📚 Що таке TTS (синтез мовлення)?

Синтез мовлення з тексту, який також називають TTS, є формою допоміжної технології, яка приносить легкість і комфорт у житті. Система читає цифрові тексти вголос і достатньо чітко, щоб людина їх зрозуміла. TTS також відомий як технологія читання вголос, широко визнана завдяки своїй гнучкості. Це одним дотиком, де текст веб-сайту перетворюється на аудіо.

Система поширюється на всі пристрої, такі як смартфони, ноутбуки, настільні комп’ютери та планшети, які вважаються ідеальними для дітей, людей старше 20 років та людей з обмеженими можливостями. Боротьба, пов’язана з читанням, і напруга очей у бік електронних пристроїв – усе зникло з TTS, а зосередженість, навчання та звичка читати онлайн через прослуховування зникають. Отже, якщо ви блогер, читач або власник веб-сайту, TTS — це програмне забезпечення, яке розширить ваші горизонти знань. Але які переваги мати голос за все, без обмежень і кордонів? Він розділений відповідно до користувачів, оскільки вони є особами, які користуються послугами.

Дозволити людям спілкуватися з машинами є давньою мрією взаємодії людини з комп’ютером. Здатність комп’ютерів розуміти природне мовлення зазнала революції за останні кілька років завдяки застосуванню глибоких нейронних мереж (наприклад, Google Voice Search). Однак генерування мови за допомогою комп’ютерів — процес, який зазвичай називають синтез мовлення або перетворення тексту в мовлення (TTS) — ще значною мірою базується на т. зв конкатенативний TTS, де дуже велика база даних коротких фрагментів мовлення записується від одного мовця, а потім повторно об’єднується, щоб утворити повні висловлювання. Це ускладнює зміну голосу (наприклад, перемикання на іншого мовця або зміну наголосу чи емоції їхнього мовлення) без запису абсолютно нової бази даних.

📚 Як працює технологія TTS?

Процес TTS складається з кількох етапів:

• 1. Введення тексту: Першим кроком є ​​введення тексту, який потрібно перетворити на мовлення. Це може бути письмовий документ, веб-сторінка, розмова чат-бота або навіть публікація в соціальних мережах.
• 2. Аналіз тексту: Потім текст аналізується, щоб визначити правильну вимову, інтонацію та ритм. Це передбачає визначення окремих слів, фраз і речень, а також контексту, у якому вони вживаються.
• 3. Синтез мовлення: Потім проаналізований текст обробляється за допомогою алгоритмів синтезу мовлення для створення відповідного аудіовиходу. Це передбачає створення цифрового представлення вимовлених слів, включаючи висоту, тон і гучність.
• 4. Аудіо вихід: Останнім кроком є ​​створення аудіовиходу, який можна відтворювати через динаміки, навушники чи інші аудіопристрої.

📚 Типи технології TTS

Існує кілька типів технології TTS, зокрема:

• Системи на основі правил: Ці системи використовують заздалегідь визначені правила для створення мовлення. Вони прості та ефективні, але можуть не створювати високоякісного мовлення.
• Статистичні моделі: Ці системи використовують статистичні моделі для створення мови. Вони є більш досконалими, ніж системи, засновані на правилах, і можуть створювати більш якісне мовлення.
• Штучний інтелект (ШІ): Ці системи використовують алгоритми ШІ для створення мови. Вони є найдосконалішим типом технології TTS і можуть створювати дуже природну та розмовну мову.

📚 Переваги TTS!

GSpeech пропонує багато функцій, зокрема онлайн, SaaS, локальні рішення синтезу мовлення (TTS) для широкого спектру джерел, як-от веб-сайти, мобільні програми, електронні книги, електронні навчальні матеріали, документи, повсякденний досвід клієнтів, транспорт досвід, і багато іншого. Які переваги отримують бізнес, організація та видавці, які інтегрують технологію TTS.

🎯 Покращена доступність

Технологія TTS забезпечує більшу доступність для людей із вадами зору, дислексією або труднощами з читанням, дозволяючи їм отримати доступ до інформації та легше спілкуватися.

🎯 Покращене SEO

Забезпечивши альтернативний спосіб для користувачів споживати ваш вміст, ви можете покращити оптимізацію пошукової системи (SEO) свого веб-сайту WordPress. Це особливо важливо для користувачів, які покладаються на програми зчитування з екрана для навігації в Інтернеті.

🎯 Покращена взаємодія з користувачем

Технологія TTS може покращити роботу користувача, забезпечуючи більш природний та інтуїтивно зрозумілий спосіб взаємодії з пристроями, зменшуючи потребу в ручному введенні або читанні.

🎯 Покращене обслуговування клієнтів

Технологія TTS може забезпечити цілодобову підтримку клієнтів, відповідаючи на поширені запитання та надаючи інформацію клієнтам у більш ефективний і ефективний спосіб.

🎯 Підвищення продуктивності

Технологія TTS може підвищити продуктивність завдяки автоматизації таких завдань, як введення даних, транскрипція та читання, звільняючи час для більш важливих завдань.

🎯 Багатомовна підтримка

Технологія TTS може підтримувати кілька мов, що робить її цінним інструментом для підприємств і організацій, які працюють у всьому світі.

🎯 Покращене розуміння прочитаного

Технологія TTS може покращити розуміння прочитаного, дозволяючи користувачам слухати текст, слідкуючи за написаним словом, полегшуючи розуміння складної інформації.

🎯 Зменшення навантаження на очі

Технологія TTS може зменшити напругу та втому очей, надаючи альтернативу читанню та друкуванню, що робить її цінним інструментом для людей, які проводять довгі години перед екранами.

🎯 Підвищена залученість

Технологія TTS може збільшити залучення, забезпечуючи більш інтерактивний і захоплюючий досвід, що робить її цінним інструментом для освітніх і розважальних програм.

🎯 Конкурентна перевага

Технологія TTS може забезпечити конкурентну перевагу, пропонуючи унікальний та інноваційний спосіб взаємодії з пристроями, що виділяє ваш продукт або послугу серед конкурентів.

Це призвело до великого попиту на параметричний TTS, де вся інформація, необхідна для генерування даних, зберігається в параметрах моделі, а вмістом і характеристиками мовлення можна керувати через вхідні дані моделі. Однак поки що параметричний TTS, як правило, звучав менш природним, ніж конкатенативний. Існуючі параметричні моделі зазвичай генерують аудіосигнали, передаючи їхні вихідні дані через алгоритми обробки сигналів, відомі як вокодери.

WaveNet змінює цю парадигму, безпосередньо моделюючи необроблену форму сигналу аудіосигналу, по одному зразку за раз. Використання необроблених сигналів означає, що WaveNet може моделювати будь-який тип аудіо, включаючи музику.

WaveNet: генеративна модель для необробленого звуку

Дослідники зазвичай уникають моделювання необробленого аудіо, оскільки воно дуже швидко тікає: зазвичай 16,000 XNUMX вибірок на секунду або більше, з важливою структурою в багатьох часових масштабах. Побудова повністю авторегресійної моделі, в якій на прогноз для кожного з цих зразків впливають усі попередні (з точки зору статистики, кожен прогнозний розподіл залежить від усіх попередніх спостережень), очевидно, є складним завданням.

Тим не менш, PixelRNN та PixelCNN Моделі, опубліковані раніше, показали, що можна створювати складні природні зображення не лише по одному пікселю за раз, але й по одному кольоровому каналу за раз, вимагаючи тисяч прогнозів на зображення. Це надихнуло нас адаптувати наші двовимірні PixelNets до одновимірної WaveNet.

Наведена вище анімація показує структуру WaveNet. Це повністю згортка нейронної мережі, де згорткові шари мають різні коефіцієнти розширення, які дозволяють її сприйнятливому полю експоненціально зростати з глибиною та охоплювати тисячі часових кроків.

Під час навчання вхідні послідовності є реальними сигналами, записаними з людських динаміків. Після навчання ми можемо взяти вибірку мережі для створення синтетичних висловлювань. На кожному кроці під час вибірки значення витягується з розподілу ймовірностей, обчисленого мережею. Потім це значення повертається на вхід і створюється новий прогноз для наступного кроку. Створення семплів крок за кроком, як це, є дорогим з обчислювальної точки зору, але ми виявили, що це важливо для генерації складного аудіо з реалістичним звучанням.

Покращення стану мистецтва

Ми тренувалися WaveNet використовуючи деякі набори даних Google TTS, щоб ми могли оцінити його ефективність. На наступному малюнку показано якість WaveNets за шкалою від 1 до 5 у порівнянні з поточними найкращими системами TTS Google (параметричний та конкатенативний), і з використанням людської мови Середні оцінки думки (MOS). MOS є стандартним показником для суб’єктивних тестів якості звуку та були отримані в сліпих тестах за участю людей (на основі понад 500 оцінок на 100 тестових реченнях). Як ми бачимо, WaveNets зменшує розрив між сучасним рівнем техніки та продуктивністю на рівні людини більш ніж на 50% як для американської англійської, так і для китайської мови.

І для китайської, і для англійської мови поточні системи TTS Google вважаються одними з найкращих у світі, тому вдосконалення обох за допомогою однієї моделі є великим досягненням.

GSpeech має алгоритм синтезу голосу ШІ, який є одним із найдосконаліших і найреалістичніших у бізнесі. Більшість синтезаторів голосу (включаючи Siri від Apple) використовують так званий конкатенативний синтез, у якому програма зберігає окремі склади — такі звуки, як «ба», «шт» і «оо» — і миттєво поєднує їх у слова та речення. . Цей метод став досить хорошим за ці роки, але він все ще звучить нахабно.

WaveNet, для порівняння, використовує машинне навчання для створення аудіо з нуля. Він фактично аналізує сигнали з величезної бази даних людської мови та відтворює їх зі швидкістю 24,000 2016 зразків на секунду. Кінцевий результат включає в себе голоси з такими тонкощами, як прицмокування губ і акценти. Коли Google вперше представила WaveNet у XNUMX році, вона була надто інтенсивною для роботи поза дослідницькими середовищами, але з тих пір її значно скоротили, показуючи чіткий шлях від дослідження до продукту.