语音合成技术：创建自然语音

像人类一样说话的机器曾经是科幻小说中的幻想。 但是，随着语音合成技术的进步，它已成为现实，我们现在拥有可以生成与人类语音无法区分的声音的工具。

随着 AI 驱动的语音合成不断发展，其影响在各行各业（从娱乐到辅助功能解决方案）中越来越广泛。 AstuteAnalytica的专家预测，到本十年末，很大一部分音频内容（可能超过 50%）将由 AI 生成或受到其严重影响，全球 AI 音频市场将超过 140.707 亿美元。

在本文中，我们将探讨：

• 什么是语音合成软件，它是如何工作的
• 语音合成技术的演变
• 使用语音合成软件的好处
• 自然语音生成器的主要应用
• 5 年排名前 2025 的语音合成软件，等等。

什么是语音合成软件

语音合成软件是一种工具，可帮助您使用人工智能 （AI ）、深度学习、自然语言处理 （NLP ） 和机器学习等技术从文本中生成类似人类的语音。 它使数字设备能够以自然、富有表现力和高度逼真的方式“说话”，模仿人类的语音模式、语调和情感。

语音合成软件如何工作？

语音合成 AI 依靠神经网络、深度学习和自然语言处理 （NLP ） 来生成高质量的语音。 该过程通常涉及以下关键步骤：

第 1 步：文本处理

首先，对输入文本进行分析并将其分解为更小的部分，例如音素（声音的基本单位）和音节。 例如，“$50” 变为 “f0 dollars”。 此过程称为文本规范化。

接下来，语言分析将文本分解为音素（最小的声音单位），并确定必要的重音、音高和停顿，以使语音听起来自然。

步骤2：语音和韵律建模

为了确保生成的语音听起来流畅且富有表现力， AI 模型会分析文本的结构。 然后它确定输入中的语调、节奏和重音。 此步骤可帮助软件创建模仿人类语音模式的声音，而不是单调或机器人的声音。

第 3 步：基于神经网络的语音合成

WaveNet 、Tacotron 和 FastSpeech 等现代 AI 驱动的系统生成与人类语音非常相似的语音波形。 这些深度学习模型已经在庞大的人类语音数据集上进行了训练，使它们能够复制逼真的语气、音调甚至情感表达。

步骤4：语音输出和优化

一旦 AI 生成了语音波形，它就会被转换为一个音频文件，你可以通过任何数字系统播放。 某些模型允许实时调整以微调语音速度、清晰度和情感语气。

语音合成技术的演变

语音合成技术最早出现在 1950 年代。 它使用共振峰合成来模仿人类声带。 声音僵硬、不自然，而且无疑是机器人的声音。 你会听到一个单调、结结巴巴的演讲，几乎没有任何节奏。 它奏效了，但只是勉强奏效。

然后在 90 年代末和 2000 年代初出现了串联合成。 开发人员不是从头开始生成语音，而是开始将预先录制的语音片段拼接在一起。 这样，声音就更加清晰和流畅，但灵活性仍然很小。 每个单词和每个短语都必须手动记录并存储在一个庞大的数据库中。 如果你需要一个新句子——你必须单独录制它。

今天，我们正处于更大目标的边缘。 AI 的声音越来越实时、个性化和情绪感知。 很快，他们将无缝适应对话，根据上下文改变语气。

使用现代语音合成软件的好处

AI 支持的语音合成软件为企业、内容创建者和个人提供了一系列优势，例如：

成本效益和可扩展性

传统的语音录制需要专业的配音演员、工作室时间和大量的后期制作，是一个昂贵且耗时的过程。 AI 驱动的语音合成通过以极低的价格和时间提供按需语音生成来消除这些成本。

使用 AI 语音生成器，您可以毫不费力地扩展。 无论是为有声读物、电子学习还是客户支持生成数千小时的语音内容，语音生成工具都可以立即处理，而不会感到疲劳、延迟或额外费用。

一致性和质量控制

人工录音在会话期间的语气、发音和清晰度可能会有所不同，从而导致不一致。 AI 生成的语音可确保统一性，使其成为客户服务自动化或品牌画外音等大型项目的理想选择。

多语言功能

AI 语音合成使多语言内容创建变得触手可及。 AI 无需为不同语言聘请多个配音演员，而是可以立即生成数十种语言和口音的画外音，并具有母语般的流利度。

语音合成技术的应用

语音合成软件使许多企业和创作者能够提高可访问性、效率和用户参与度。 以下是这项技术产生影响的一些关键应用：

1. 有声读物和播客

出版商和内容创建者正在使用自然语音生成器将书籍、博客和文章转换为音频格式。 这使他们能够接触到更广泛的受众，包括那些有视觉障碍的受众，从而毫不费力地消费内容。

例如，Amazon 为其 Kindle 引入了 AI 驱动的语音合成功能，以提供高质量、逼真的有声读物旁白。

2. 虚拟助手和聊天机器人

支持语音的 AI 助手（如 Siri 、 Alexa 和 Google Assistant 依赖于语音合成技术来为用户查询提供逼真的响应。 这些助手使用逼真的语音合成来增强人机交互。

根据 Statista 的数据，到 2024 年，全球语音助手的数量已达到 84 亿台，超过了世界人口。

3. 电子学习和教育内容

eLearning Industry 的一项调查发现，与传统的基于文本的资源相比，67% 的学生更喜欢支持语音的数字学习材料。

文本到语音转换器通过将基于文本的学习材料转换为引人入胜的音频课程，帮助教育工作者和学生满足这一需求。 这也使学习更加可及和互动。

4. 用于内容创建的语音克隆

AI 驱动的合成语音创建允许大规模个性化数字内容。 例如，视频游戏开发人员可以使用语音克隆软件创建动态角色对话，其声音与他们最喜欢的明星相同，而无需聘请声乐艺术家。

但是，获得使用他们声音的适当许可对于确保合乎道德的使用和保护隐私权非常重要。

2025 年顶级语音合成软件

当今市场上有许多语音合成软件，找到适合您的需求和预算的软件并不容易。

以下是 2025 年可用于不同用例的前 5 种语音合成工具：

1. Speaktor

Speaktor 是一款 AI 驱动的文本转语音 （TTS ） 软件，旨在将书面内容转换为听起来自然的画外音。 它支持多种语言，与各种平台集成，并为不同的使用案例提供可访问的高质量语音合成。

Speaktor 非常适合内容创建者、教育工作者、企业、辅助功能解决方案、媒体本地化以及任何寻求高质量、可扩展的 AI 生成的画外音的人。

主要特点：

• 产生逼真的语音，模仿人类的语音模式、语气和音调变化。
• 支持 50+ 种语言和 100+ 语音配置文件，使其成为全球企业、内容创建者和辅助功能解决方案的理想选择。
• 提供地方口音以增强本地化。例如，用户可以在卡斯蒂利亚语或拉丁美洲西班牙语、英式或美式英语等之间进行选择。
• 允许您调整播放速度（0.5 倍到 2 倍）。
• 提供各种语音样式、语气和性别，以适应不同的内容类型。
• 支持 PDF、 Word 文档、网页和其他基于文本的格式。
• 适用于多个平台，包括 Windows 、 iOS 、 Android 和 Web 浏览器。
• 它可以嵌入到网站中以增强可访问性。

2. Amazon Polly

Amazon Polly 是一种基于云的 AI 文本转语音服务，它使用神经 TTS 技术提供高质量、逼真的语音生成。 它被开发人员和企业广泛用于实时流式处理、自动语音应用程序和客户服务机器人。

主要特点：

• 超过 60 种声音的广泛选择。
• 支持多种语言和方言。
• 实时流式处理功能。
• 用于增强真实感的神经 TTS 。
• 即用即付定价模式。

3. Google Cloud TTS

Google Cloud Text-to-Speech 利用 Google 的 DeepMind WaveNet 技术为各种应用程序提供高质量、可定制的语音合成。 它是品牌推广、多语言应用程序和 AI 驱动内容创建的绝佳选择。

主要特点：

• 支持多种语言的 220 多种语音。
• 自定义语音调优以实现品牌一致性。
• 高保真 WaveNet 语音模型。
• SSML （Speech Synthesis Markup Language） 对高级控制的支持。
• API 无缝集成。

4. Microsoft Azure 语音

Microsoft Azure Speech 提供企业级 AI 语音合成，具有强大的安全性和可扩展性功能。 它通常用于大规模业务自动化和支持语音的应用程序。

主要特点：

• 具有逼真人类语音的神经TTS
• 可定制的语音生成，确保品牌一致性
• 语音翻译功能
• 企业级安全性和合规性
• 与 Microsoft 服务轻松集成

5. IBM Watson TTS

IBM Watson Text-to-Speech 是一个 AI 驱动的语音合成平台，支持多种语言，并允许企业为客户服务自动化、聊天机器人和企业应用程序创建自定义语音。

主要特点：

• 高级 AI 驱动的语音定制
• 多语言支持，具有多种语音风格
• 基于云的部署，轻松访问
• 与 IBM Cloud AI 服务无缝集成
• 客户服务自动化的理想选择

结论

AI Voice Synthesis 正在重新定义我们创建和使用音频内容的方式。 无论是有声读物、播客、企业培训还是辅助功能， AI 支持的声音都在使语音生成更快、更智能、更动态。

如果您正在为有声读物、远程学习或内容创建寻找听起来自然的语音生成， Speaktor 最适合。 要创建满足企业需求的 AI 音频，请尝试 Amazon Polly 和 IBM Watson TTS 。 如果您只需要 简单的文本转语音 AI ， Google TTS 就可以正常工作。

随着 AI 技术的进步，语音合成将继续发展，为未来的数字内容提供更高的真实感、个性化和道德考虑。