近年来，基于深度神经网络的端到端语音合成取得了显著进展。所谓“端到端”方法，是指从输入文本到生成语音的整个过程由一个统一的神经网络模型完成。这一技术不仅简化了合成系统的结构，而且显著提升了合成语音的自然度、流畅性和表现力。
端到端语音合成系统示意图
端到端模型的主干是一个序列到序列的神经网络。只要有足够的数据，这种神经网络不仅能够学习音素到语音的转换，还能学习语音在时间上的动态变化规律，从而生成更自然、真实的语音。与传统的 HMM 方法相比，端到端模型对数据的需求量更大。例如，传统HMM 方法通常仅需约 1000 句语音样本即可建立一个基础模型，而端到端模型通常需要至少数十个小时的语音数据才能达到较好的效果。
尤其值得注意的是，端到端模型不再像传统方法那样分别处理声门和声道参数，而是直接生成语音的频谱，甚至可以生成时域信号。这一突破性的方法颠覆了传统基于声码器（源-滤波模型）的语音合成框架，显著提高了语音合成的质量。
此外，端到端系统在处理上下文信息方面也表现出色。它不仅能够理解长句子的发音变化，还可以根据上下文语境调整发音。例如，系统可以自动处理不同时态下的发音差异，纠正拼写错误，正确识别标点符号带来的停顿，并检测出需要重读的词语。
总结来看，端到端语音合成技术具有以下优势：
- 简化文本分析：文本处理完全由神经网络自动完成，无需单独的文本分析器。
- 摒弃传统声码器：语音生成过程完全由神经网络负责，不再依赖传统声码器。
- 高效上下文建模：模型能自动学习并利用上下文信息，使合成的语音更加自然、流畅。
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