📚 Какво е TTS (текст-към-говор)?

Text-to-Speech, наричан още TTS, е форма на поддържаща технология, която носи лекота и комфорт в живота. Системата чете цифрови текстове на глас и достатъчно ясно, за да ги разбере човек. TTS е известна още като технология за четене на глас, широко приета заради своята гъвкавост. Той е с едно докосване, където текстът на уебсайта се преобразува в аудио.

Системата се разширява във всички устройства като смартфони, лаптопи, настолни компютри и таблети, считани за идеални за деца, хора на възраст над 20 години и хора с увреждания. Борбата с четенето и напрежението на очите към електронните устройства са изчезнали с TTS, като същевременно се увеличават фокусът, ученето и навикът за четене онлайн чрез слушане. Така че, ако сте блогър, читател или собственик на уебсайт, TTS е софтуер, който ще разшири вашия хоризонт на знания. Но какви са ползите от това да имате глас за всичко, без ограничения и граници? Той е разделен според потребителите, тъй като те са лицето, което използва услугите.

Позволяването на хората да общуват с машини е дългогодишна мечта за взаимодействие човек-компютър. Способността на компютрите да разбират естествената реч беше революционизирана през последните няколко години от прилагането на дълбоки невронни мрежи (напр. Google Voice Search). Въпреки това, генерирането на реч с компютри - процес, обикновено наричан синтез на реч или текст към реч (TTS) — все още до голяма степен се основава на т.нар конкатенативен TTS, където много голяма база данни от кратки речеви фрагменти се записват от един говорител и след това се комбинират отново, за да образуват пълни изказвания. Това затруднява модифицирането на гласа (например превключване към друг говорител или промяна на акцента или емоцията на техния говор), без да се записва изцяло нова база данни.

📚 Как работи TTS технологията?

Процесът на TTS включва няколко етапа:

• 1. Въвеждане на текст: Първата стъпка е да въведете текста, който искате да конвертирате в реч. Това може да бъде писмен документ, уеб страница, разговор в чатбот или дори публикация в социални медии.
• 2. Анализ на текста: След това текстът се анализира, за да се определи правилното произношение, интонация и ритъм. Това включва идентифициране на отделните думи, фрази и изречения, както и контекста, в който се използват.
• 3. Синтез на реч: След това анализираният текст се обработва с помощта на алгоритми за синтез на реч, за да се генерира съответният аудио изход. Това включва създаване на цифрово представяне на изговорените думи, включително височината, тона и силата на звука.
• 4. Аудио изход: Последната стъпка е да се създаде аудио изход, който може да се възпроизвежда през високоговорители, слушалки или други аудио устройства.

📚 Видове TTS технология

Има няколко типа TTS технология, включително:

• Системи, базирани на правила: Тези системи използват предварително дефинирани правила за генериране на реч. Те са прости и ефективни, но може да не произвеждат висококачествена реч.
• Статистически модели: Тези системи използват статистически модели за генериране на реч. Те са по-напреднали от базираните на правила системи и могат да произвеждат висококачествена реч.
• Изкуствен интелект (AI): Тези системи използват AI алгоритми за генериране на реч. Те са най-модерният тип TTS технология и могат да произвеждат изключително естествена и разговорна реч.

📚 Предимства на TTS!

GSpeech предлага много функции, включително онлайн, SaaS, локални решения за преобразуване на текст в говор (TTS) за голямо разнообразие от източници като уебсайтове, мобилни приложения, електронни книги, материали за електронно обучение, документи, ежедневно клиентско изживяване, транспорт опит и много повече. Как се облагодетелства бизнес, организация и издатели, които интегрират TTS технологията.

🎯 Повишена достъпност

Технологията TTS осигурява по-голяма достъпност за хора със зрителни увреждания, дислексия или затруднения в четенето, което им позволява да имат достъп до информация и да комуникират по-лесно.

🎯 Подобрено SEO

Като предоставяте алтернативен начин за потребителите да консумират вашето съдържание, можете да подобрите оптимизацията за търсачки (SEO) на вашия уебсайт WordPress. Това е особено важно за потребители, които разчитат на екранни четци за навигация в мрежата.

🎯 Подобрено потребителско изживяване

TTS технологията може да подобри потребителското изживяване, като предостави по-естествен и интуитивен начин за взаимодействие с устройствата, намалявайки нуждата от ръчно въвеждане или четене.

🎯 Подобрено обслужване на клиенти

TTS технологията може да осигури 24/7 поддръжка на клиенти, отговаряйки на често задавани въпроси и предоставяйки информация на клиентите по по-ефективен и ефективен начин.

🎯 Повишена производителност

Технологията TTS може да увеличи производителността чрез автоматизиране на задачи като въвеждане на данни, транскрипция и четене, освобождавайки време за по-важни задачи.

🎯 Многоезична поддръжка

TTS технологията може да поддържа множество езици, което я прави ценен инструмент за фирми и организации, които работят в световен мащаб.

🎯 Подобрено разбиране при четене

Технологията TTS може да подобри разбирането при четене, като позволява на потребителите да слушат текст, докато следват написаното, което улеснява разбирането на сложна информация.

🎯 Намалено напрежение на очите

Технологията TTS може да намали напрежението и умората на очите, като предоставя алтернатива на четенето и писането, което я прави ценен инструмент за хора, които прекарват дълги часове пред екраните.

🎯 Повишена ангажираност

Технологията TTS може да повиши ангажираността чрез предоставяне на по-интерактивно и завладяващо изживяване, което я прави ценен инструмент за образователни и развлекателни приложения.

🎯 Конкурентно предимство

Технологията TTS може да осигури конкурентно предимство, като предлага уникален и иновативен начин за взаимодействие с устройства, отличавайки вашия продукт или услуга от конкуренцията.

Това доведе до голямо търсене на параметричен TTS, където цялата информация, необходима за генериране на данните, се съхранява в параметрите на модела, а съдържанието и характеристиките на речта могат да се контролират чрез входовете към модела. Досега обаче параметричният TTS звучеше по-малко естествено от конкатенативния. Съществуващите параметрични модели обикновено генерират аудио сигнали чрез преминаване на своите изходи през алгоритми за обработка на сигнали, известни като вокодери.

WaveNet променя тази парадигма чрез директно моделиране на необработената форма на вълната на аудио сигнала, една проба наведнъж. Освен че дава по-естествено звучаща реч, използването на необработени вълнови форми означава, че WaveNet може да моделира всякакъв вид аудио, включително музика.

WaveNet: Генеративен модел за необработено аудио

Изследователите обикновено избягват моделирането на необработено аудио, защото тиктака толкова бързо: обикновено 16,000 XNUMX проби в секунда или повече, с важна структура в много времеви мащаби. Изграждането на напълно авторегресивен модел, в който прогнозата за всяка една от тези проби е повлияна от всички предишни (на статистически език всяко прогнозно разпределение е обусловено от всички предишни наблюдения), очевидно е предизвикателна задача.

Въпреки това, PixelRNN намлява PixelCNN модели, публикувани по-рано, показаха, че е възможно да се генерират сложни естествени изображения не само един пиксел наведнъж, но и един цветен канал наведнъж, изисквайки хиляди прогнози за изображение. Това ни вдъхнови да адаптираме нашите двуизмерни PixelNets към едноизмерна WaveNet.

Горната анимация показва как е структурирана WaveNet. Това е напълно конволюционна невронна мрежа, където конволюционните слоеве имат различни фактори на разширяване, които позволяват нейното възприемчиво поле да расте експоненциално с дълбочина и да покрива хиляди времеви стъпки.

По време на тренировка входните последователности са реални вълнови форми, записани от човешки високоговорители. След обучение можем да вземем проби от мрежата, за да генерираме синтетични изказвания. На всяка стъпка по време на извадката се извлича стойност от разпределението на вероятностите, изчислено от мрежата. След това тази стойност се подава обратно във входа и се прави нова прогноза за следващата стъпка. Изграждането на семпли стъпка по стъпка като тази е скъпо от изчислителна гледна точка, но открихме, че е от съществено значение за генериране на сложно, реалистично звучащо аудио.

Подобряване на състоянието на изкуството

Тренирахме WaveNet използвайки някои от TTS наборите от данни на Google, за да можем да оценим ефективността му. Следващата фигура показва качеството на WaveNets по скала от 1 до 5 в сравнение с най-добрите настоящи TTS системи на Google (параметричен намлява конкатенативен), и с използване на човешка реч Средни резултати за мнения (MOS). MOS е стандартна мярка за субективни тестове за качество на звука и е получена при слепи тестове с хора (от над 500 оценки на 100 тестови изречения). Както можем да видим, WaveNets намалява разликата между най-съвременното ниво на техниката и производителността на човешко ниво с над 50% както за американски английски, така и за мандарин китайски.

Както за китайския, така и за английския, настоящите TTS системи на Google се считат за едни от най-добрите в света, така че подобряването и на двете с един модел е голямо постижение.

GSpeech има AI алгоритъм за гласов синтез, който е един от най-модерните и реалистични в бизнеса. Повечето гласови синтезатори (включително Siri на Apple) използват това, което се нарича конкатенативен синтез, при който програма съхранява отделни срички - звуци като "ба", "шт" и "оо" - и ги обединява в движение, за да образува думи и изречения . Този метод стана доста добър през годините, но все още звучи надуто.

WaveNet, за сравнение, използва машинно обучение, за да генерира аудио от нулата. Той всъщност анализира вълните от огромна база данни с човешка реч и ги пресъздава със скорост от 24,000 2016 проби в секунда. Крайният резултат включва гласове с тънкости като удари на устни и акценти. Когато Google за първи път представи WaveNet през XNUMX г., той беше твърде интензивен откъм изчисления, за да работи извън изследователски среди, но оттогава беше значително намален, показвайки ясна линия от изследване до продукт.