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一、 选题背景文本语音转换（TTS）系统是将书面语言转换为人类语言的系统，涉及声学，语言学，数字信号处理技术，多媒体技术等多个学科技术，是信息处理领域的一项前沿技术。
TTS就是一个将文本转化为语音输出的过程，这个过程的工作主要是将输入的文本按字或词分解为特征向量，并且对文本中的一些需要进行特殊处理的符号分析，以及将特征向量生成数字转化为音频特征，最终用声码器将音频特征还原为音频文件的过程。
目前，文本语音转换（TTS）系统被应用于各种领域，如人机交互，导航系统，视障人士的可访问性，媒体和娱乐等。
传统的TTS系统基于复杂的多态手工设计管道（Taylor，2009）实现的。
例如，统计参数TTS通常使用文本前端来提取各种语言特征，持续时间模型，声学特征预测模型和复杂的基于信号处理的声码器。
这些组件基于广泛的专业领域知识，设计起来十分费力，并且这些组件也是单独训练的，所以每个组件的错误可能会叠加。
综上传统TTS设计的复杂性导致在构建新的TTS系统的时候需要大量的工程工作。
随着信息技术以及机器学习技术的发展，人们对于具有更简单的特征，更少的组件，更高质量的语音，更人性化的合成系统的需求也更为强烈。
为此我希望通过深度学习技术开发一种方便的，更人性化的，可扩展的TTS系统，并且这种系统对于个人开发者以及没有大型计算机资源的小团队来说是易实现且非常友好的。
二、 研究现状近年来，深度学习模型已在计算机应用的许多领域中获得了显著成果。
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