在深度學習尚未改寫語音技術之前，工程師面對的問題是「如何用有限而可控的工程手段，把一串文字變成一段勉強自然、但至少可以理解的語音」。早期工程師沒有大型神經網路，也沒有端到端學習可以依賴，因此只能把連續整體的現象拆解成許多可以操作的小問題，再用明確規則、資料庫與訊號處理的方法把它們重新組裝起來。

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