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在我们的日常生活中，语音合成 Text-to-Speech（TTS）技术已广泛应用于语音助手、有声读物、无障碍服务、影视配音等多个场景。然而，这些“人工声音”往往过于干净，远离现实环境，缺乏真实的感官体验。

我们讲话时所处的环境，无论是图书馆的静谧，还是街头的喧闹，都在潜移默化地影响着我们的语音方式，也影响着听者对说话内容的感知。这就是环境感知语音合成（Environment-Aware TTS）技术正在尝试解决的问题。

一、为什么合成语音需要“背景声”

1. 真实语音总伴随环境

人类从不在“真空”中说话。无论是夏日街道的蝉鸣，还是马路上的车流声，这些声音构成了语音的听觉背景，也传递着场景氛围和语境语气信息，使听众更有身临其境的感受。

2. 背景声增强真实感与可信度

听众在听到带有自然环境噪声的语音时，会更容易相信信息来源于真实场景。缺失背景噪声的合成语音听起来脱离情境，削弱了真实性。

3. 促进多模态融合

在游戏、虚拟现实、播客等应用中，环境感知语音能更好地与图像、动画、空间音效融合，使整体体验更具立体感与沉浸感。

二、为什么不能简单地“叠加背景音”

很多人可能会想，在合成干净语音后叠加上一些环境声不就能解决问题了吗。但是真正自然的 TTS 系统必须从生成层面“理解”并“融入”环境，简单“叠加”会出现以下问题：

1. 忽略隆巴德效应

人类在嘈杂环境中会本能地调整自己的发声方式，包括加大声量、放慢语速、提高音高等。若合成语音未能模拟这种现象，听起来就会不真实。

2. 内容与背景脱节

环境声有时需与关键语音内容同步配合，例如演讲结束时的掌声，这类同步关系无法靠简单叠加精准呈现。

三、环境感知语音合成技术进展

接下来，我们将介绍几种近年来环境感知语音合成技术的进展。

1. 基于嵌入提取器的环境建模

来自香港中文大学的 Tan 等人在论文《Environment Aware Text-to-Speech Synthesis》中提出了一种基于嵌入模块的环境感知语音合成方法。研究者设计了两个嵌入模块，分别用于提取说话人特征和环境特征，并将提取到的特征联合输入到TTS模块中进行生成。

为了实现更有效的特征解耦，作者没有采用传统的分类损失，而是引入了一种基于相似度矩阵计算的聚类损失函数。该方法鼓励来自相同说话人（或环境）但不同条件下的嵌入向量彼此接近，同时与其他类别保持区分，从而在特征空间中形成更加清晰的聚类结构。这种设计提升了模型对说话人与环境的区分能力，从而增强模型处理不同说话人和环境组合的泛化能力。


图1 《Environment Aware Text-to-Speech Synthesis》系统概述

2. VoiceLDM：基于扩散模型的语音生成

KAIST的Lee 等人提出了VoiceLDM 方法，以环境描述提示和语言内容提示作为输入，基于 Latent Diffusion Model，实现对语音内容和背景环境的联合生成。

研究者设计了Dual Classifier-Free Guidance，在推理阶段能够对环境描述提示和语言内容提示分别赋权，在模式覆盖和样本保真度之间进行更加灵活的权衡取舍，从而在生成过程中实现更高水平的可控性。


图2  VoiceLDM系统概述

3. VoiceDiT：双条件扩散Transformer

VoiceDiT 是KAIST的Jung和Ahn等人提出的一种面向环境感知语音与音频生成的多模态生成模型。

研究者设计了一种大规模数据构建机制。首先构建了一个庞大的合成语音数据集用于预训练，进一步使用筛选后的真实数据进行微调，缩小模型从“模拟”到“真实”环境的泛化差距。

他们提出了一种双通道的扩散Transformer架构，能有效地保持语音与文本之间的对齐关系，同时准确捕捉环境中的声音特征；通过引入基于扩散模型的跨模态映射器CLIP，模型能根据图像输入生成与场景相匹配的环境声音，从而实现图像与音频之间的融合。


图3  VoiceDiT系统概述

4. UmbraTTS：基于Flow Matching的自监督环境建模

UmbraTTS 是N. Glazer等人提出的一种基于流匹配（Flow Matching）的环境感知语音合成方法。该模型具备对背景音量的精细控制能力，并能够生成具有多样性和上下文一致性的音频输出。

针对现实中缺乏自然语音与环境音对齐数据的问题，研究者设计了一个自监督的数据构建与训练流程，从未标注的原始录音中自动提取语音片段、背景声音以及对应文本，实现对模型的有效训练，摆脱对人工标注数据的依赖。


图4  UmbraTTS结构

四、总结

环境感知语音合成让合成语音不仅“发声音”，更“懂环境”，能够根据场景智能调整语音特性和背景氛围，从而实现自然、可信和沉浸的听觉体验。各研究团队的方案侧重不同技术路径：从环境嵌入解耦、扩散式联合生成，到多模态 Transformer 架构，再到自监督流匹配学习，每一种都是迈向更真实环境语音的探索。