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大家好，文本到语音（TTS）技术让机器能以人声般自然地“说话”，架起了人机沟通的新桥梁。开源TTS引擎以其开放性和经济性，成为热门工具，为智能应用注入活力。
文本到语音（TTS）引擎，是一种将文字信息转化为口语表达的智能软件。它通过自然语言处理（NLP）技术深入分析文本内容，并借助语音合成器，创造出接近人类自然语音的输出。TTS引擎广泛应用于虚拟助手、导航系统和辅助工具等领域，为用户带来便捷的语音交互体验。
开源文本到语音（TTS）引擎是一项宝贵的技术工具，它将书面文本转化为口语，大大增强了应用程序的可访问性、自动语音响应功能以及虚拟助手的交互能力。这些引擎大多由一群热情的开发者共同打造，并在开放源代码的许可下发布，允许任何人自由使用、修改和分发软件。
本文分享7个好用的开源文本到语音(TTS)引擎，为技术选择提供清晰的视角和实用的参考。以下是一些知名的开源TTS引擎：
1.MaryTTS多模态交互架构
项目链接：https://github.com/marytts/marytts
TTS系统的设计采用了灵活且模块化的架构，内嵌了先进的语音构建工具。此工具能够将录制的音频数据转化为个性化的新语音，拓宽了TTS技术的应用边界。
下面是这个引擎背后的架构概览图：
这个架构包括一些基本组件：
标记语言解析器：负责读取并解析文本中的标记语言。
处理器：接收解析后的文本，执行必要的操作，如转换为语音或生成视觉输出。
合成器：生成最终的音频或视觉输出，添加语调、重音等语音特征，以提升语音的自然度。
优点：MaryTTS架构具有高度的可定制性，允许开发者创建自己的解析器、处理器和合成器以满足特定需求。能够实现软件在不同平台和应用中的灵活集成。
缺点：由于其高度可定制的特性，对于不熟悉标记语言和文本到语音技术的开发者来说，可能需要面对一定的学习曲线。
2.eSpeak
项目链接：https://github.com/espeak-ng/espeak-ng
eSpeak是一款轻量级的开源语音合成软件，支持英语及其他多种语言，能够生成清晰且易于理解的语音输出。以其简洁的界面和小巧的体积，eSpeak在用户中赢得了良好的口碑。
这款软件的跨平台特性尤为突出，能够在Windows、Linux、macOS以及Android等多种操作系统上流畅运行，为用户提供了广泛的应用场景。
优点：易于使用，支持多种语言和声音。
缺点：功能和定制选项有限，且用C语言编写。
3.Festival语音合成系统
项目链接：https://github.com/festvox/festival
Festival 由爱丁堡大学开发，为构建语音合成系统提供了通用框架，并包含各种模块的示例，被广泛用于研究和教育目的。
优点：高度可定制，适合研究目的。
缺点：对于初学者来说难以使用，需要一些编码知识。
4.Mimic
项目链接：https://github.com/MycroftAI/mimic1
由Mycroft AI开发，Mimic能够产生高度自然的语音，它包括基于Festival语音合成系统的Mimic 1，以及使用深度神经网络进行语音合成的Mimic 2。
优点：提供传统和现代的语音合成方法，并支持多种语言。
缺点：文档有限。
5.Mozilla TTS
项目链接：https://github.com/mozilla/TTS
基于深度学习的TTS引擎致力于创造出更加自然、接近人类语音的合成效果。这一技术通过采用现代神经网络架构，特别是序列到序列的模型，来实现对语音的高度模拟和优化。
优点：使用先进技术进行更自然的语音，可以免费使用。
缺点：语言支持有限。
6.Tacotron 2
项目链接：https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/PyTorch/SpeechSynthesis/Tacotron2
Tacotron 2虽不直接定位为一个语音引擎，但其作为神经网络模型架构，在生成自然语音方面发挥着关键作用。该模型的开源版本已经发布，不仅推动了语音合成技术的进步，还激发了行业内的多项创新。
这个系统允许用户使用原始剧本合成语音，不需要任何额外的韵律信息。
优点：由NVIDIA开发，适合用作神经网络模型。
缺点：需要一些技术知识来实现。
7.ESPnet-TTS
项目链接：https://github.com/espnet/espnet
该 TTS 引擎是 ESPnet 项目的一部分，设计用于端到端语音处理，包括语音识别和合成。它使用现代深度学习技术生成语音。
优点：现代且灵活，支持多种语言。
缺点：需要一些技术知识来实现。
