📚 Что такое TTS (преобразование текста в речь)?

Преобразование текста в речь, также называемое TTS, представляет собой форму вспомогательной технологии, которая привносит легкость и комфорт в жизнь. Система читает цифровые тексты вслух и достаточно четко, чтобы их мог понять человек. TTS также известна как технология чтения вслух, широко известная благодаря своей гибкости. Одним касанием текст веб-сайта преобразуется в аудио.

Система распространяется на все устройства, такие как смартфоны, ноутбуки, настольные компьютеры и планшеты, и считается идеальной для детей, людей старше 20 лет и людей с ограниченными возможностями. С появлением TTS исчезли трудности с чтением и напряжением глаз по отношению к электронным устройствам, одновременно увеличившись внимание, обучение и привычка читать онлайн посредством прослушивания. Итак, если вы блоггер, читатель или владелец веб-сайта, TTS — это программное обеспечение, которое расширит ваш горизонт знаний. Но каковы преимущества наличия права голоса за все, без ограничений и границ? Он разделен по пользователям, поскольку именно они пользуются услугами.

Позволить людям общаться с машинами — давняя мечта о взаимодействии человека и компьютера. Способность компьютеров понимать естественную речь за последние несколько лет претерпела революцию благодаря применению глубоких нейронных сетей (например, голосового поиска Google). Однако генерация речи с помощью компьютеров — процесс, обычно называемый синтез речи или преобразование текста в речь (TTS) — по-прежнему во многом базируется на так называемых конкатенационный TTSгде очень большая база данных коротких фрагментов речи записана из одного говорящего, а затем объединена для формирования полных высказываний. Это затрудняет изменение голоса (например, переключение на другого говорящего или изменение акцента или эмоций их речи) без записи всей новой базы данных.

📚 Как работает технология TTS?

Процесс TTS включает в себя несколько этапов:

• 1. Ввод текста: Первый шаг — ввести текст, который вы хотите преобразовать в речь. Это может быть письменный документ, веб-страница, разговор чат-бота или даже пост в социальной сети.
• 2. Анализ текста: Затем текст анализируется для определения правильного произношения, интонации и ритма. Это включает в себя определение отдельных слов, фраз и предложений, а также контекста, в котором они используются.
• 3. Синтез речи: Затем анализируемый текст обрабатывается с помощью алгоритмов синтеза речи для генерации соответствующего аудиовывода. Это включает в себя создание цифрового представления произнесенных слов, включая высоту тона, тон и громкость.
• 4. Аудиовыход: Последний шаг — создание аудиовыходного файла, который можно воспроизводить через динамики, наушники или другие аудиоустройства.

📚 Типы технологий TTS

Существует несколько типов технологии TTS, в том числе:

• Системы, основанные на правилах: Эти системы используют предопределенные правила для генерации речи. Они просты и эффективны, но не могут производить высококачественную речь.
• Статистические модели: Эти системы используют статистические модели для генерации речи. Они более продвинуты, чем системы на основе правил, и могут производить речь более высокого качества.
• Искусственный интеллект (AI): Эти системы используют алгоритмы ИИ для генерации речи. Они являются самым передовым типом технологии TTS и могут производить очень естественную и разговорную речь.

📚 Преимущества TTS!

GSpeech предлагает множество функций, в том числе онлайн, SaaS, локальные решения преобразования текста в речь (TTS) для широкого спектра источников, таких как веб-сайты, мобильные приложения, электронные книги, материалы для электронного обучения, документы, повседневное взаимодействие с клиентами, транспорт. опыт и многое другое. Какую выгоду получают бизнес, организация и издатели, интегрирующие технологию TTS?

🎯 Повышенная доступность

Технология TTS обеспечивает большую доступность для людей с нарушениями зрения, дислексией или трудностями чтения, позволяя им легче получать доступ к информации и общаться.

🎯 Улучшенное SEO

Предоставляя альтернативный способ для пользователей потреблять ваш контент, вы можете улучшить поисковую оптимизацию (SEO) вашего сайта WordPress. Это особенно важно для пользователей, которые полагаются на программы чтения с экрана для навигации в Интернете.

🎯 Улучшенный пользовательский опыт

Технология TTS может улучшить пользовательский опыт, предоставляя более естественный и интуитивно понятный способ взаимодействия с устройствами, сокращая необходимость ручного набора текста или чтения.

🎯 Улучшенное обслуживание клиентов

Технология TTS может обеспечить круглосуточную поддержку клиентов, отвечая на часто задаваемые вопросы и предоставляя информацию клиентам более эффективным и действенным способом.

🎯 Повышение производительности

Технология TTS может повысить производительность за счет автоматизации таких задач, как ввод данных, транскрипция и чтение, освобождая время для более важных задач.

🎯 Многоязычная поддержка

Технология TTS поддерживает несколько языков, что делает ее ценным инструментом для предприятий и организаций, работающих по всему миру.

🎯 Улучшение понимания прочитанного

Технология TTS может улучшить понимание прочитанного, позволяя пользователям слушать текст, одновременно следя за написанным словом, что облегчает понимание сложной информации.

🎯 Снижение нагрузки на глаза

Технология TTS может снизить нагрузку на глаза и усталость, предоставляя альтернативу чтению и набору текста, что делает ее ценным инструментом для людей, проводящих много времени перед экранами.

🎯 Повышение вовлеченности

Технология TTS может повысить вовлеченность, обеспечивая более интерактивный и захватывающий опыт, что делает ее ценным инструментом для образовательных и развлекательных приложений.

🎯 Конкурентное преимущество

Технология TTS может обеспечить конкурентное преимущество, предлагая уникальный и инновационный способ взаимодействия с устройствами, выделяя ваш продукт или услугу среди конкурентов.

Это привело к большому спросу на параметрическая ТТСгде вся информация, необходимая для генерации данных, хранится в параметрах модели, а содержимое и характеристики речи можно контролировать с помощью входов в модель. Однако пока параметрический TTS звучит менее естественно, чем конкатенационный. Существующие параметрические модели обычно генерируют аудиосигналы, передавая их выходы через алгоритмы обработки сигналов, известные как вокодеры.

WaveNet меняет эту парадигму, напрямую моделируя необработанную форму звукового сигнала, по одной выборке за раз. Наряду с более естественным звучанием речи использование необработанных сигналов означает, что WaveNet может моделировать любой вид звука, включая музыку.

WaveNet: генеративная модель для необработанного аудио

Исследователи обычно избегают моделирования необработанного звука, потому что он тикает очень быстро: обычно 16,000 XNUMX семплов в секунду или более, с важной структурой во многих временных масштабах. Построение полностью авторегрессионной модели, в которой на прогноз для каждой из этих выборок влияют все предыдущие (говоря статистикой, каждое прогнозируемое распределение обусловлено всеми предыдущими наблюдениями), является явно сложной задачей.

Однако ПиксельRNN и ПиксельCNN Модели, опубликованные ранее, показали, что можно генерировать сложные естественные изображения не только по одному пикселю за раз, но и по одному цветовому каналу за раз, что требует тысяч прогнозов для каждого изображения. Это вдохновило нас адаптировать наши двумерные сети PixelNet к одномерной сети WaveNet.

На приведенной выше анимации показано, как структурирована WaveNet. Это полностью сверточная нейронная сеть, в которой сверточные слои имеют различные коэффициенты расширения, которые позволяют ее рецептивному полю расти экспоненциально с глубиной и охватывать тысячи временных шагов.

Во время обучения входные последовательности представляют собой реальные сигналы, записанные из динамиков человека. После обучения мы можем выполнить выборку сети для генерации синтетических высказываний. На каждом этапе выборки значение извлекается из распределения вероятностей, рассчитанного сетью. Затем это значение возвращается на вход и делается новый прогноз для следующего шага. Создание семплов по одному шагу требует больших вычислительных затрат, но мы обнаружили, что это важно для создания сложного, реалистично звучащего звука.

Улучшение современного состояния

Мы обучали WaveNet используя некоторые наборы данных TTS Google, чтобы мы могли оценить его производительность. На следующем рисунке показано качество WaveNets по шкале от 1 до 5 в сравнении с лучшими на данный момент системами TTS от Google (параметрический и concatenative), и с человеческой речью с использованием Средний балл мнений (MOS). MOS является стандартным показателем для субъективных тестов качества звука и был получен в ходе слепых испытаний на людях (на основе более чем 500 оценок по 100 тестовым предложениям). Как мы видим, WaveNets сокращает разрыв между современным уровнем техники и производительностью человеческого уровня более чем на 50% как для американского английского, так и для китайского языка.

Текущие системы TTS Google считаются одними из лучших в мире как для китайского, так и для английского языка, поэтому улучшение обеих систем с помощью одной модели является большим достижением.

GSpeech имеет алгоритм синтеза голоса AI, который является одним из самых продвинутых и реалистичных в отрасли. Большинство голосовых синтезаторов (включая Siri от Apple) используют так называемый конкатенативный синтез, при котором программа сохраняет отдельные слоги — такие звуки, как «ба», «шт» и «оо» — и на лету объединяет их в слова и предложения. . Этот метод с годами стал довольно хорошим, но все еще звучит неестественно.

WaveNet, напротив, использует машинное обучение для генерации звука с нуля. Фактически он анализирует сигналы из огромной базы данных человеческой речи и воссоздает их со скоростью 24,000 2016 выборок в секунду. Конечный результат включает в себя голоса с такими тонкостями, как причмокивание губ и акценты. Когда Google впервые представила WaveNet в XNUMX году, она требовала слишком больших вычислительных ресурсов, чтобы работать за пределами исследовательской среды, но с тех пор ее значительно сократили, продемонстрировав четкую связь от исследования к продукту.