Jahren für das Texas Instruments-Spielzeug Speak & Spell und in den frühen 1980er Jahren für die Sega-Arcade-Maschinen und in vielen Arcade-Spielen von Atari, Inc. unter Verwendung des TMS5220 LPC-Chips durchgeführt wurden. Die Erstellung einer korrekten Intonation für diese Projekte war mühsam, und die Ergebnisse müssen noch von Text-to-Speech-Schnittstellen in Echtzeit erreicht werden.

Artikulatorische Synthese
Die artikulatorische Synthese bezieht sich auf Computertechniken zur Sprachsynthese, die auf Modellen des menschlichen Vokaltrakts und der dort stattfindenden Artikulationsprozesse basieren. Der erste artikulatorische Synthesizer, der regelmäßig für Laborexperimente verwendet wurde, wurde Mitte der 1970er Jahre von Philip Rubin, Tom Baer und Paul Mermelstein in den Haskins Laboratories entwickelt. Dieser Synthesizer, bekannt als ASY, basierte auf Vokaltraktmodellen, die in den 1960er und 1970er Jahren in den Bell Laboratories von Paul Mermelstein, Cecil Coker und Kollegen entwickelt wurden.

Bis vor kurzem wurden artikulatorische Synthesemodelle noch nicht in kommerzielle Sprachsynthesesysteme integriert. Eine bemerkenswerte Ausnahme ist das NeXT-basierte System, das ursprünglich von Trillium Sound Research entwickelt und vermarktet wurde, einem Spin-off-Unternehmen der Universität Calgary, wo ein Großteil der ursprünglichen Forschung durchgeführt wurde. Nach dem Niedergang der verschiedenen Inkarnationen von NeXT (das Ende der 1980er Jahre von Steve Jobs gegründet wurde und 1997 mit Apple Computer fusionierte) wurde die Trillium-Software unter der GNU General Public License veröffentlicht und als gnuspeech weitergeführt. Das System, das 1994 zum ersten Mal auf den Markt kam, ermöglicht eine vollständige artikulatorische Text-zu-Sprache-Umwandlung mit einem Wellenleiter- oder Transmission-Line-Analogon des menschlichen Mund- und Nasaltrakts, das durch Carrés "distinktives Regionenmodell" gesteuert wird.

Neuere Synthesizer, die von Jorge C. Lucero und Kollegen entwickelt wurden, beinhalten Modelle der Biomechanik der Stimmlippen, der Aerodynamik der Glottis und der Ausbreitung akustischer Wellen in den Bronchien, der Luftröhre, der Nasen- und der Mundhöhle und stellen somit vollständige Systeme zur physikalisch basierten Sprachsimulation dar.
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