कृत्रिम भाषण वेव्हफॉर्म निर्माण करणारे दोन प्राथमिक तंत्रज्ञान म्हणजे संयोजक संश्लेषण आणि फॉर्मंट संश्लेषण.  एकत्रित संश्लेषण हे रेकॉर्ड केलेल्या भाषणाच्या भागांना एकत्र जोडण्यावर आधारित आहे. साधारणपणे हे सर्वात नैसर्गिक वाटणारे संश्लेषित भाषण तयार करते. तथापि, भाषणातील नैसर्गिक भिन्नता आणि तरंगरूप विभाजनासाठी स्वयंचलित तंत्राच्या स्वरूपामधील फरक कधीकधी आउटपुटमध्ये श्रव्य ग्लिचमध्ये परिणाम होतो. जास्तीत जास्त नैसर्गिकतेसाठी सामान्यतः भाषण डेटाबेस खूप मोठे असणे आवश्यक असते, काही प्रणालींमध्ये रेकॉर्ड केलेल्या डेटाच्या गीगाबाइट्समध्ये, डझनभर तासांच्या भाषणात प्रतिनिधित्व केले जाते.  फॉर्मंट संश्लेषण रनटाइममध्ये मानवी भाषण नमुने वापरत नाही. त्याऐवजी, संश्लेषित भाषण आउटपुट अॅडिटिव्ह संश्लेषण आणि ध्वनिक मॉडेलचा वापर करून तयार केले जाते. फॉर्मंट संश्लेषण तंत्रज्ञानावर आधारित अनेक प्रणाली कृत्रिम, रोबोट-ध्वनीयुक्त भाषण तयार करतात जे मानवी भाषणासाठी कधीही चुकीचे ठरणार नाहीत. ते सहसा कॉन्कॅटेनेटिव्ह सिस्टीमपेक्षा लहान प्रोग्राम असतात कारण त्यांच्याकडे भाषण नमुन्यांचा डेटाबेस नसतो. म्हणून त्यांचा वापर एम्बेडेड सिस्टीममध्ये केला जाऊ शकतो, जिथे मेमरी आणि मायक्रोप्रोसेसरची शक्ती विशेषतः मर्यादित असते.
वेगवेगळ्या भाषण संश्लेषण तंत्रज्ञानाचे फायदे आणि तोटे काढा.
Context:भाषण संश्लेषण प्रणालीचे सर्वात महत्वाचे गुण म्हणजे नैसर्गिकता आणि समजण्यायोग्यता. नैसर्गिकता हे मानवी भाषेसारख्या आउटपुटला किती जवळून दर्शवते, तर समजूतदारपणा म्हणजे आउटपुटला समजणे किती सोपे आहे. आदर्श भाषण संश्लेषक नैसर्गिक आणि समजूतदार दोन्ही असतो. भाषण संश्लेषण प्रणाली सहसा दोन्ही वैशिष्ट्ये जास्तीत जास्त करण्याचा प्रयत्न करतात.  कृत्रिम भाषण वेव्हफॉर्म निर्माण करणारे दोन प्राथमिक तंत्रज्ञान म्हणजे संयोजक संश्लेषण आणि फॉर्मंट संश्लेषण. प्रत्येक तंत्रज्ञानाची ताकद आणि कमकुवतपणा असते, आणि संश्लेषण प्रणालीचा हेतू असलेला उपयोग सामान्यतः कोणता दृष्टिकोन वापरला जातो हे निर्धारित करेल.  एकत्रिकरण संश्लेषण मुख्य लेख: संमिश्र संश्लेषण एकत्रित संश्लेषण रेकॉर्ड केलेल्या भाषणाच्या विभागांच्या जोडणीवर आधारित आहे. साधारणपणे, एकत्रित संश्लेषणाने सर्वात नैसर्गिक-ध्वनी संश्लेषित भाषण तयार होते. तथापि, भाषणातील नैसर्गिक भिन्नता आणि तरंगरूप विभाजनासाठी स्वयंचलित तंत्राच्या स्वरूपामधील फरक कधीकधी आउटपुटमध्ये श्रव्य ग्लिचमध्ये परिणाम होतो. संमिश्र संश्लेषणाचे तीन मुख्य उपप्रकार आहेत.  युनिट निवड संश्लेषण युनिट सिलेक्शन संश्लेषणात रेकॉर्ड केलेल्या भाषणातील मोठ्या डेटाबेसचा वापर केला जातो. डेटाबेस तयार करताना, प्रत्येक रेकॉर्ड केलेला उच्चार खालीलपैकी काही किंवा सर्व भागांमध्ये विभागला जातोः वैयक्तिक फोन, डायफोन, अर्ध-फोन, शब्दकोश, मॉर्फेम, शब्द, वाक्यांश आणि वाक्ये. सामान्यतः, विभागांमध्ये विभागणी विशेषरित्या सुधारित भाषण ओळखनेच्या साधनाचा वापर करून केली जाते, जे नंतर काही मॅन्युअल दुरुस्तीसह "जबरदस्त संरेखन" मोडमध्ये सेट केले जाते, जसे की तरंगरूप आणि स्पेक्ट्रोग्राम यासारख्या व्हिज्युअल प्रतिनिधित्व वापरणे. भाषण डेटाबेसमधील युनिट्सचे अनुक्रमणिका नंतर विभागणी आणि ध्वनिक मापदंडांवर आधारित तयार केले जाते जसे की मूलभूत वारंवारता (पीच), कालावधी, शब्दकोशातील स्थान आणि शेजारच्या फोन. रनटाइममध्ये, डेटाबेसमधून (युनिट सिलेक्शन) सर्वोत्तम उमेदवार युनिट्सची साखळी निश्चित करून इच्छित लक्ष्य उच्चार तयार केला जातो. ही प्रक्रिया विशेषतः विशेष वजन निर्णय झाड वापरून साध्य आहे.  युनिट निवड सर्वात जास्त नैसर्गिकता प्रदान करते, कारण ती रेकॉर्ड केलेल्या भाषणावर डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग (डीएसपी) ची फक्त एक लहान रक्कम लागू करते. डीएसपी अनेकदा रेकॉर्ड केलेल्या भाषणात कमी नैसर्गिक ध्वनी बनवते, जरी काही सिस्टम वेव्हफॉर्म गुळगुळीत करण्यासाठी संयोजन बिंदूवर सिग्नल प्रोसेसिंगची एक छोटी रक्कम वापरतात. सर्वोत्तम युनिट-निवड प्रणालीचे आउटपुट वास्तविक मानवी आवाजापासून वेगळे केले जाऊ शकत नाही, विशेषतः ज्या संदर्भांसाठी टीटीएस सिस्टम ट्यून केले गेले आहे. तथापि, जास्तीत जास्त नैसर्गिकतेसाठी युनिट-सिलेक्शन स्पीच डेटाबेस खूप मोठे असणे आवश्यक आहे, काही सिस्टममध्ये रेकॉर्ड केलेल्या डेटाच्या गिगाबाइट्समध्ये, डझनभर तासांच्या भाषणात प्रतिनिधित्व केले जाते. तसेच, युनिट निवड अल्गोरिदम एक ठिकाणाहून विभागांची निवड करण्यासाठी ओळखले गेले आहेत ज्यामुळे आदर्श संश्लेषण कमी होते (उदा. लहान शब्द अस्पष्ट होतात) डेटाबेसमध्ये चांगली निवड अस्तित्वात असतानाही. अलीकडे, संशोधकांनी युनिट-सिलेक्शन स्पीच सिंथेसिस सिस्टममध्ये अनैसर्गिक सेगमेंट शोधण्यासाठी विविध स्वयंचलित पद्धती प्रस्तावित केल्या आहेत.  डायफोन संश्लेषण डायफोन संश्लेषण एका भाषेमध्ये उद्भवणार्या सर्व डायफोन (ध्वनी-ध्वनी संक्रमणे) समाविष्ट करणारा एक किमान भाषण डेटाबेस वापरतो. डिफोनची संख्या भाषेच्या ध्वन्यात्मकतेवर अवलंबून असते: उदाहरणार्थ, स्पॅनिशमध्ये सुमारे 800 डिफोन आहेत आणि जर्मनमध्ये सुमारे 2500 आहेत. डायफोन संश्लेषणात, प्रत्येक डायफोनचे फक्त एक उदाहरण भाषण डेटाबेसमध्ये समाविष्ट आहे. रनटाइमवर, वाक्याच्या लक्ष्य प्रोसोडीला या किमान युनिट्सवर डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग तंत्रांद्वारे सरळ रेखीय भविष्यवाणी कोडिंग, पीएसओएलए किंवा एमबीआरओएलए. किंवा अधिक अलीकडील तंत्रे जसे की स्त्रोत डोमेनमध्ये पिच सुधारणा असतुक कोसाइन ट्रान्सफॉर्म वापरून. डायफोन संश्लेषणामध्ये संयोजक संश्लेषणाच्या ध्वनी ग्लिच आणि फॉर्मंट संश्लेषणाच्या रोबोटिक-ध्वनीच्या स्वरूपाचा त्रास होतो आणि लहान आकाराच्या व्यतिरिक्त इतर कोणत्याही दृष्टिकोनाचे काही फायदे आहेत. अशाप्रकारे, व्यावसायिक अनुप्रयोगांमध्ये त्याचा वापर कमी होत आहे, [उद्धरण आवश्यक] जरी ते संशोधनात वापरले जात आहे कारण तेथे अनेक मुक्तपणे उपलब्ध सॉफ्टवेअर अंमलबजावणी आहेत. डायफोन संश्लेषणाचे एक प्रारंभिक उदाहरण म्हणजे एक शिक्षण रोबोट, लीचिम, ज्याचा शोध मायकेल जे. फ्रीमन यांनी लावला होता. लीचिममध्ये वर्ग अभ्यासक्रमाची माहिती आणि ज्या विद्यार्थ्यांना शिकविण्यासाठी प्रोग्राम केले गेले होते त्या विद्यार्थ्यांची काही जीवनात्मक माहिती होती. न्यू यॉर्कच्या ब्रॉन्क्स येथील चौथ्या वर्गात त्याची चाचणी घेण्यात आली.  डोमेन-विशिष्ट संश्लेषण डोमेन-विशिष्ट संश्लेषण पूर्व-रेकॉर्ड केलेले शब्द आणि वाक्यांश एकत्रित करून पूर्ण उच्चार तयार करते. याचा वापर अशा अनुप्रयोगांमध्ये केला जातो जेथे सिस्टम आउटपुट करणार्या मजकूरांची विविधता एका विशिष्ट डोमेनपर्यंत मर्यादित असते, जसे की ट्रान्झिट वेळापत्रक घोषणा किंवा हवामान अहवाल. हे तंत्रज्ञान अंमलबजावणी करणे खूप सोपे आहे, आणि बोलणारे घड्याळे आणि कॅल्क्युलेटर यासारख्या उपकरणांमध्ये बर्याच काळापासून व्यावसायिक वापरामध्ये आहे. या प्रणालीची नैसर्गिकता पातळी खूप जास्त असू शकते कारण वाक्यांच्या प्रकारांची विविधता मर्यादित आहे आणि ते मूळ रेकॉर्डिंगच्या प्रोसोडी आणि स्वरसंगतीशी जवळून जुळतात. [ उद्धरण आवश्यक ]  कारण या प्रणाली त्यांच्या डेटाबेसमधील शब्द आणि वाक्यांशांद्वारे मर्यादित आहेत, ते सामान्य हेतूचे नाहीत आणि केवळ शब्द आणि वाक्यांशांचे संयोजन संश्लेषित करू शकतात ज्यासह ते पूर्व-प्रोग्राम केले गेले आहेत. नैसर्गिकरित्या बोलल्या जाणार्या भाषेतील शब्दांचे मिश्रण अद्याप समस्या उद्भवू शकते जर बर्याच प्रकारांचा विचार केला नाही तर. उदाहरणार्थ, इंग्रजीच्या नॉन-रॉटिक बोलीभाषांमध्ये "क्लियर" /ˈklɪə/ सारख्या शब्दांमधील "र" सहसा फक्त तेव्हाच उच्चारला जातो जेव्हा पुढील शब्दाचा पहिला अक्षर म्हणून स्वर असतो (उदाहरणार्थ "क्लियर आऊट" /ˌklɪəɹˈʌʊt/ म्हणून साकार केला जातो). त्याचप्रमाणे फ्रेंच भाषेत, अनेक शेवटचे व्यंजन आता गप्प राहणार नाहीत जर त्यांच्या मागे स्वराने सुरू होणारा शब्द असेल, या प्रभावाला लिअॅशन म्हणतात. हे पर्याय साध्या शब्द-संयोग प्रणालीद्वारे पुनरुत्पादित केले जाऊ शकत नाही, ज्यास संदर्भ-संवेदनशील होण्यासाठी अतिरिक्त जटिलतेची आवश्यकता असेल.  फॉर्मंट संश्लेषण फॉर्मंट संश्लेषण रनटाइममध्ये मानवी भाषण नमुने वापरत नाही. त्याऐवजी, संश्लेषित भाषण आउटपुट अॅडिटिव्ह संश्लेषण आणि ध्वनिक मॉडेल (भौतिक मॉडेलिंग संश्लेषण) वापरून तयार केले जाते. मूलभूत वारंवारता, आवाज आणि ध्वनी पातळी यासारख्या मापदंड वेळोवेळी बदलतात जेणेकरून कृत्रिम भाषणाचा एक तरंगरूप तयार होतो. या पद्धतीला कधीकधी नियम-आधारित संश्लेषण म्हटले जाते; तथापि, बर्याच जोडलेल्या प्रणालींमध्ये नियम-आधारित घटक देखील असतात. फॉर्मंट संश्लेषण तंत्रज्ञानावर आधारित अनेक प्रणाली कृत्रिम, रोबोट-ध्वनीयुक्त भाषण तयार करतात जे मानवी भाषणासाठी कधीही चुकीचे ठरणार नाहीत. तथापि, जास्तीत जास्त नैसर्गिकता ही नेहमी भाषण संश्लेषण प्रणालीचे ध्येय नसते आणि संयोजक संश्लेषण प्रणालीमध्ये संयोजक प्रणालीपेक्षा फायदे असतात. फॉर्मंट-संश्लेषित भाषण विश्वासार्हतेने समजण्यायोग्य असू शकते, अगदी अत्यंत वेगाने, ध्वनिक ग्लिच टाळणे जे सामान्यतः जोडलेल्या प्रणालींना त्रास देतात. उच्च-गती संश्लेषित भाषण हे अंध व्यक्तींद्वारे स्क्रीन रीडरचा वापर करून संगणकावर जलद नेव्हिगेट करण्यासाठी वापरले जाते. फॉर्मंट सिंथेसाइझर्स हे सहसा कॉनकेटेटिव्ह सिस्टीमपेक्षा लहान प्रोग्राम असतात कारण त्यांच्याकडे भाषण नमुन्यांचा डेटाबेस नसतो. म्हणून त्यांचा वापर एम्बेडेड सिस्टीममध्ये केला जाऊ शकतो, जिथे मेमरी आणि मायक्रोप्रोसेसरची शक्ती विशेषतः मर्यादित असते. फॉर्मंट-आधारित सिस्टीममध्ये आउटपुट स्पीचच्या सर्व पैलूंवर पूर्ण नियंत्रण असल्याने, विविध प्रकारचे प्रोसोडीज आणि इंटोनॅशन्स आउटपुट केले जाऊ शकतात, जे केवळ प्रश्न आणि विधानेच नव्हे तर विविध प्रकारच्या भावना आणि आवाजाचे टोन देखील व्यक्त करतात.  फॉर्मंट संश्लेषणामध्ये नॉन-रिअल-टाइम परंतु अत्यंत अचूक इंटोनॅशन कंट्रोलची उदाहरणे म्हणजे 1970 च्या दशकाच्या उत्तरार्धात टेक्सास इंस्ट्रूमेंट्स टॉय स्पीक अँड स्पेलसाठी केलेले काम आणि 1980 च्या दशकाच्या सुरुवातीला सेगा आर्केड मशीन आणि टीएमएस 5220 एलपीसी चिप्स वापरुन अनेक अटारी, इंक आर्केड गेममध्ये. या प्रकल्पांसाठी योग्य स्वर तयार करणे हे कठोर होते, आणि परिणामांना अद्याप रिअल-टाइम मजकूर-टू-स्पीच इंटरफेसद्वारे जुळविले गेले नाही.  आडव्या संश्लेषण आर्टिक्युलेटरी संश्लेषण हा मानवी आवाज वाहिनीच्या मॉडेलवर आधारित भाषण संश्लेषण करण्यासाठी संगणकीय तंत्राचा संदर्भ देते आणि तेथे होणाऱ्या आर्टिक्युलेशन प्रक्रियेचा संदर्भ देते. प्रयोगशाळेतील प्रयोगांसाठी नियमितपणे वापरला जाणारा पहिला आर्टिक्युलेटरी सिंथेसाइझर हा 1970 च्या दशकाच्या मध्यात फिलिप रुबिन, टॉम बेअर आणि पॉल मर्मेलस्टीन यांनी हॅस्किन्स प्रयोगशाळेत विकसित केला होता. ASY म्हणून ओळखला जाणारा हा सिंथेसाइझर, 1960 आणि 1970 च्या दशकात पॉल मर्मेलस्टीन, सेसिल कोकर आणि सहकाऱ्यांनी बेल प्रयोगशाळांमध्ये विकसित केलेल्या व्होकल ट्रॅक्ट मॉडेलवर आधारित होता.  अलीकडे पर्यंत, आर्टिक्युलेटर सिंथेसिस मॉडेल व्यावसायिक भाषण संश्लेषण प्रणालीमध्ये समाविष्ट केले गेले नाहीत. एक उल्लेखनीय अपवाद म्हणजे नेक्स्ट-आधारित प्रणाली मूळतः ट्रिलियम साउंड रिसर्चने विकसित केली आणि विक्री केली, कॅलगरी विद्यापीठाची एक स्पिन-ऑफ कंपनी, जिथे मूळ संशोधन केले गेले. नेक्स्टच्या विविध अवतारानंतर (स्टीव्ह जॉब्सने 1980 च्या दशकाच्या उत्तरार्धात सुरू केले आणि 1997 मध्ये Appleपल संगणकासह विलीन झाले), ट्रिलियम सॉफ्टवेअर जीएनयू जनरल पब्लिक लायसन्स अंतर्गत प्रकाशित केले गेले, ज्याचे कार्य ग्नुस्पीच म्हणून सुरू आहे. 1994 मध्ये प्रथम बाजारात आणण्यात आलेली ही प्रणाली, कॅरेच्या "विशिष्ट प्रदेश मॉडेल" द्वारे नियंत्रित मानवी तोंडी आणि नाक पध्दतीच्या वेव्हगाइड किंवा ट्रान्समिशन-लाइन एनालॉगचा वापर करून पूर्ण वाक्यावर आधारित मजकूर-टू-स्पीच रूपांतरण प्रदान करते.  जॉर्ज सी. ल्युसेरो आणि त्यांच्या सहकाऱ्यांनी विकसित केलेले अधिक अलीकडील सिंथेसाइझर्समध्ये व्होकल फोल्ड बायोमेकॅनिक्स, ग्लोटल एरोडायनामिक्स आणि ब्रॉन्ची, ट्रॅकिया, नाक आणि तोंडाच्या पोकळीतील ध्वनिक लाटांचा प्रसार यांचे मॉडेल समाविष्ट आहेत आणि अशा प्रकारे भौतिकशास्त्र-आधारित भाषण सिम्युलेशनची संपूर्ण प्रणाली बनवतात.