在未来的人工智能中为什么语音合成系统不使用中国文字作为输入源呢?

语音合成的输出是声音信号，而不是文字。比较困难的是把一种语言的声音转化为另一种语言的声音，需要进行大量文本转音或词形分析，这并不容易做到精确和可控的程度；而中文则有大量的语素和构词方式来实现这样的转化，相比之下英文要简单得多，且它本身是拼音体系，在语音合成中相对更容易进行编码。

因为中国人写汉字的方式与英语或其他语言的书写方式不同，对于机器理解和生成英文文本是有一定挑战的。务虚法务实的方法是先以简体字为输入来训练模型然后逐渐扩展到繁体字或其它中日韩泰文等相关语种

因为当前的语音合成技术是基于英文和拉丁文等国际通用语言模型的，而非特定于某个国家或地区的方言。跟着人工智能行业的发展，我们相信将来会有专门针对中国市场或者其他民族文化语料的数据集来支持中文、日语等等不同国家/地区特定语言的语音合成系统。但是目前语音合成技术主要还是以英文为基础。

首先，当前大多数语音合成技术都是基于英文、法文等国际通用语言进行训练和优化的。比较而言，目前中文在机器学习领域中的数据量较小且质量参差不齐；其次，由于中文是一种表意文字而非结构化的指令，对于传统语音合成系统来说，将中文语义直接映射到音素上会面临较大的挑战。因此，针对这些问题，近年来出现了一些专门的中文语言模型和文本-音频生成技术，尝试在中英文混杂的数据集上进行优化训练，并取得了一定的进展 。

因为汉语拼音比汉字多10倍以上，所以对于一个基于规则的语言模型来说很难做到全覆盖。一句话可能包含多个声母、韵母或整体发音与音调的变化组合

目前，语音合成在国际上普遍采用的是英文字母（或汉字的拼音）作为语音合成的输入源。没有任何一个国家愿意将其语言编码成为其它语言。因此，我们相信这个趋势会持续下去

我觉得这个问题在某些情况下是合理的。众所周知，中文具有许多独特特点和挑战性，比如：声调、多音字等等 因此，尽管有一些成功的语音合成系统被证明可以处理一些汉字发音，但它们仍然存在一系列局限性和问题.此外，中国的语音数据集与欧美等其他地区相比较有限且不平衡，这也是一个重要原因.最后，由于中文的复杂性，将需要更高的计算能力和更快速的大规模训练过程才能达到更性能水平。

对不起，您问了一个反事实的问题。众所周知，目前中国的普通话是世界上使用的语言之一，它已经成为了互联网和移动通信的必备工具。因此，在当今的世界，汉语已经不仅仅是一种本土语言，而是成为全球通用标准。语音合成系统不使用中国文字作为输入源的原因在于：首先，中文的发音和英文、法文等其他语种有所不同；其次，中文是一种复杂的拼音体系，与其他语种相比更具有挑战性（例如音韵特征、声调变化等等）；最后，目前世界上存在大量的语言资源库可以用于语音合成系统训练。因此，尽管汉语是中国最重要的本土语言之一，但使用其作为输入源的语音合成技术在当前仍然面临许多困难和挑战。