怎样通过句法分析分析句子情感算法例子

怎样通过句法分析分析句子情感算法例子？现阶段主要的情感分析方法主要有两类：

基于词典的方法

基于机器学习的方法

基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，对文本进行段落拆借、句法分析，计算情感值，最后通过情感值来作为文本的情感倾向依据。

基于机器学习的方法大多将这个问题转化为一个分类问题来看待，对于情感极性的判断，将目标情感分类2类：正、负。对训练文本进行人工标标注，然后进行有监督的机器学习过程。例如想在较为常见的基于大规模语料库的机器学习等。

自然语言处理（NLP）关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。NLP是计算机语言学的重要方面之一，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而文本挖掘和NLP的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。

但是，这二者仍有不同。首先，这两个概念并没有明确的界定（就像“数据挖掘”和“数据科学”一样），并且在不同程度上二者相互交叉，具体要看与你交谈的对象是谁。我认为通过洞见级别来区分是最容易的。如果原始文本是数据，那么文本挖掘就是信息，NLP就是知识，也就是语法和语义的关系。

虽然NLP和文本挖掘不是一回事儿，但它们仍是紧密相关的：它们处理同样的原始数据类型、在使用时还有很多交叉。

我们的目的并不是二者绝对或相对的定义，重要的是要认识到，这两种任务下对数据的预处理是相同的。

努力消除歧义是文本预处理很重要的一个方面，我们希望保留原本的含义，同时消除噪音。

以下就是处理文本任务的几大主要步骤：

1数据收集

获取或创建语料库，来源可以是邮箱、英文维基百科文章或者公司财报，甚至是莎士比亚的作品等等任何资料。

2数据预处理

在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备

数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。

3数据挖掘和可视化

无论我们的数据类型是什么，挖掘和可视化是探寻规律的重要步骤

常见任务可能包括可视化字数和分布，生成wordclouds并进行距离测量

4模型搭建

这是文本挖掘和NLP任务进行的主要部分，包括训练和测试

在适当的时候还会进行特征选择和工程设计

语言模型：有限状态机、马尔可夫模型、词义的向量空间建模

机器学习分类器：朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络

序列模型：隐藏马尔可夫模型、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTMs）

5模型评估

模型是否达到预期？

度量标准将随文本挖掘或NLP任务的类型而变化

以上观点仅供参考，而在自然语言文本预处理方面的技术在国内效果比较好的并不多，具有代表性的如：北理工张华平博士的NLPIR大数据语义智能分析技术。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。如果感兴

自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。

1、标记化（Tokenization）

标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。

这个步骤并非看起来那么简单。举个例子：纽约（New York）一词被拆成了两个标记，但纽约是个代名词，在我们的分析中可能会很重要，因此最好只保留一个标记。在这个步骤中要注意这一点。

标记化的好处在于，会将文本转化为更易于转成原始数字的格式，更合适实际处理。这也是文本数据分析显而易见的第一步。

2、删除停止词（Stop Words Removal）

在标记化之后，下一步自然是删除停止词。这一步的目标与上一步类似，也是将文本数据转化为更容易处理的格式。这一步会删除英语中常见的介词，如“and”、“the”、“a”等。之后在分析数据时，我们就能消除干扰，专注于具有实际意义的单词了。

通过比对定义列表中的单词来执行停止词的删除非常轻松。要注意的重要问题是：并没有普天皆适的停止词列表。因此这个列表一般是从零开始创建，并针对所要处理的应用执行了定制。

3、提取主干（Stemming）

清理文本数据的另一个技术就是提取主干。这种方法是将单词还原为词根形式，目的是将因上下文拼写略有不同，但含义相同的单词缩减为相同的标记来统一处理。例如：考虑在句子中使用单词“cook”的情况。

cook的所有形式含义都基本相同，因此理论上，在分析时我们可以将其映射到同一个标记上。在本例中，我们将cook、cooks、cooked和cooking全部标记为“cook”，这将大大简化我们对文本数据的进一步分析。

4、单词嵌入（Word Embeddings）

从上面三个步骤中，我们已经将数据清理完毕，现在可以将其转化为可用于实际处理的格式。

单词嵌入是一种将单词以数字表达的方式，这样一来，具有相似含义的单词表达也会相似。如今的单词嵌入是将单个单词表示为预定义向量空间中的实值向量。

所有单词的向量长度相同，只是值有差异。两个单词的向量之间的距离代表着其语义的接近程度。举个例子：单词“cook”（烹饪）和“bake”（烘焙）的向量就非常接近，但单词“football”（足球）和“bake”（烘焙）的向量则完全不同。

有一种创建单词嵌入的常见方法被称为GloVe，它代表着“全局向量”。GloVe捕获文本语料库的全局统计信息和局部统计信息，以创建单词向量。

GloVe使用了所谓的共现矩阵（co-occurrence matrix）。共现矩阵表示每对单词在语料库里一起出现的频率。

5、词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）

术语“词频-逆文档频率”（常被称为TF-IDF）是一种加权因子，经常在诸如信息检索及文本挖掘类的应用中使用。TF-IDF会使用统计数据来衡量某个单词对特定文档的重要程度。

TF-IDF可以达到完美平衡，并考虑到目标单词的本地与全局统计水平。在文档中出现越频繁的单词，其权重也越高，不过前提是这个单词在整个文档中出现并不频繁。

由于其强大程度，TF-IDF技术通常被搜索引擎用在指定关键字输入时，评判某文档相关性的评分与排名上。在数据科学中，我们可以通过这种技术，了解文本数据中哪些单词和相关信息更为重要。

6、主题建模（Topic Modeling）

在自然语言处理中，主题建模是从文本数据或文档的集合中提取主要话题的过程。本质来讲，由于我们将大量文本数据缩减为数量较少的主题，这是一种降维形式。主题建模在许多数据科学场景中都很有用。

7、情感分析（Sentiment Analysis）

情感分析是一种自然语言分析技术，旨在识别与提取文本数据中的主观信息。与主题建模类似，情感分析可以将非结构化的文本转为嵌入在数据中的信息基本摘要。

大多情感分析技术都属于以下两个类别之一：基于规则和机器学习的方法。基于规则的方法需要根据简单的步骤来获得结果。在进行了一些类似标记化、停止词消除、主干提取等预处理步骤后，基于规则的方法可能会遵从以下步骤：

（1）对于不同的情感，定义单词列表。例如，如果我们打算定义某个段落是消极的还是积极的，可能要为负面情感定义“坏的”和“可怕的”等单词，为正面情感定义“棒极了”和“惊人的”等单词。

（2）浏览文本，分别计算正面与负面情感单词的数量。

（3）如果标记为正面情感的单词数量比负面的多，则文本情绪是积极的，反之亦然。基于规则的方法在情感分析用于获取大致含义时效果很好。但是，如今最先进的系统通常会使用深度学习，或者至少经典的机器学习技术让整个过程自动化。

通过深度学习技术，将情感分析按照分类问题来建模。将文本数据编码到一个嵌入空间中（与上述的单词嵌入类似），这是功能提取的一种形式。之后将这些功能传递到分类模型，对文本情绪进行分类。

雅思大作文语料库：女性是否应该参军从警

观点类

Now，in many countries women are able to join the armed forces on the equal basis of men However，some people think only men should be members of the army, navy and Air Force To what extent do you agree or disagree在一些国家，女性同男性一样可以参军，有人认为，只有男性应该参军，你在多大程度上同意这个观点(2016年5月19日)

相关考题

① Some people believe that women should play an equal role as men in a country’s police force or military force, while others think women are not suitable for these kinds of jobs Discuss both views and give your opinion 一些人认为女性应该在国家的警察或军队中扮演与男性平等的角色，而另外一些人则认为女性不适合这些工作，讨论双方观点并且给出你的观点。(2011年2月19日)

② In many countries women are not able to join the army But some people think women should be a member of the army, navy and air force Do you agree or disagree 在很多国家，女性不准许参军，很多人认为女性应该被准许参加陆军，海军和空军，你是否认同(2003年9月20日)

头脑风暴

1曾有新闻报道美丽女警，因为职业的原因恋爱难，警察的职业身份，把相亲的男孩子都吓跑了。

2 在这样一个性别平等，至少是呼吁性别平等的世界上，女性的各项权利正在得到广泛的尊重。在男权社会里，女性被认为是弱势群体。传统上讲，军警行业都是由男性主导的，因此，再谈及到女性是否适合军警行业的时候，仁者见仁，智者见智。

作家立场

女性从事军警职业完全是可行的合理的，其实，世界上很多国家拥有优秀的女兵女警，但是，她们的工作要适合其性别的特征和优势，例如，女性在军队中应该更多地从事文职或是心理或是医疗工作。同时，女性从事军警职业，其个人意愿应该被充分尊重。

思路拓展

反对女性参军

① 军人或是警察是高危职业，因此，不适合女性，设想，如果女性从事刑侦工作，那么她们不仅不能有效破案，而且这份工作还有可能威胁她们的安全。 同时，军人就有上战场的责任，在真实的战争中，女兵从体能和意志力方面，不如男性。

②从心理上来讲，不是所有的女性都喜欢参军及从事警察职业，从发展前景上来看，女性在军警行业的未来都不及男性光明，因为女性的精力会更多的放在照顾家庭和孩子身上。

支持女性参军

①女性从军或者扮演女警角色不是没有其道理，保家卫国，维护社会安宁，人人有责，女性也不例外。

② 选择自己喜欢的职业，人人应该享有均等的权利，禁止女性入伍及从警是对女性选择自己喜欢的事业的基本权利的公然侵犯。

③ 女性从事警察职业或者是从军，可以发挥其性别优势，因为女性心思缜密，天性温柔。例如，女性的被侵害(来自性侵案)者应该由女警来安慰，在战争时期，女性医务人员可以给病员提供更好的情感安慰及精心的照料。

基础语料

1 to join the army =to enroll oneself in the army=to go into the army=to enlist in the army 参军

2 is allowed to join the army 被准许参军

3 gender equality 性别平等

4 sex discrimination 性别歧视

5 the weaker sex 女性/ 弱者

6 male-dominated society 男权化社会

7 army and police 军警

8 protect one's home and defend one's country 保家卫国

9 comparative advantage比较优势

10 attentiveness and gentleness 缜密和温柔

11 suffer=victims 受害者

12 the rape case 性侵犯案件

13 spiritual comfort and emotional support 精神安慰和情感支持

14 highly risky career = extremely dangerous profession高危职业

15 criminal investigation 刑侦工作

16 crack a criminal case 破案

17 is prone to get injured 容易受伤

18 non-military jobs 文职工作

19 curative activity 医疗工作

20 individual propensity = personal willingness 个人意愿

句型语料

1 This is a world of gender equality, or, at least, a world calling for so 这是一个性别平等，至少是呼吁性别平等的世界。

2 When it comes to whether or not females should be allowed to serve the army，　people hold divergent views 当谈及到女性是否应该被允许参军的时候，人们观点分歧

3 The prospects of female policeman or soldiers is far from bright 女性军警的前景暗淡。

4 It is every individual’s inalienable and equal right to pursue his or her dream career 选择自己喜欢的职业，人人应该享有均等的，不可被剥夺的权利。

5 To forbid females from enrolling themselves in the army is an obvious infringement of their basic right of opting for their favorite jobs 禁止女性入伍及从警是对女性选择自己喜欢的事业的基本权利的公然侵犯。

6 Female soldiers can fully demonstrate their comparative advantages because women are more likely to be attentive and tender 女性从军，可以发挥其性别优势，因为女性心思缜密，天性温柔。

7 A case in point is that a female suffer from sex assault is better to be taken care of by policewomen 例如：女性的被侵害者(来自性侵案) 应该由女警来处理。

8 During the time of war, female medical staff can provide the injured with better spiritual comfort and intensive care 在战争时期，女性医务人员可以给病员更好地提供情感支持及精心的照料。

9 It is perfectly preferable and feasible to encourage females to enlist in the army女性从事军警职业完全是可行的合理的。

10 A woman’s personal willingness should be fully respected in terms of joining the army and police女性从事军警职业，其个人意愿应该被充分尊重。

语音合成技术给我们带来了很多惊喜，你知道自己每天都在与它们打交道吗？而开车时的导航就是语音合成的一种。虽然目前的"它们"只会相对机械的朗读文章，但可以肯定的是，语音合成技术已经走出实验室，开始商用，其潜在的巨大市场已露出曙光。

我们的身边总是人声鼎沸。

婴儿牙牙学语，男女互诉爱意。在肺部、气管和声带的共同作用下，声音出现，喉内肌肉协调作用下，我们说出能够代表自己想法的字符，再赋予其愤怒或喜悦或悲伤的 情感 ，人类的语音就此形成。

18世纪末，一个因土耳其行棋傀儡的骗局将在多年后臭名昭著的发明家沃尔夫冈·冯·肯佩伦，花费了人生最后20年的时间，试图模拟人类的语音。他做了一个布满孔洞的空箱，空箱连接着一个奇异形状的鼓风机，鼓风机被压动后将使得内置的簧片振动，这一过程模拟了人类的发声，也确实发出了声音，而这也成就了人类最早的语音合成机械之一。

让机器更像人类，是无数科学家的梦想。这样的梦想被多方位的推进，从机器的外形上、内核的思考运算上，以及对外表达的说话上。

如今，电子设备取代了空盒子，算法则比簧片更能够协调发声。在技术发展下，声音的波动被计算机捕捉、计算、指引，最终发出声音。这一项带着前人梦想的技术，不再单单出现在**和小说里，也承载起了巨大的市场走进千家万户，这就是语音合成。

从Siri开始的热潮，语音合成潜力无限

同时，Siri的热潮也拉开了语音合成技术运用的大门。

2014年微软推出了"小娜"与"小冰"，这是将Siri所拥有的语音识别技术及语音合成技术分开来，小娜负责理解复杂的口语指令并进行执行，而小冰主要能够和人类友好地聊天。

随后，这样的运用逐步增多：2014 年底，亚马逊发布了 Echo 智能音箱，语音助理 Alexa也随之亮相；一年半后，Google 也发布了第一代智能音箱 Google Home 和语音助手 Google Assistant。

国内的巨头也不遑多让，京东叮咚智能音箱、天猫精灵智能音箱、小爱系列智能音箱、小度智能音箱，也纷纷进入了国人的家居生活。

Siri的热潮同步开启的，不仅仅是语音合成技术在硬件上的应用，也包括一系列更具想象力的交互场景，带来了巨大的商机。

2015年春节，本就搭载了语音导航的高德地图与郭德纲合作，推出了高德地图欢笑版。用户打开高德地图，不仅能够听到导航播报，还能听到郭德纲的极具特色的段子。这一次尝试，让高德地图一度跃至苹果App Store榜单第2名。

在今年新冠肺炎疫情期间，"宅经济"大行其道，"听书"市场也快速爆发，有声阅读成为新的阅读潮流。

除此以外，短视频中的AI配音，让视频内容者省去大量配音时间；对已故知名艺人的声音采集，实现过去与现在的交互，圆了一代粉丝的梦想……

我们可以看到，语音合成技术的未来拥有巨大的想象空间，根据赛迪智库数据，预计到2021年智能语音市场规模将达195亿元。在这其中，智能语音就由语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）共同组成。

而这两项技术也正在被头部企业迅速推进，市场之下，语音合成已经不仅仅代表人类过去的梦想，更是代表着更"大一统"的 科技 格局，毕竟，这一技术改变着人类与机器的交互方式，也将改变未来人类的机器使用习惯，代表着全新的机会与入口。

从过去到现在，语音合成技术一览

1773年，俄国科学家、在哥本哈根生活的生理学教授克里斯蒂安·克拉特齐斯坦（Christian Kratzenstein）制造了一个特别的设备，通过共鸣管和风琴管的连接，几乎可以完美的发出 a、e、i、o、u 这五个元音。

十多年后，前文提到的沃尔夫冈·冯·肯佩伦也制造了一台类似的机械声学语音机器。随后，多位发明家基于这一机器进行改进，都是试图通过物理机模拟人说话发音。

这样的尝试已经令人难以想象，不过，即使这样的物理机发展得登峰造极，也无法模拟出我们说出的每一个音节、无法拥有人说话的音质，也无法停顿、无法带有情绪。

因此，另一种方式出现——拼接系统，让说话人录制语音存入系统，在合成语音时选择对应的片段进行拼接、合成。这样的拼接系统能够相比物理机极大地接近人声，虽然拼接处的瑕疵难以消除，但是随着如今大数据时代的来临，大语料库的出现，让拼接出的语音逐步真人化，直至如今依然有商业系统在使用。

基于参数的合成技术的诞生背景则是基于神经网络架构的深度学习方法的飞速进展。当时，对语音的识别不再是识别一个简单的词和短词组，而是基于统计的方法，运用声学模型帮助计算机认知每个音素单元的声学特征、运用语言模型帮助计算机实现对人类用词习惯的认知，最终给到用户最高可能性的连接。在这其中，典型的模型是隐含马尔可夫模型（HMM），用来描述如何在可变长的时序特征序列上打词标签。

2017年3月，行业的引领者Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统：Tacotron。端到端语音合成是在参数合成技术上演进而来的，把两段式预测统一成了一个模型预测，即拼音流到语音特征流的直接转换，省去了主观的中间特征标注，克服了误差积累，也大幅度提高了语音合成的质量。

然而，为了实现真正像人一样的发音，语音合成系统必须学会语调、重音、节奏等表达因素，这一问题，Tacotron也并未解决。

谷歌曾共享了两篇新论文试图解决这一问题，第一篇论文《Towards End-to-End Prosody Transfer for Expressive Speech Synthesis with Tacotron》介绍了"韵律学嵌入"（prosody embedding）的概念。论文中为 Tacotron 增加了一个韵律学编码器，该嵌入捕捉包括停顿、语调、语速等在内的音频特征可根据一个完全不同的说话者的声音生产语音。

第二篇论文《Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis》则在上一篇论文的架构上进一步展开，并且创新性地提出了一种建模潜在语音"因素"的无监督新方法。这一模型之下，学习的不再是时间对齐的精确的韵律学元素，而是较高层的说话风格模式，并且可以迁移于任意不同的短语之中。

如果论文提到的模型实现，那么我们便可以迫使 Tacotron 使用特定的说话风格，不需要参考语音片段，并能创造出语音长度多样化的不同语句，并带有情绪。

在不远的将来，或许我们就将听到，来自机器的人类声音。

国内：积极商用，进展瞩目

在语音合成的重要研究中，因为国内起步较晚，所以我们很少看到突破性的技术发展。但是，即便停留在艰难的 探索 初期，巨头们之于语音合成仍旧趋之若鹜。

我们也惊喜地看到，不少企业在近期通过语音合成的商用落地，展现出了自己的技术实力。

① 京东数科：AI主播"小妮"上岗

京东数科基于京东多年在人工智能、大数据、云计算等领域的技术沉淀，在2018年就开始组建机器人的团队，研究覆盖生命科学、传感器材料乃至运动力学与人机交互。

在全面的机器人开发体系下，今年5月，京东数科推出了令人瞩目的AI主播"小妮"，这是京东数科自主研发的AI虚拟数字人产品首次亮相。

小妮的真实是全方位的，在听感、表情、头部动作乃至口型上，小妮都极像真人。从文字到语音，小妮通过自研的轻量级对抗语音合成技术进行转化；而小妮特色鲜明的声音及极具真实性的呼吸和停顿，则是来源于在多人数据上结合深度神经网络进行个性化建模……

更为重要的是，小妮的出现打通了语音、图像、视频，在语音生成视频的阶段，她的形象同样真实。因为京东数科AI实验室利用对抗生成网络来还原更真实的表情，通过3D模型运动追踪技术来确保AI主播在说话时口型准确、表情细腻、头部运动自然。

而除了主播领域以外，AI虚拟数字人还可以用智能客服及招聘领域。在未来，我们可以预见到，AI虚拟数字人在其他高重复性场景的更多运用可能性。而伴随着京东数科全面的机器人体系研发技术的进展，或许也将出现超乎我们想象的AI运用。

② 科大讯飞：为多家企业提供底层技术支持

早在之前，科大讯飞就推出了讯飞录音笔、智能鼠标、阿尔法蛋等涉及语音交互的产品。今年，来自科大讯飞地一款彩色墨水屏阅读器正式面世，一方面，阅读器可以进行常见的新闻播报、语音读书，满足用户的基础要求；另一方面，阅读器结内置了神秘AI主播，可以对话用户、助力用户解决问题。同时，科大讯飞也为多家企业提供底层技术支撑，覆盖智能手机、智能 汽车 等多个领域。

③ 腾讯云：语音累计音色种类达24种

而对于拥有国内最大流量池——微信、QQ的腾讯而言，这家企业则选择为内容创业者提供服务。

今年9月，腾讯云语音合成团队正式开放面向全量用户的合成音频平台，该平台能够帮助用户在零门槛的情况下实现语音合成技术的运用，用户只需要直语音合成控制台上生成和下载文本对应的音频文件即可。该功能的侧重点是帮助内容创作者在公众号、短视频、小视频等内容上更简单、快捷地插入对应所需的音频文件。同时，腾讯云还发布了全新地11种音色，其中甚至包括粤语这样的方言在内，目前累计音色种类达24种。

④ 百度：百度大脑开放全栈语音引擎能力

作为将AI作为战略进行投入的百度，在语音合成上的推进也不容小觑。

去年，已经开放三年的百度发布了语音引擎。这是一套非常全面的系统，覆盖内容非常广泛，包括硬件模组、开发板以及语音交互场景解决方案等。在这其中，百度也专门围绕语音合成的成功进行了发布，推出了6个在线语音合成精品音库和5个离线语音合成精品音库。

未来语音合成将更接近人类的语言

立足现在，我们不禁畅想，未来的语音合成将是什么样，又将出现在哪些地方？

在技术上，毫无疑问，未来的语音合成将更接近人类的语言。一个理想的语音合成系统由三部分组成：文本分析、韵律生成和合成语音，而在这三方面，行业的发展都还有待提高。

在这其中，韵律生成是行业面临的共同问题，如何可以让语音合成更像人类？更具表达力？作为声学模型，还有大量个性化、 情感 化的变化因素需要学习。而值得一提的是，语音合成技术的复杂度也需要降低，从而实现更广度地运用。我们也相信，随着大量语料的有效使用，这一切问题也都将解决，未来，语音合成必将更加"传神"。

而随之而来的，我们的生活也将被改变。

一方面，在 科技 带来革新的同时，传统也将受到冲击。在上文中，小妮被运用与客服以及招聘的部分环节，那么很明显，在不远的未来，具有重复性的语音性质的工作将受到巨大影响。

而另一方面，更为智能的未来也将到来，在将来，人与机器的交互方式或许将被彻底改变，到那时，全新的商业机会也将藏于其中。

为了迎接这一时代，巨头趋之若鹜，而普通人也同样该砥砺前行。

#智能语音##语音合成#

机器人家上了解到机器人面临的最大的问题可能就是说话沟通一斤情感上。让机器人说话更自然有情感，这可能是一直以来研究者们面临的最大的一个问题了吧。

语音合成又称文语转换（Text-To-Speech），简称TTS，指通过机械的、电子的方法生成语音的技术。

随着科技的发展，合成语音的自然度和音质均得到了明显的改善。目前，语音合成技术在我们生活中具有广泛的应用，如电子阅读、车载语音导航、银行医院排号系统、交通播报等等，这些应用场景都离不开语音合成。

简单来说语音合成分为文本分析、韵律分析和声学分析三个部分。通过文本分析提取出文本特征，在此基础上预测基频、时长、节奏等多种韵律特征，然后通过声学模型实现从前端参数到语音参数的映射，最后通过声码器合成语音。整个过程类似于“编码、信息匹配，解码的过程”。

语音合成常用的两种方法：

一种是参数语音合成，另一种则是拼接合成。波形拼接语音合成的过程更容易理解，即在语料库中抽取合适的拼接单元，拼接成为句子。参数语音合成则需要对音库进行参数化建模，根据训练得到的模型预测出韵律参数和声学参数。

波形拼接语音合成需要对录音人进行长达几十个小时以上的录音采集，而参数语音合成则只需要十个小时的录音采集，即可完成一套定制化语音包的制作 。在体验效果上，拼接拼接合成的语音更加贴近真实发音，但是通过参数合成的语音更稳定。

下图为基于波形拼接：

下图为基于统计参数：

如何让机器说话更自然，有情感？

从合成的发展历史来看，表现力、音质、复杂度和自然度一直是合成技术所追求的四点。但是目前水平下的合成语音很难体现出情感特征，例如在韵律表现上不够灵活，声调变化上相对死板。

让机器拥有自然、有情感、高表现力的声音，依旧是语音合成技术的一大难点。

摆脱平铺直叙，使合成语言更具有表现力高立足于以下条件：

1、情感丰富的大数据，如：更自然的发音、更丰富的情感、更高更强的表现力

2、新技术的应用

（1）深度神经网络技术已经成功应用到韵律模型、声学模型预测，并集成端到端的语音合成模型；

（2）弹性单元挑选技术，让合成语音更逼近真人发音；

（3）立足于大量数据的文本分析技术让合成系统更理解人类的语言；

3、强需求应用场景，如：语音导航、小说播报、个性化需求等。

语音合成技术已全面支持多方言、多语种、多音色的选择，专业MOS评分可达40以上，为用户提供浑厚男声、甜美女声，并可根据用户需求实现音库定制，满足用户的个性化应用，例如：明星声音定制、童声定制、方言定制等。 从两个角度来说，一 音色的定制化，需要跟踪录大量的音库，重新训练一个模型；二 个性化表示方法的定制化，可以录一些数据，通过深度学习训练模型，自适应的方法来实现。