Phương pháp tông hợp tiếng nói ghép nổi có ứng dụng tiêu biêu là hệ thống Hoa Súng của Viện nghiên cứu MICA của Đại học Bách khoa Hà nội được giới thiệu năm 2007.. - Phân tích cách phát
Trang 1
DAI HOC UEH TRƯỜNG CÔNG NGHỆ VÀ THIẾT KÉ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KINH DOANH
BO MON DICH VU MANG INTERNET
UEH
UNIVERSITY
TRINH BAY CAC GIAI PHAP VA SO SANH CAC
DICH VU CUA TEXT TO SPEECH
GVHD: ThS Tran Lé Phúc Thịnh
Ma lép hoc phan : 22C1MARO0300103
Khóa — Lớp : K47 - EE003 Phỏng học : N2-507
TP Hỗ Chi Minh, Tháng 5/2023
Trang 2
MUC LUC
DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM 6 ©2222222222222222212221221221 222 2
090909) 09) 0 1442BHẶHĂH, ,.).).),))HậHẬHẬ,HH 3 LỜI MỞ ĐẦU 2-2 22222221521122112212211221E 11111111 111111211211111 11.111.11.11 1 c0, 4
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VÉ TEXT TO SPEECH - 5
1.2 Lịch sử ngắn gọn về phát triển của tông hợp tiếng nói từ văn bán 5
1.3 Tình hình phát triên của tổng hợp tiếng nói từ văn bản .5-52555255<c- 7
1.4 _ Ứng dụng của Text to speech :-©2+©2++2x22122112212221221211221221.221 21.6 8 1.5 Tam quan trong ooe.ceccscscecssesssessssssessessssessesssesssssesssssssssscssseusssessecsusssessseessseeeueeeess 9 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÉ TEXT TO SPEECH 10
2.1 Hệ thống tổng hợp tiếng nói - + ¿S52 2S2S2E2SE1221E21122122112212214211212221 22222, 10
2.2 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tông hợp tiếng nói -2- 52©5s555z5s2 10
2.4 Các phương pháp tổng hợp tiếng nói từ văn bản -22- 2552 5cs+zsccsz 12
CHƯƠNG 3: CAC TRANG WEB VA DICH VU CUA TEXT TO SPEECH .17
CA ¿010.0 ii n6 6a 17
KÝ cu) oi na 18 3.3 NaturalReader as ä||ÂHH))H))à., 20 3.4 ReadSDeakK€T - «cà HH HH HH TH hư ke 23
Trang 3DANH SACH THANH VIEN NHOM 6
Thạch Việt Tân 31211024670
Lê Hoàng Bích Phượng 31211027161
Nguyễn Thanh Phong 31211022658
Thân Hữu Tường Vy 31211024519
Lê Thị Như Y 31211021180
Trang 4
Too long to read on your phone? Save to read later on your
LOI CA! computer
đỡ chúng em trong quá trình làm bài cuối kì Th
tảng cho chúng em trong suốt học kì
Do chưa có nhiều kinh nghiệm cũng như những hạn chế về kiến thức, nhóm chúng
em đã có găng hết sức để hoàn thành đồ án Nhưng chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót Chúng em rất mong nhận được sự nhận xét, ý kiến đóng góp, phê bình từ thay Lời cuối cùng, chúng em xin kính chúc thầy nhiều sức khỏe, thành công và luôn hạnh phúc trong công việc và gia đình
3|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng
Trang 5LOI MO DAU
Trong thời đại công nghệ sô hiện nay, việc giao tiếp và truyền tai thông tin đã trở nên đa dạng và phong phú hơn bao giờ hết Một trong những công nghệ đang thu hút sự quan tâm của nhiều người là Text-to-Speech (TTS) - tổng hợp giọng nói từ văn bản TTS
là một lĩnh vực đầy tiềm năng và mang lại nhiều lợi ích trong việc cung cấp trải nghiệm ngôn ngữ đa dạng và thuận tiện cho người dùng
Qua quá trình phát triển, TTS đã vượt qua những giới hạn cơ bản và trở thành một công nghệ mạnh mẽ trong việc chuyển đổi văn bản thành giọng nói tự nhiên, chân thực và cảm xúc TTS không chỉ đơn thuần là công cụ đọc văn bản, mà còn cho phép máy tính và các thiết bị thông minh có khá năng tương tác giọng nói với con người
Điều thú vị là công nghệ TTS không chỉ đơn thuần đáp ứng nhu cầu giao tiếp hàng ngày, mà còn có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau TTS là cỗ máy giúp người khuyết tật thị giác tiếp cận thông tin một cách dễ dàng, là trợ lý ảo thông minh trong các ứng dụng di động, là giọng đọc trong các hệ thông đọc văn bản, và còn rất nhiều tiềm năng khác chờ doi kham pha
Với những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ, công nghệ TTS đang ngày càng tiễn xa hơn, tái tạo giọng nói con người một cách chân thực và
truyền tải cảm xúc Việc nghiên cứu và phát triển TTS không chỉ đem lại những giá trị ứng
dụng rõ ràng, mà còn mở ra những tiềm năng hứa hẹn cho tương lai với sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và khả năng giao tiếp tự nhiên
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ TTS, cách hoạt động của nó và những dịch vụ của TTS
4|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng
Trang 6CHUONG 1: GIOI THIEU CHUNG VE TEXT TO
SPEECH
1.1 Khai niém
Text-to-Speech (TTS) 1a mét cng nghé hé tro chuyền đôi văn bản kỹ thuật số sang
A tt
giọng nói giống như con người Nó còn được gọi là công nghệ "read aloud”, chỉ bằng một
cú nhấn nút hoặc chạm tay vào màn hình, TTS có thể chuyên đổi các từ trên máy tính hoặc thiết bị số khác thành âm thanh
Text-to-Speech đã trở nên phô biến rộng rãi vì nó đơn giản và dễ tiếp cận Nó tương
thích với hầu hết thiết bị di động, bao gồm điện thoại thông minh, máy tính xách tay, máy tính để bàn và máy tính bảng, đồng thời có thê đọc tất cả các loại tệp văn bản, từ tài liệu
Word và Pages đến các trang web trực tuyến
Hơn nữa, nó có thê là một tính năng tiện lợi hoặc một công cụ hỗ trợ tiếp cận cho trẻ em và người lớn đang gặp khó khăn với thị lực kém, mù hoặc các vấn đề liên quan đến việc tập trung, học tập và đọc văn bản được 1n trên màn hình
1.2 Lịch sử ngắn gọn về phát triển của tổng hợp tiếng nói từ văn bản
Brief History of Text-to-Speech (TTS)
Trang 7The Voder: 1939
Bộ tổng hợp giọng nói điện tử có mặt đầu tiên trên thê giới
Được phát minh bởi Homer Dudley vào năm 1937-1938 và được phát triển trên công trình trước đó của ông về bộ mã hóa Voder là viết tat cha Voice Operating Demonstrator
CARRIER | MODULATORS RADIATOR | SPEECH
Dectalk Commercial: 1980
Hệ thống TTS dựa trên tông hợp tần s6 Formant
Đây là kỹ thuật tông hợp tiếng nói âm học cơ bản nhất, sử dụng lý thuyết mô hình nguồn lọc để tạo tiếng nói Mô hình này mô phỏng hiện tượng cộng hưởng của các cơ quan phát âm bằng một tập các bộ lọc Các bộ lọc này còn được gọi là các bộ cộng hưởng formant, chúng có thê được kết hợp song song hoặc nói tiếp với nhau hoặc kết hợp ca hai Diphone: 1990
Tổng hợp giọng nói dựa trên bản ghi âm của con người
Trang 8Amazon đã phát hành sản phẩm Echo với trợ lý ảo Alexa và sử dụng công nghệ tông hợp giọng nói dựa trên cách nối (concatenative text-to-speech)
1.3 Tình hình phát triển của tổng hợp tiếng nói từ văn bản
Việt Nam đang đây mạnh phát triên công nghệ thông tin trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 Điều đó cho phép những nền tảng khoa học kỹ thuật và nền tảng cơ sở vật chất được nghiên cứu cũng như triển khai các ứng dụng về khoa học công nghệ trong cuộc sông Hệ thống tông hợp tiếng nói tiếng Việt đã có những thành tựu đáng kê và có những sản phẩm tiêu biểu cho các phương pháp tổng hợp tiếng nói
Phương pháp tổng hợp tiếng nói tần số formant có ứng dụng tiêu biêu là phần mềm doc van ban tiếng Việt VnSpeech giới thiệu năm 2009 Phương pháp tông hợp tiếng nói ghép nổi có ứng dụng tiêu biêu là hệ thống Hoa Súng của Viện nghiên cứu MICA của
Đại học Bách khoa Hà nội được giới thiệu năm 2007 Phương pháp tổng hợp tiếng nói sử
7|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng
Trang 9dụng tham số thống kê theo mô hình Markov ân, ở Việt Nam có nhiều hệ thống phát trién dựa trên phương pháp này như sản phẩm VAIS, sản phâm của tập đoàn FPT
Trong thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng mạnh mẽ vào tông hợp tiếng nói Các hệ thông tổng hợp tiếng nói ứng dụng trí tuệ nhân tạo lần lượt ra đời, có thể kế đến: Hệ thống tông hợp tiếng nói của Viettel, hệ thông tổng hợp tiếng nói của Zalo 1.4Ứng dụng của Text to speech
Công nghiệp giải trí: TTS duoc sử dụng trong trò chơi điện tử, ứng dụng âm nhạc, phim hoạt hình và các sản phẩm truyền thông khác để tạo ra giọng nói cho các nhân vật hoặc hướng dẫn viên giọng nói
Hỗ trợ đọc cho người khiếm thị: TTS có thể giúp đọc các tài liệu và văn bản cho những người khiếm thị, giúp họ tiếp cận các thông tin cần thiết một cách dễ dàng
và thuận tiện
Giáo dục và đào tạo: TTS có thê giúp đọc các tài liệu và văn bản trong lớp học hoặc trên các nền tảng học tập trực tuyến, giúp học sinh và sinh viên thuận tiện hơn trong việc học tập và tiếp thu kiến thức
Công nghệ trợ giúp: TTS có thê được sử dụng trong các thiết bị trợ giúp cho người khuyết tật, như máy đọc sách điện tử, máy tính bảng và điện thoại thông minh
Tự động hóa quy trình kinh doanh: TTS có thể được sử dụng trong các hệ thông
tự động hóa đề đọc thông tin văn bản và thông báo cho người dùng, giúp tiết kiệm thời gian và tăng tính hiệu quả trong quy trình kinh doanh
Trợ lý ảo: TTS được sử dụng để tạo ra các trợ lý ảo, giúp người dùng tương tác và trò chuyện với các hệ thống tự động, như trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng trong các trang web và ứng dụng di động
Lĩnh vực y tế: TTS được sử dụng để đọc và phát âm các thuốc và hướng dẫn sử dụng thuốc trong các hệ thong quan lý y tế, giúp cải thiện sự hiểu biết của bệnh nhân
về thuôc và điều trỊ
3|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng
Trang 10¢ Linh wae chinh tri: TTS co thể được sử dụng để tạo ra giọng nói của các chính trị gia trong các bài phát biểu và quảng cáo, giúp họ tương tác với cử tri một cách hiệu quả
- _ Lĩnh vực nghiên cứu: TTS được sử dụng trong các nghiên cứu khoa học đề phát
âm các thuật ngữ và thuật ngữ chuyên ngành, giúp người nghiên cứu có thê nói và nghe đọc các thuật ngữ chuyên ngành một cách chính xác
¢ Linh vue phat trién game: TTS duoc su dung dé tao ra giọng nói cho các nhân vật
và hướng dẫn viên trong các trò chơi điện tử, giúp tăng tính tương tác của người chơi với trò chơi
¢ Linh vue san xuất video: TTS được sử dụng để tạo ra giọng nói cho các video trên mạng xã hội và các kênh YouTube, giúp tăng tính chuyên nghiệp và thu hút người xem
¢ Linh vue marketing: TTS co thé duoc str dụng để tạo ra giọng nói cho các quảng cáo trên mạng xã hội và các trang web, giúp thu hút sự chủ ý của khách hàng và tăng tính hiệu quả trong quảng bá sản phẩm
- - Lĩnh vực game show: TTS được sử dụng trong các gameshow đề phát âm các câu hỏi và trả lời một cách chính xác và nhanh chóng
1.5 Tầm quan trọng
TTS có tầm quan trọng lớn trong việc đem lại tiện ích và giúp đỡ cho nhiều người, đặc biệt là những người có khuyết tật hoặc khó khăn trong việc đọc và nghe thông tin Công nghệ này có thê được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm giáo dục, kinh doanh, truyền thông và giải trí Ngoài ra, TTS còn là một trong những công nghệ nên tảng cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như chatbot, trợ lý ảo, và các ứng dụng khác liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên TTS đang trở thành một phần quan trọng trong cuộc cách mạng số và đóng vai trò quan trọng trong việc giúp con người tương tác với máy tính một cách dễ đàng và tự nhiên hơn
9|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng
Trang 11CHUONG 2: CO SO LY THUYET VE TEXT TO SPEECH
2.1 Hé thong téng hop tiéng nói
Qua quá trình phát triên, hiện nay về cơ bán một hệ thông tông hợp tiếng nói gồm 2 thành phần chính: Phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phần xử lý tông hợp tiếng nói Phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên ( Natural Language Processing ): Chuẩn hóa, xử lý các văn bản đầu vào thành các thành phần có thể phát âm được
Phần xử lý tông hợp tiếng nói: Tạo ra tín hiệu tiếng nói từ các thành phần phát âm
được nêu trên
'Text-To-Speech system
High-Level Synthesis or NLP Low-level
synthesis or DSP TextProcessing | Grapheme- Ni Wave form
= _} | Structure Detection to-phoneme oe : 7 generation
Text Normalization G2P conversion | | ú aan ,
TEXT 3 uration, Energy | SPEECH
âm cho biết những âm nào được phát ra trong hoàn cảnh cụ thê nào, thông tin ngữ điệu mô
tá điệu tính của các âm được phát, Quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên thường bao gồm 3 bước:
10|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng
Trang 12- Xtr ly va chuan hoa van ban ( Test Processing ): Đây là quá trình chuyên hóa văn bản thô ban dau thanh mét dang van ban chuẩn, có thể đọc được một cách dễ đàng ( Ví dụ: Chuyên
đôi các sô, từ viết tắt, ký tự đặc biệt ) Chuẩn hóa văn bản là một vấn đề khó với nhiều
cách đọc ( Ví dụ: Chữ số có nhiều cách đọc khác nhau tùy theo văn cảnh khác nhau, như
3579 doc la “ Ba nghìn năm trăm linh bảy ” nếu coi nó là một số nhưng cũng có thê đọc là
“ Ba năm bảy chín ” nếu như nó là một mã xác thực, có nhiều cách đọc tùy thuộc vào quy ước người viết )
- Phân tích cách phát âm ( Chuyên đổi hình vị sang âm vị Grapheme to phoneme ): Là quá trình xác định cách phát âm chính xác cho văn bản, các hệ thống tổng hợp tiếng nói dùng
2 cách cơ bản đề xác định cách phát âm cho văn bản, quá trình này còn được gọi là chuyên
đôi văn bản sang chuỗi âm vị
+ Cách thứ nhất và đơn giản nhất là dựa vào từ điển, sử dụng một từ điển lớn có chứa tat
cả các từ của một ngôn ngữ và chứa cách phát âm đúng tương ứng cho từ Việc xác định cách phát âm đúng cho từng từ chỉ đơn giản là tra từ điển và thay đoạn văn bản bằng chuỗi
âm vị đã ghi trong từ điện
+ Cách thứ hai là dựa trên các quy tắc và sử dụng các quy tắc đề tìm ra cách phát âm tương ứng Mỗi cách đều có ưu nhược điểm khác nhau, cách dựa trên từ điển nhanh và chính xác, nhưng sẽ không hoạt động nếu từ phát âm không có trong từ điển Và lượng từ vựng cần lưu là lớn Cách dùng quy tắc phù hợp với mọi văn bản nhưng độ phức tạp co thé tăng cao nếu ngôn ngữ có nhiều trường hợp bất quy tắc
- Phát sinh các thông tin ngôn điệu, ngữ âm cho văn ban ( Prosody Modeling ): La xac định
vị trí trọng âm của từ được phát âm, sự lên xuống giọng ở các vị trí khác nhau trong câu và xác định các biến thể khác nhau của âm phụ thuộc vào ngữ cảnh khi được phát âm trong một ngôn ngữ lưu liên tục
2.3 Tong hop tín hiệu tiếng nói
Là phương pháp tạo file âm thanh hoặc xuất trực tiếp ra thiết bị phát từ một văn bán
đã qua xử lý
11|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng
Trang 13Trong thực tế có hai cách tiếp cận cơ bán liên quan đến công nghệ tông hợp tiếng nói: Tông hợp tiếng nói sử dụng mô hình nguồn âm và tổng hợp dựa trên việc ghép nối các đơn vị âm
Chất lượng tiếng nói của một hệ thống tổng hợp được đánh giá thông qua hai khía cạnh: Độ dễ hiểu và độ tự nhiên Độ dễ hiểu đề cập đến nội dung của tiếng nói được tong hợp có thể hiểu một cách dễ dàng hay không Mức độ tự nhiên của tiếng nói tổng hợp là
sự so sánh độ giống nhau giữa giọng nói tổng hợp và giọng nói tự nhiên của con người Một hệ thống lý tưởng cần vừa tự nhiên, vữa dễ hiểu và mục tiêu xây dựng một hệ thống tông hợp là làm gia tăng tối đa hai tính chất này
2.4 Các phương pháp tông hợp tiếng nói từ văn bản
2.4.1 Tông hợp mô phỏng hệ thống phát âm
Phương pháp tông hợp mô phỏng hệ thống phát âm (articulatory synthesis) là một phương pháp tông hợp tiếng nói sử dụng mô hình đê mô phỏng quá trình di chuyển của các cơ quan phát âm trong miệng và họng của con người để tạo ra âm thanh Phương pháp này cô gắng tái tạo quá trình sản xuất giọng nói trong hệ thống phát âm của con người bằng cách sử dụng các mô hình về động cơ, khí quyền và âm học Phương pháp tổng hợp mô phỏng hệ thống phát âm được chia thành hai loại chính:
- - Mô hình dựa trên vị trí (position-based model): Phương pháp này sử dụng các mô hình về vị trí của các cơ quan phát âm, như vị trí của lưỡi, môi, họng, để tính toán các thông sô âm thanh Các mô hình này tính toán các thông số như tần số, cường
độ và thời gian của sóng âm, từ đó đưa ra các thông tin về âm thanh
- _ Mô hình dựa trên chuyên động (movement-based model): Phương pháp này sử dụng các mô hình về chuyên động của các cơ quan phát âm, như động tác của lưỡi, môi, họng, để tính toán các thông số âm thanh Các mô hình này tính toán các thông số như tần số, cường độ và thời gian của sóng âm, từ đó đưa ra các thông tin về âm thanh
Phương pháp tổng hợp mô phỏng hệ thống phát âm đòi hỏi nhiều kiến thức về hệ thống phát âm của con người và các mô hình vật lý, điện tử, toán học và máy tính Phương pháp
12|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng
Trang 14này đòi hỏi cần nhiều thời gian và công sức đề xây dựng và huấn luyện mô hình, tuy nhiên,
kết quả đưa ra có thể cực kỳ chính xác và tự nhiên
2.4.2 Téng hop tan s6 formant
Tổng hợp tiếng nói formant là phương pháp tổng hợp tiếng nói không sử mẫu giọng thật, thay vào đó tín hiệu tiếng nói được tạo ra bởi một mô hình tuyến âm Mô hình này mô phỏng hiện tượng cộng hưởng các cơ quan phát âm bằng tập hợp các bộ lọc Các bộ lọc được gọi là các bộ lọc cộng hưởng formant, có thể kết hợp song song hay nối tiếp nhau hoặc cả hai
Phương pháp tổng hợp tần số formant không phải sử dụng tiếp mẫu giọng thật khi tổng hợp tiếng nói, tín hiệu âm thanh được tổng hợp dựa trên mô hình tuyến âm (vocal tract) Tuy nhiên phương pháp phân tích tổng hợp vẫn cần mẫu giọng thật ở bước phân tích để có thê trích rút được các đặc trung formant, trường độ hay năng lượng tiếng nói
Phương pháp tổng hợp tần số formant không phải sử dụng tiếp mẫu giọng thật khi tổng hợp tiếng nói, tín hiệu âm thanh được tổng hợp dựa trên mô hình tuyến âm (vocal tract) Tuy nhiên phương pháp phân tích tông hợp vẫn cần mẫu giọng thật ở bước phân tích đề có thê trích rút được các đặc trưng formant, trường độ hay năng lượng tiếng nói
Phân tích Tong hep
ƒ Phản tích Ì pe Í Phân tích Ì LÍ wat định - - Tạo tín hiệu (OMRON EER
L van ban won diéu ”! tham số ti¢ng trôi
5 Í | Tieng noi
Vain bin n bi ` v wong hop
Phiên âm Ngũ điện Tham số
Trang 15ghép lại với nhau tạo thành đoạn tiếng nói Đơn vị âm phô biến là âm vị, âm tiết, bán âm
tiết, âm đôi, âm ba, từ, cụm từ Do đặc tính tự nhiên của tiếng nói được lưu giữ trong các đơn vị âm, nên tông hợp ghép nói là phương pháp có khả năng tông hợp tiếng với với mực
độ dễ hiểu và tự nhiên, chất lượng cao Tuy nhiên, giọng nói tự nhiên được ghi âm có sự thay đổi từ lần phát âm này sang lần phát âm khác, và công nghệ tự động hóa việc ghép nỗi các đoạn của sóng âm thanh thỉnh thoảng tạo ra những tiếng cọ xát không tự nhiên ở phần ghép nối Có ba kiêu tông hợp ghép nồi:
+ Tổng hợp chọn đơn vị ( Unit Selection ):
+ Tổng hợp âm kép ( Diphone )
+ Tổng hợp chuyên biệt ( Domain — Specific )
2.4.4 Tông hợp bằng phương pháp lai ghép
Tổng hợp lai ghép là phương pháp tông hợp bằng cách lai ghép giữa tông hợp ghép nôi chọn đơn vị và tông hợp dựa trên mô hình Markov ấn, nhằm tận dụng ưu điểm của mỗi phương pháp và áp dụng trong hệ thống Hệ thống tông hợp lai ghép kết hợp ưu nhược điểm của từng hệ thống thành phần, tùy theo thành phần nào đóng vai trò chủ đạo mà có thé phân loại thành 2 loại như sau: Tổng hợp hướng ghép nôi và tổng hợp hướng HMM
Hệ thống tổng hợp hướng ghép nổi sử dụng các IMM để hỗ trợ quá trình ghép nói,
ý tưởng chính của phương pháp này như sau:
Don vi ding dé lựa chọn trong “tông hợp ghép nỗi chọn đơn vị” cũng sẽ là đơn vị duoc tong hop ra
Duong bién gitra cac don vi sé duoc lam min bang mô hình Markov ân
Ẩm thanh sau cùng được làm mịn bằng phương pháp làm mịn phô
Khác với hệ thống tông hợp hướng ghép nói, hệ thống tổng hợp hướng HMM sử dụng các thuật toán sinh tham sô từ các HMMI và phần tổng hợp ghép nối được sử dụng để tăng cường chất lượng chuỗi tham sô này bằng cách bô sung vào nguồn dữ liệu tiếng nói thêm các tiếng nói mới hình thành do được ghép nói
Hai hướng tổng hợp lai ghép nêu trên đều có ưu nhược điểm khác nhau, được sử dụng
14|Page
Tiểu luận cuối kì Dịch vụ mạng