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new-edition-drafts/第一轮讲解/13-音高停顿.md

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 在过去的若干年里，人工智能辅助的语音合成迅猛发展，今天的 TTS（Text to Speech）已经完善到令人震惊的地步 —— 比如微软的 Natural Sound，或者 Suno-AI 的 Bark。这背后，是一个叫做 “[ToBI](https://en.wikipedia.org/wiki/ToBI)”（Tones and Breaks Indices 的缩写）的语音解析模型，最初的时候是计算机科学家们为了研究如何让机器能够发出像真人一样的声音而制作的模型，最初是针对美式英语设计的，后来发现可以应用到任何语言（无论是英式英语，还是日语、德语、甚至中文）……
 
-这里的 *Tones*，即，所谓的 “**语调**”，主要是 “**音高**”（Pitch）的变化，从一个较高的 “音高” 逐步下来，那就是 “降调”，或者反过来，就是 “升调”，降下来再升上去，那就是所谓的 “降升调”。而所谓的 *Breaks*，就直观了，句子之中，就是有些明显的 “**停顿**” —— 其实，每个音节之间都可能有所停顿，只不过是长短不一而已。
+这里的 _Tones_，即，所谓的 “**语调**”，主要是 “**音高**”（Pitch）的变化，从一个较高的 “音高” 逐步下来，那就是 “降调”，或者反过来，就是 “升调”，降下来再升上去，那就是所谓的 “降升调”。而所谓的 _Breaks_，就直观了，句子之中，就是有些明显的 “**停顿**” —— 其实，每个音节之间都可能有所停顿，只不过是长短不一而已。
 
 关键在于，音调和停顿，在说话的时候和唱歌的时候一样，会构成所谓的 “**节奏**”……
 
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 也就是说，在读句子的时候，有以下重点需要注意：
 
-> * 意群之间的停顿（breaks）
-> * 音节的音高（pitches）
+> - 意群之间的停顿（breaks）
+> - 音节的音高（pitches）
 
 在这些要素中，我们关注的重点顺序依次是：**停顿 > 音高**。
 
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 <video src="../videos/yet-it-is-a-fact-of-life.mp4"></video>
 
-> 以上的截图视频，用的是我自己 2003 年 10 月份为自己写的一个 Demo 工具（[ToBI Player](https://github.com/xiaolai/tobiplayer)），现在已经有另外一个完整的[应用程序](https://github.com/xiaolai/everyone-can-use-english/tags)（EnJoy）了，虽然只是 alpha 版，还需要很久的时间去完善。
+> 以上的截图视频，用的是我自己 2003 年 10 月份为自己写的一个 Demo 工具（[ToBI Player](https://github.com/xiaolai/tobiplayer)），现在已经有另外一个完整的[应用程序](https://github.com/zuodaotech/everyone-can-use-english/tags)（EnJoy）了，虽然只是 alpha 版，还需要很久的时间去完善。
 
 因为有声波的展示，大的停顿之处是直观可见的：
 
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 最后补充一个提醒，在 “起步” 的时候，不要图篇幅过大，哪怕一天三个小时下来，重复的只有两三句话，也是可以的。之所以从 “一分钟” 开始，就是因为那是绝大多数人都可以用来起步的篇幅。并且，“篇幅较短” 的另外一个好处就是，恰恰可以因此做到 “短时间内足量重复”。
 
 至于更为细节的 “音素”，需要过一段时间之后才开始 “微调”。任何一段话，大抵上都会包括一种语音的所有 “音素”，每一个 “辅音”、每一个 “元音”，大抵上都可以练到 —— “一段话” 不够的话就 “几段话”。所有的 “微调”，都要建立在 “足够的生学硬练” 基础之上，一上来就 “微调”，借用工程学词汇，就叫 “过早优化” —— 据说，“过早优化” 是一切工程的 “万恶之源”。
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