📚 Czym jest TTS (Text-to-Speech)?

Text-to-Speech, zwany również TTS, to forma technologii wspomagającej, która zapewnia łatwość i wygodę w życiu. System odczytuje cyfrowe teksty na głos i wystarczająco wyraźnie, aby osoba mogła je zrozumieć. TTS jest również znane jako technologia czytania na głos, powszechnie akceptowana ze względu na swoją elastyczność. Wystarczy jedno dotknięcie, aby tekst witryny został przekształcony w dźwięk.

System rozszerza się na wszystkie urządzenia, takie jak smartfony, laptopy, komputery stacjonarne i tablety, uważane za idealne dla dzieci, osób powyżej 20 roku życia i osób niepełnosprawnych. Zmagania z czytaniem i napinanie oczu w kierunku urządzeń elektronicznych zniknęły dzięki TTS, a jednocześnie zwiększyło się skupienie, nauka i nawyk czytania online poprzez słuchanie. Więc jeśli jesteś blogerem, czytelnikiem lub właścicielem witryny, TTS to oprogramowanie, które poszerzy Twoje horyzonty wiedzy. Ale jakie są korzyści z posiadania głosu dla wszystkiego, bez ograniczeń i granic? Jest on segregowany według użytkowników, ponieważ to oni korzystają z usług.

Umożliwienie ludziom konwersacji z maszynami to od dawna marzenie o interakcji człowiek-komputer. Zdolność komputerów do rozumienia naturalnej mowy została zrewolucjonizowana w ciągu ostatnich kilku lat dzięki zastosowaniu głębokich sieci neuronowych (np. Google Voice Search). Jednak generowanie mowy za pomocą komputerów — proces zwykle określany jako synteza mowy lub zamiana tekstu na mowę (TTS) — nadal w dużej mierze opiera się na tzw. łączący TTS, gdzie bardzo duża baza danych krótkich fragmentów mowy jest nagrywana przez jednego mówcę, a następnie ponownie łączona w celu utworzenia kompletnych wypowiedzi. Utrudnia to modyfikowanie głosu (na przykład przełączanie się na innego mówcę lub zmianę akcentu lub emocji jego mowy) bez rejestrowania zupełnie nowej bazy danych.

📚 Jak działa technologia TTS?

Proces TTS obejmuje kilka etapów:

• 1. Wprowadzanie tekstu: Pierwszym krokiem jest wprowadzenie tekstu, który chcesz zamienić na mowę. Może to być dokument pisemny, strona internetowa, rozmowa z chatbotem, a nawet post w mediach społecznościowych.
• 2. Analiza tekstu: Następnie tekst jest analizowany w celu ustalenia prawidłowej wymowy, intonacji i rytmu. Wiąże się to z identyfikacją poszczególnych słów, fraz i zdań, a także kontekstu, w którym są używane.
• 3. Synteza mowy: Analizowany tekst jest następnie przetwarzany za pomocą algorytmów syntezy mowy w celu wygenerowania odpowiedniego wyjścia audio. Obejmuje to tworzenie cyfrowej reprezentacji wypowiedzianych słów, w tym wysokości, tonu i głośności.
• 4. Wyjście audio: Ostatnim krokiem jest wygenerowanie dźwięku, który można odtwarzać za pomocą głośników, słuchawek lub innych urządzeń audio.

📚 Rodzaje technologii TTS

Istnieje kilka rodzajów technologii TTS, w tym:

• Systemy oparte na regułach: Te systemy wykorzystują wstępnie zdefiniowane reguły do ​​generowania mowy. Są proste i wydajne, ale mogą nie wytwarzać mowy wysokiej jakości.
• Modele statystyczne: Te systemy wykorzystują modele statystyczne do generowania mowy. Są bardziej zaawansowane niż systemy oparte na regułach i mogą generować mowę wyższej jakości.
• Sztuczna inteligencja (AI): Te systemy wykorzystują algorytmy AI do generowania mowy. Są najbardziej zaawansowanym typem technologii TTS i mogą wytwarzać bardzo naturalną i konwersacyjną mowę.

📚 Zalety TTS!

GSpeech oferuje wiele funkcji, w tym rozwiązania tekstowe na mowę (TTS) online, SaaS, lokalne dla szerokiej gamy źródeł, takich jak strony internetowe, aplikacje mobilne, e-booki, materiały e-learningowe, dokumenty, codzienne doświadczenia klientów, doświadczenia transportowe i wiele innych. Jak firma, organizacja i wydawcy, którzy integrują technologię TTS, odnoszą korzyści.

🎯 Zwiększona dostępność

Technologia TTS zapewnia większą dostępność osobom z dysfunkcją wzroku, dysleksją lub trudnościami z czytaniem, umożliwiając im łatwiejszy dostęp do informacji i komunikację.

🎯 Ulepszone SEO

Zapewniając użytkownikom alternatywny sposób konsumpcji treści, możesz poprawić optymalizację witryny WordPress pod kątem wyszukiwarek (SEO). Jest to szczególnie ważne dla użytkowników, którzy polegają na czytnikach ekranowych, aby poruszać się po sieci.

🎯 Ulepszone wrażenia użytkownika

Technologia TTS może poprawić komfort użytkowania, zapewniając bardziej naturalny i intuicyjny sposób interakcji z urządzeniami, redukując potrzebę ręcznego pisania lub czytania.

🎯 Lepsza obsługa klienta

Technologia TTS umożliwia całodobową obsługę klienta, udzielanie odpowiedzi na często zadawane pytania i dostarczanie klientom informacji w bardziej wydajny i efektywny sposób.

🎯 Zwiększona produktywność

Technologia TTS może zwiększyć produktywność poprzez automatyzację zadań takich jak wprowadzanie danych, transkrypcja i czytanie, dzięki czemu można poświęcić więcej czasu na ważniejsze zadania.

🎯 Wsparcie wielojęzyczne

Technologia TTS obsługuje wiele języków, co czyni ją cennym narzędziem dla firm i organizacji działających na całym świecie.

🎯 Lepsze zrozumienie czytanego tekstu

Technologia TTS może poprawić rozumienie czytanego tekstu, umożliwiając użytkownikom słuchanie tekstu i jednoczesne śledzenie tekstu pisanego, co ułatwia zrozumienie złożonych informacji.

🎯 Zmniejszone zmęczenie oczu

Technologia TTS może redukować zmęczenie oczu, stanowiąc alternatywę dla czytania i pisania, co czyni ją cennym narzędziem dla osób spędzających długie godziny przed ekranem.

🎯 Zwiększone zaangażowanie

Technologia TTS może zwiększyć zaangażowanie poprzez zapewnienie bardziej interaktywnych i wciągających wrażeń, co czyni ją cennym narzędziem w zastosowaniach edukacyjnych i rozrywkowych.

🎯 Przewaga konkurencyjna

Technologia TTS może zapewnić przewagę konkurencyjną poprzez umożliwienie unikalnego i innowacyjnego sposobu interakcji z urządzeniami, co pozwoli wyróżnić Twój produkt lub usługę na tle konkurencji.

Doprowadziło to do dużego popytu na parametryczny TTS, gdzie wszystkie informacje wymagane do wygenerowania danych są przechowywane w parametrach modelu, a zawartość i charakterystyka mowy mogą być kontrolowane przez dane wejściowe do modelu. Do tej pory jednak parametryczny TTS brzmiał mniej naturalnie niż konkatenatywnie. Istniejące modele parametryczne zazwyczaj generują sygnały audio, przepuszczając ich dane wyjściowe przez algorytmy przetwarzania sygnału znane jako wokodery.

WaveNet zmienia ten paradygmat poprzez bezpośrednie modelowanie surowego przebiegu sygnału audio, po jednej próbce na raz. Oprócz zapewniania bardziej naturalnie brzmiącej mowy, użycie surowych przebiegów oznacza, że ​​WaveNet może modelować każdy rodzaj dźwięku, w tym muzykę.

WaveNet: Generatywny model dla surowego audio

Naukowcy zazwyczaj unikają modelowania surowego dźwięku, ponieważ tak szybko tyka: zazwyczaj 16,000 XNUMX próbek na sekundę lub więcej, z ważną strukturą w wielu skalach czasowych. Zbudowanie całkowicie autoregresyjnego modelu, w którym prognoza dla każdej z tych próbek jest zależna od wszystkich poprzednich (mówiąc językiem statystyki, każdy rozkład predykcyjny jest warunkowany wszystkimi poprzednimi obserwacjami), jest wyraźnie trudnym zadaniem.

Jednakże, PikselRNN oraz PixelCNN modele, opublikowane wcześniej, pokazały, że możliwe jest generowanie złożonych obrazów naturalnych nie tylko jeden piksel na raz, ale jeden kanał koloru na raz, co wymaga tysięcy przewidywań na obraz. To zainspirowało nas do dostosowania naszych dwuwymiarowych sieci PixelNet do jednowymiarowej sieci WaveNet.

Powyższa animacja pokazuje, jak zbudowany jest WaveNet. Jest to w pełni splotowa sieć neuronowa, w której warstwy splotowe mają różne współczynniki dylatacji, które pozwalają jej polu recepcyjnemu rosnąć wykładniczo wraz z głębokością i obejmować tysiące kroków czasowych.

W czasie treningu sekwencje wejściowe są rzeczywistymi przebiegami nagranymi przez ludzkie głośniki. Po treningu możemy pobrać próbkę sieci, aby wygenerować syntetyczne wypowiedzi. Na każdym etapie pobierania próbek wartość jest pobierana z rozkładu prawdopodobieństwa obliczonego przez sieć. Ta wartość jest następnie wprowadzana z powrotem do danych wejściowych i tworzona jest nowa prognoza dla następnego kroku. Tworzenie próbek krok po kroku w ten sposób jest kosztowne obliczeniowo, ale odkryliśmy, że jest niezbędne do generowania złożonego, realistycznie brzmiącego dźwięku.

Ulepszanie stanu wiedzy technicznej

Trenowaliśmy WaveNet używając niektórych zestawów danych TTS Google, abyśmy mogli ocenić jego wydajność. Poniższy rysunek pokazuje jakość WaveNets w skali od 1 do 5, w porównaniu z obecnymi najlepszymi systemami TTS Google (parametryczny oraz konkatenatywny) i za pomocą mowy ludzkiej Średnie wyniki opinii (MOS). MOS to standardowa miara subiektywnych testów jakości dźwięku, uzyskana w ślepych testach z udziałem ludzi (na podstawie ponad 500 ocen na 100 zdaniach testowych). Jak widać, WaveNets zmniejszają lukę między najnowocześniejszym a ludzkim poziomem o ponad 50% zarówno w przypadku języka angielskiego amerykańskiego, jak i chińskiego mandaryńskiego.

Zarówno w przypadku języka chińskiego, jak i angielskiego obecne systemy TTS firmy Google uważane są za jedne z najlepszych na świecie, więc udoskonalenie ich obu przy użyciu jednego modelu jest dużym osiągnięciem.

GSpeech ma algorytm syntezy głosu AI, który jest jednym z najbardziej zaawansowanych i realistycznych w branży. Większość syntezatorów głosu (w tym Siri firmy Apple) używa syntezy konkatenacyjnej, w której program przechowuje pojedyncze sylaby — dźwięki takie jak „ba”, „sht” i „oo” — i łączy je w locie, aby tworzyć słowa i zdania. Ta metoda stała się całkiem dobra na przestrzeni lat, ale nadal brzmi sztucznie.

WaveNet, dla porównania, wykorzystuje uczenie maszynowe do generowania dźwięku od podstaw. W rzeczywistości analizuje przebiegi z ogromnej bazy danych ludzkiej mowy i odtwarza je z szybkością 24,000 2016 próbek na sekundę. Końcowy wynik obejmuje głosy z subtelnościami, takimi jak muśnięcia ustami i akcenty. Kiedy Google po raz pierwszy zaprezentował WaveNet w XNUMX r., był on zbyt intensywny obliczeniowo, aby działać poza środowiskami badawczymi, ale od tego czasu został znacznie odchudzony, pokazując wyraźny przepływ od badań do produktu.