TTS是什麼？相信有看過我們分析的已經對TTS有一定的了解。現在，拾捌堂就帶大家認識TTS的發展歷史，以及它的未來發展等有關TTS的種種事情。
首先談談TTS的發展歷史，要成功做到TTS（Text To Speech），很大程度需要靠電腦和人工智能（Artificial Intelligence，AI）的幫忙。人類早在17世紀已開始研發機械式說話裝置，直到19世紀，貝爾實驗室（The Bell Labs）對於電子語音合成技術的研究有突破，開啟了近代語音合成技術（TTS）的發展。
1939年，貝爾實驗室製作出第一個，利用共振峰原理（Formant）所製作的電子語音合成器VODER，開啟了TTS的開端。及後，瑞典語言學家G. Fant在1960年提出線性預測編碼技術（Linear Predictive Coding，LPC）來作為語音合成分析技術，加上E.Moulines和F.Charpentier在1980年代提出PSOLA語音合成演算法，都推動著現在的TTS發展。
醫療是TTS的其中一個重要的用途。著名用家包括剛剛去世的物理學家霍金（Stephen Hawking），其中一個標誌性的記號，就是那台會代他說話的輪椅！80年代霍金並未因漸凍人症（Amyotrophic lateral sclerosis，ALS）而完全失去活動能力時，靠的就是由DECtalk研發的語音合成軟體，做到TTS（Text To Speech）和外界進行溝通。
除了霍金的例子之外，去年底在內地引起哄動的AI虛擬新聞主播也是其中一個較為人識的用途。新華社研發的AI合成主播，通過節錄真人主播報道片段中的聲音、口形、表情、動作等特徵，再經AI分析及生成，只要在AI主播前顯示文字或報道內容，AI主播就能準確讀出。
另一個生活化的應用就是Google Assistant等智能家居助理。以Google為例，Google有自行研發的專屬的語音合成標記語言the Speech Synthesis Markup Language（SSML）技術來支援語音合成應用程式，並操控互動語音系統，使AI智能助理能解讀人類的文字輸入和語音提問，並配合能令AI發聲更接近真人的WaveNet技術，對提問作出回應。
其實TTS的用途已非常廣泛，從巴士上的抵站播報，到各大網站內時常遇上的Chatbot，都具備了TTS的功能。隨著AI、大數據（Big Data）和機器學習（Machine Learning）的進步，TTS的像真程度會變得越來越高！TTS背後，少不了NLP的功勞！想知道NLP最新的發展水平？立即按這裡看看吧！
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