自然流暢的文語(yǔ)轉換系統——木蘭

2004/06/11

　　語(yǔ)音門(mén)戶(hù)、呼叫中心、聲訊服務(wù)等基于語(yǔ)音合成技術(shù)的文語(yǔ)轉換應用已經(jīng)越來(lái)越多地進(jìn)入我們的工作和生活中。“木蘭”是由位于北京的微軟亞洲研究院研發(fā)并具有頂級性能的文語(yǔ)轉換系統，木蘭有哪些重要特點(diǎn)？木蘭文語(yǔ)轉換的真實(shí)應用效果如何？

　　語(yǔ)音技術(shù)的飛速發(fā)展使語(yǔ)音技術(shù)的應用日趨普及，特別是語(yǔ)音合成和語(yǔ)音識別兩種技術(shù)的結合，已經(jīng)使越來(lái)越多的嶄新應用與服務(wù)成為現實(shí)。

　　例如，在2002年韓日世界杯期間，中國電信在全國296個(gè)168信息臺同步采用語(yǔ)音技術(shù)，將中央電視臺不斷發(fā)出的比賽花絮和最新賽況的文字信息播報給通過(guò)電話(huà)查詢(xún)的廣大球迷。

　　語(yǔ)音合成技術(shù)已經(jīng)被應用在奇瑞QQ轎車(chē)的“i-Say數碼聽(tīng)”系統上，通過(guò)“i-Say數碼聽(tīng)”系統，用戶(hù)可以將下載到系統電腦中的文本文件、電子郵件、網(wǎng)絡(luò )新聞或小說(shuō)等轉換成語(yǔ)音在車(chē)內收聽(tīng)。還可以通過(guò)特定的服務(wù)網(wǎng)站訂閱新聞、天氣預報、英語(yǔ)學(xué)習等信息至車(chē)上收聽(tīng)，享受個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò )信息服務(wù)。

　　“木蘭”文語(yǔ)轉換系統是由位于北京的微軟亞洲研究院（MSRA）研發(fā)的，基于領(lǐng)先的語(yǔ)音合成技術(shù)的頂級文語(yǔ)轉換系統。通過(guò)對“木蘭”介紹和分析，我們將對語(yǔ)音合成技術(shù)及其應用有更進(jìn)一步的了解，并展望機器人向人類(lèi)“進(jìn)化”的動(dòng)人前景。

“木蘭”文語(yǔ)轉換系統

　　“木蘭”文語(yǔ)轉換系統是由MSRA研發(fā)的中英文雙語(yǔ)文語(yǔ)轉換系統，其性能在中英文文語(yǔ)轉換系統中處于頂級水準。“木蘭”文語(yǔ)轉換系統有兩個(gè)重要的特征：1. 它是第一個(gè)真正的雙語(yǔ)系統，可以非常自然地處理包含有英文詞句的中文語(yǔ)句。2. 它應用了諸如“韻律生成的最小錯誤準則”等先進(jìn)技術(shù)，能夠最大程度地保證所生成語(yǔ)音的自然度。

　　在我們用到的各種中文文字材料中（如技術(shù)文獻或電子郵件），常常包含有英文單詞和短語(yǔ)，甚至包含一些英文句子。而普通的漢語(yǔ)文語(yǔ)轉換系統通常不能很自然和正確地讀出夾雜在中文文稿中的英文文字，這成為了漢語(yǔ)文語(yǔ)轉換系統應用的一個(gè)重要障礙。為了解決這個(gè)問(wèn)題，通常的做法是采用在兩個(gè)不同文語(yǔ)轉換系統之間不斷切換的方式。這種切換方式的最大缺點(diǎn)是最后生成的語(yǔ)音會(huì )喪失整體的語(yǔ)調，由于一個(gè)句子被切分成若干段并由兩個(gè)系統分別合成，人們聽(tīng)起來(lái)會(huì )很不舒服，甚至聽(tīng)不懂。MSRA的“木蘭”系統是第一個(gè)真正的雙語(yǔ)系統。在“木蘭”文語(yǔ)轉換系統中，由于兩種語(yǔ)言之間的切換完全在系統內進(jìn)行，因此生成的雙語(yǔ)語(yǔ)音具有非常自然的整句語(yǔ)調。

　　“木蘭”區別于傳統語(yǔ)音合成系統的另一個(gè)重要特征是：它充分兼顧了自然言語(yǔ)韻律特性中的全局穩定性和局部可變性。也就是說(shuō)，在不違反韻律特征的全局約束的前提下，“木蘭”盡可能地保留了自然言語(yǔ)韻律中所固有的自由度。因此木蘭系統合成出來(lái)的語(yǔ)音克服了在其他系統中常會(huì )出現的音質(zhì)下降問(wèn)題，如由于韻律預測模型的局限性導致的單一語(yǔ)調問(wèn)題或由音高、音長(cháng)調節算法引入的機器味和嗡嗡聲。木蘭系統最大程度上保持了原始音庫中發(fā)音人的韻律特點(diǎn)，所以生成的語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)相當自然。

合成語(yǔ)音的質(zhì)量

　　合成語(yǔ)音的質(zhì)量，我們通常可以從可懂度和自然度兩方面進(jìn)行評價(jià)。代表當前先進(jìn)水平的文語(yǔ)轉換系統都已經(jīng)能夠合成出可懂度相當高的語(yǔ)音。但是這些系統生成的語(yǔ)音的自然度與人類(lèi)實(shí)際的語(yǔ)音之間還有明顯的差距。在對幾個(gè)代表目前最高水平的漢語(yǔ)TTS 系統進(jìn)行的主觀(guān)評價(jià)中，播音員語(yǔ)音的測試得分是4.5，而合成語(yǔ)音的最高分只有3.2。雖然合成語(yǔ)音的質(zhì)量已達到了基本可以接受的水平，但其自然度與人的語(yǔ)音還有相當明顯的差距。雖然目前最先進(jìn)的語(yǔ)音合成技術(shù)在以傳播信息為主要目的的場(chǎng)合，如語(yǔ)音門(mén)戶(hù)、呼叫中心、聲訊服務(wù)等應用中已經(jīng)越來(lái)越被廣大用戶(hù)接受，但如果將它們用于更強調語(yǔ)言?xún)群膱?chǎng)合，如講故事、讀小說(shuō)、講笑話(huà)等，往往會(huì )不盡人意。增強合成語(yǔ)音的表現力是語(yǔ)音合成技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向。

韻律組織

　　韻律組織在言語(yǔ)交流中起著(zhù)非常重要的作用，它不僅是清楚表達語(yǔ)義的關(guān)鍵，還能直接反映講話(huà)人的態(tài)度、意向、情緒以及對聽(tīng)話(huà)人的期望等信息。人在講話(huà)時(shí)，總是先將這些意識層的信息轉化成音系層的表達手段，如選擇怎樣的聲調、語(yǔ)調、輕重模式、節律模式等，最后再通過(guò)控制發(fā)音器官來(lái)實(shí)現相應的聲學(xué)目標。通常認為與韻律有關(guān)的聲學(xué)參數包括音高、音長(cháng)、音強和停延等。在語(yǔ)音合成的研究歷程中，建立韻律預測模型一直都是一個(gè)研究重點(diǎn)。

語(yǔ)音合成

　　語(yǔ)音合成和語(yǔ)音識別技術(shù)是實(shí)現人機語(yǔ)音交流，建立一個(gè)具有能聽(tīng)會(huì )說(shuō)功能的應用系統所必需的兩項關(guān)鍵技術(shù)。使電腦具有類(lèi)似于人一樣的說(shuō)話(huà)能力，無(wú)疑將使其更具人性化特征，為相關(guān)應用帶來(lái)更廣闊的發(fā)展空間。與語(yǔ)音識別相比，語(yǔ)音合成技術(shù)相對說(shuō)來(lái)要成熟一些，并已開(kāi)始向產(chǎn)業(yè)化方向邁進(jìn)。

　　語(yǔ)音合成，又稱(chēng)文語(yǔ)轉換（Text to Speech，TTS）技術(shù)，它是一門(mén)涉及到聲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、統計分析、人工智能、數字信號處理等多個(gè)學(xué)科的技術(shù)。語(yǔ)音合成技術(shù)要解決的主要問(wèn)題就是如何將文字信息轉化為可聽(tīng)的聲音信息，也就是說(shuō)讓電腦可以像人一樣開(kāi)口說(shuō)話(huà)。這里所說(shuō)的“像人一樣開(kāi)口說(shuō)話(huà)”與傳統的聲音回放有著(zhù)本質(zhì)的區別。諸如錄音機等這些傳統的聲音回放設備是通過(guò)預先錄制聲音，然后回放來(lái)讓設備“說(shuō)話(huà)”的。而計算機語(yǔ)音合成技術(shù)則可以實(shí)現在任何時(shí)候將任意文本轉換成具有高自然度的語(yǔ)音的目的，真正讓電腦“像人一樣開(kāi)口說(shuō)話(huà)”。

由木蘭合成的中文、英文和中英文雙語(yǔ)的例子

SOHO是Small Office Home Office的縮寫(xiě)，亦即“小型的、家庭的辦公室”的含義。
木蘭TTS：http://research.microsoft.com/users/minchu/singlevoice/smp5.wav
其他TTS：http://research.microsoft.com/users/minchu/twovoice/smp5.wav

它與InternetInformationServer、MicrosoftExchange、SNAServer結合可形成一個(gè)數據集市的工作平臺。
木蘭TTS：http://research.microsoft.com/users/minchu/singlevoice/smp7.wav
其他TTS：http://research.microsoft.com/users/minchu/twovoice/smp7.wav

比如“很久沒(méi)見(jiàn)了”這句話(huà)，英文正確的說(shuō)法應該是“I haven't seen you for a long time．”，一些人湊湊合合地說(shuō)成“Long time no see.”——不合語(yǔ)法，但意思明白了。
木蘭TTS：http://research.microsoft.com/users/minchu/singlevoice/smp15.wav

More recently, we have expanded our efforts in both speech synthesis and speech recognition to other languages.
木蘭TTS：http://research.microsoft.com/users/minchu/english/smp3.wav

清晨，從陽(yáng)臺上一抹朝陽(yáng)斜射進(jìn)來(lái)。設計方案將使每套住戶(hù)都有朝陽(yáng)的房間。
木蘭TTS：http://research.microsoft.com/users/minchu/mandarin/smp1.wav

詞典詞與韻律詞

　　目前的多數漢語(yǔ)語(yǔ)音合成系統都是以詞典詞為單位合成。但是在口語(yǔ)中經(jīng)常是以韻律詞為韻律單位。韻律詞在漢語(yǔ)普通話(huà)的合成中是最重要韻律單位。韻律詞被定義為一組在實(shí)際語(yǔ)流中聯(lián)系緊密的、經(jīng)常聯(lián)在一起發(fā)音的音節。

　　一個(gè)韻律詞可以包含幾個(gè)詞典詞，一個(gè)詞典詞也可以包含幾個(gè)韻律詞。

例如：我/買(mǎi)/了/一/本/好/書(shū)。

　　如果按照語(yǔ)法每個(gè)字都是一個(gè)詞典詞，然而在自然口語(yǔ)中可以分為：

　　我/買(mǎi)了/一本/好書(shū)。

　　這里看出，詞典詞與韻律詞有極大的差異，其中“買(mǎi)了”“一本”“好書(shū)”，都是韻律詞。而我們平常說(shuō)話(huà)是正是根據這種韻律詞來(lái)分詞斷句的。只有按照韻律詞來(lái)合成語(yǔ)句，才符合人們的習慣。

“木蘭”的特征技術(shù)

　　下面，讓我們來(lái)看看MSRA的研究人員是如何對自然言語(yǔ)韻律組織中的不確定性進(jìn)行研究的。我們還將進(jìn)一步了解為何MSAR的“韻律生成的最小錯誤準則”技術(shù)的應用，能夠最大程度地保證所生成語(yǔ)音的自然度。

研究方法

　　MSRA用于研究材料屬于微軟亞洲研究院語(yǔ)音合成語(yǔ)料庫的一個(gè)部分，這個(gè)部分包括1000個(gè)漢語(yǔ)單句的兩遍錄音。這些句子主要選自人民日報，部分選自小說(shuō)、散文和天氣預報，長(cháng)度在10~30字之間，三分之一是單句，其余是復句。兩遍錄音是由同一個(gè)專(zhuān)業(yè)發(fā)音人在相隔半年時(shí)間內重復錄制的。由于發(fā)音人沒(méi)有特意通過(guò)改變某些韻律參數來(lái)表達特殊的語(yǔ)義，可以認為兩遍錄音的發(fā)音規劃是基本相同的，所表達的語(yǔ)義也是相同的。因此，可以進(jìn)一步斷定，兩遍錄音中的韻律參數和韻律結構如果存在差異，這種差異不是語(yǔ)義表達的需要而導致的，這種差異可以理解為韻律組織中的不確定性。

　　研究人員將對兩遍錄音中的節律組織和相應語(yǔ)音單元的音高和音長(cháng)進(jìn)行比較，從而探討在相同的發(fā)音規劃和語(yǔ)義表達前提下，發(fā)音人在節律層級的組織和韻律參數的控制上有多大的自由度。為了敘述方便，在下文中將這1000個(gè)句子的兩遍錄音分別稱(chēng)為HF1 和HF2， 而同一個(gè)句子中的同一個(gè)字的兩遍讀音稱(chēng)為兩遍錄音中的相應語(yǔ)音單元。


　　同一句子，進(jìn)行兩遍錄音（在圖中，一次用藍色表示，另一次用橙色表示）。研究發(fā)現，盡管兩遍錄音的內容和所表達的意思完全相同，但在連續語(yǔ)流中各音段的長(cháng)度和音高都有相當大的變化范圍。

時(shí)長(cháng)組織的不確定性

　　MSRA的研究人員發(fā)現：兩遍錄音的整體時(shí)間長(cháng)度分布是相當一致的。但是，如果比較兩遍錄音中的相應語(yǔ)音單元的時(shí)長(cháng)，就會(huì )看到明顯的差異。這些差異說(shuō)明，雖然受到特定的上下文和語(yǔ)義表達的約束，音段長(cháng)度的取值仍有相當大的變化范圍，其可變范圍可以大到所有音段的整體變化范圍的50%左右。

　　由此可以看出，在言語(yǔ)組織中，各音段長(cháng)度的選擇不存在惟一的最優(yōu)解。事實(shí)上，在不改變所要傳達的各種意識層面的信息的前提下，連續語(yǔ)流中各音段的長(cháng)度可在相當大的范圍內變化，即語(yǔ)音單元的音段長(cháng)度有相當大的不確定性。

音高組織的不確定性

　　MSRA的研究人員發(fā)現：兩遍錄音的整體音高分布是相當一致的。但是，如果比較兩遍錄音中相應單元的音高，也會(huì )看到明顯的差異。也就是說(shuō)，雖然受到特定的上下文和語(yǔ)義表達的約束，音段音高的取值也有相當大的變化范圍，其可變范圍可以大到所有音段的整體變化范圍的45%左右。

　　由此可以看出，言語(yǔ)組織中，在不改變所要傳達的各種意識層面的信息的前提下，連續語(yǔ)流中各音段的音高也可在相當大的范圍內變化，即，音高組織也存在不確定性。

韻律組塊中的不確定性

　　韻律組織的一個(gè)重要表現是組塊。同一句子可以由不同的韻律組塊構成，例如，對于“從經(jīng)濟和環(huán)保的角度看”這句話(huà)，在HF1 中被處理成了四個(gè)韻律詞的“從經(jīng)濟 | 和環(huán)保的 | 角度 | 看”，在HF2中，則被處理成“從 | 經(jīng)濟 | 和 | 環(huán)保的 | 角度 | 看”， 包含六個(gè)韻律詞。

　　從研究的結果可以看出：實(shí)際朗讀或講話(huà)時(shí)具體使用那種組織方式，可能受個(gè)人講話(huà)習慣、語(yǔ)速等因素的影響，也有相當大的隨意性。

　　從上述音高、音長(cháng)的分配以及節律單元三組對比分析可以看出，在自然言語(yǔ)的韻律組織中，音高、音長(cháng)和韻律組塊等都存在相當大的不確定性。由此可以得到結論，韻律參數的取值存在一定的不確定性是自然言語(yǔ)的一個(gè)重要特征。事實(shí)上，正像我們寫(xiě)作時(shí)經(jīng)常特意選用不同的詞匯來(lái)表達同一個(gè)意思以避免文字上的重復，我們在講話(huà)時(shí)也會(huì )特意調節一下韻律參數以避免韻律的重復（調節的前提是不改變所要傳達的信息）。如果反復重復同樣的韻律結構就會(huì )使講出來(lái)的話(huà)單調、缺乏表現力，使聽(tīng)者很快疲憊、跑神。


　　通過(guò)“木蘭”在線(xiàn)演示系統：“http://research.microsoft.com/speech/tts”（中文）與“http://research.microsoft.com/speech/engtts”（英文），人們可以親身體驗MSRA的研究成果。

傳統韻律模型的局限

　　傳統的韻律預測模型都是建立在一個(gè)確定性假設上，即，對于任意給定的一個(gè)文字串，存在一個(gè)惟一且最優(yōu)的韻律實(shí)現方案。許多學(xué)者嘗試著(zhù)用各種機器學(xué)習的方法，通過(guò)一個(gè)給的定文本預測合成語(yǔ)音中應當使用的韻律，或者從給定的一系列韻律中預測最終的韻律參數。在對音高、音長(cháng)的預測中最常用的優(yōu)化準則是使每個(gè)預測值與它相應的參考值最接近。基于這樣的準則，預測模型的輸出將是自然言語(yǔ)中可能出現的各種韻律變化在某種條件下的最常用值。如果自然言語(yǔ)的韻律參數的可變范圍不太大，這樣的處理是適當的。

　　但事實(shí)上，即便是同一個(gè)發(fā)音人在同樣的語(yǔ)義和情感規劃下重復發(fā)音，他采用的韻律參數仍然存在相當大的變化，即言語(yǔ)的韻律組織中存在著(zhù)不確定性。傳統韻律模型的弱點(diǎn)在于過(guò)度強調韻律的確定性或可預測性，而忽視了韻律組織中存在的不確定性，即在表達同樣的語(yǔ)義和情感的前提下，韻律參數的取值并不惟一，而是存在一個(gè)可選擇的范圍。要合成接近真人講話(huà)的語(yǔ)音必須同時(shí)抓住韻律組織的確定性和不確定性。

韻律生成的最小錯誤準則

　　要想合成與真人發(fā)音逼近的語(yǔ)音，必須在生成語(yǔ)音的韻律模式中適當引入不確定性。因此，MSAR提出通過(guò)改變韻律預測的優(yōu)化準則，在韻律建模中引入適當的不確定性。其關(guān)鍵在于：將韻律預測的準則從“使生成的韻律模式的出現概率最大化”轉變?yōu)椤笆股慑e誤的韻律模式的概率最小化”。這樣在排除可能產(chǎn)生韻律錯誤的區域后，剩余區域內通常還保留著(zhù)不止一條完整的路徑。在這些保留路徑中，很難說(shuō)其中哪條比其它路徑更好，因此，可以認為它們是等價(jià)的韻律實(shí)現。在生成語(yǔ)音時(shí)，采用其中任意一條都是可以的。

　　人講話(huà)時(shí)在音高、音長(cháng)的分配以及節律單元的組織中都有相當大的自由度。自然言語(yǔ)的豐富性在相當大的程度上得益于這種自由度的運用。而傳統語(yǔ)音合成系統中的韻律預測模型的弱點(diǎn)恰恰在于忽略了韻律組織中的自由度。因此，MSRA在“木蘭”文語(yǔ)轉換系統中應用了獨特的韻律預測基本原則，即，用最小錯誤概率準則代替傳統的最大生成概率準則。用該準則技術(shù)生成的語(yǔ)音的自然度比以往有了顯著(zhù)提高。

語(yǔ)音合成技術(shù)的應用

　　近年來(lái)，語(yǔ)音對話(huà)系統、語(yǔ)音呼叫中心、語(yǔ)音觸發(fā)的網(wǎng)站和電子郵件服務(wù)等實(shí)際應用的迅速發(fā)展，掀起了對文語(yǔ)轉換（TTS）技術(shù)的一個(gè)前所未有的需求高峰。大量的應用需求也促使TTS 技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)邁上了一個(gè)新臺階。一方面，TTS 核心技術(shù)的研發(fā)單位不斷推出新的開(kāi)發(fā)平臺。另一方面，越來(lái)越多的語(yǔ)音技術(shù)開(kāi)發(fā)商致力于在各種TTS 開(kāi)發(fā)平臺上的應用產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，TTS 技術(shù)的在線(xiàn)應用實(shí)例也不斷涌現。

　　語(yǔ)音合成技術(shù)可以代替人工錄音，為聲訊平臺提供功能更強大的信息查詢(xún)節目。早期的電話(huà)高考查分系統，通常只提供考分查詢(xún)功能。其中涉及文字的部分采用錄音剪切（事先錄音，流程回放）的方式來(lái)實(shí)現，而在涉及分數的部分則采用語(yǔ)音卡進(jìn)行簡(jiǎn)單數字合成的方式來(lái)實(shí)現，查詢(xún)的內容較單一。應用了語(yǔ)音合成技術(shù)后，電話(huà)查分系統就可以提供更大信息量和動(dòng)態(tài)信息的查詢(xún)，如考分查詢(xún)、學(xué)校和專(zhuān)業(yè)錄取分數線(xiàn)查詢(xún)、學(xué)校和專(zhuān)業(yè)情況介紹等。此外，使用語(yǔ)音合成技術(shù)還可以使服務(wù)推出的速度大大加快。

　　語(yǔ)音門(mén)戶(hù)是語(yǔ)音合成技術(shù)應用的又一個(gè)實(shí)例。語(yǔ)音門(mén)戶(hù)是一種電話(huà)服務(wù)，通過(guò)這種服務(wù)，用戶(hù)能夠從任何一個(gè)普通電話(huà)機上獲取基于互聯(lián)網(wǎng)的信息、開(kāi)展電子商務(wù)以及獲得個(gè)人通信服務(wù)。這是一項在語(yǔ)音技術(shù)發(fā)展基礎上產(chǎn)生的新的交流方式，充分顯示了語(yǔ)音合成和語(yǔ)音識別的強大功能。語(yǔ)音門(mén)戶(hù)系統可以提供用戶(hù)網(wǎng)絡(luò )上所有的信息，用戶(hù)通過(guò)電話(huà)接入網(wǎng)絡(luò )操縱遠程的信息源，以得到信息或進(jìn)行電子化交易。目前在國內已經(jīng)投入運行的語(yǔ)音門(mén)戶(hù)系統主要的功能是查詢(xún)服務(wù)，查詢(xún)的內容主要包括：新聞、生活公告、天氣預報、航班查詢(xún)、財經(jīng)參考、股票行情、外匯牌價(jià)、農業(yè)供求、自我教育、法律顧問(wèn)等。

　　在以2008年“數字奧運”為目標的“面向奧運多語(yǔ)言信息服務(wù)系統”的研發(fā)中，語(yǔ)音合成是最為關(guān)鍵技術(shù)之一。多語(yǔ)種語(yǔ)音合成產(chǎn)品是構成整個(gè)服務(wù)網(wǎng)絡(luò )系統的重要組成部分，其主要目的是：借助語(yǔ)音合成技術(shù)，利用電腦將文本信息按用戶(hù)選定的語(yǔ)種自動(dòng)播報出來(lái)。相關(guān)系統將支持包括漢語(yǔ)、英語(yǔ)、日語(yǔ)在內的多種語(yǔ)言，及時(shí)地為來(lái)自全球各地的用戶(hù)以語(yǔ)音形式提供信息發(fā)布、信息查詢(xún)、人機交互等多種形式的奧運信息服務(wù)。這些語(yǔ)音合成產(chǎn)品的推出，必然會(huì )為“科技奧運”、“人文奧運”貢獻自己的力量。

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