Zastanawiałeś się kiedyś, jak działa generowanie mowy? Nie szukaj dalej niż nasz kompletny przewodnik po generowaniu mowy. Odkryj wszystko, co musisz wiedzieć.

Generowanie mowy: Kompletny przewodnik

Generowanie mowy to dynamicznie rozwijająca się dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom generowanie mowy przypominającej ludzką. W ostatnich latach technologia ta znacznie poprawiła jakość i naturalność syntezowanej mowy dzięki postępom w uczeniu głębokim i sieciach neuronowych. W tym kompletnym przewodniku przyjrzymy się podstawom generowania mowy oraz różnym podejściom i technikom stosowanym do generowania mowy przypominającej ludzką.

Wprowadzenie do generowania mowy

Generowanie mowy, znane również jako synteza mowy, to proces tworzenia sztucznej mowy ludzkiej, którą można usłyszeć za pomocą urządzenia lub komputera. Technologia ta przeszła długą drogę, a nowoczesne systemy produkują wysokiej jakości, naturalnie brzmiącą mowę w czasie rzeczywistym.

Synteza tekstu na mowę

Generowanie mowy jest również znane jako tekst na mowę (TTS), co oznacza, że przekształca pisemne lub tekstowe dane wejściowe w mówione lub słyszalne dane wyjściowe. Technologia TTS wykorzystuje różne algorytmy i techniki do generowania mowy przypominającej ludzką z tekstu pisanego.

Metody generowania mowy

W branży stosuje się trzy główne techniki generowania mowy tekst na mowę:

1. Konkatenacyjna TTS — Konkatenacyjna TTS wykorzystuje bazę danych z nagranymi próbkami ludzkiej mowy, które są łączone lub zestawiane w celu stworzenia nowej syntezowanej mowy. To podejście produkuje wysokiej jakości, naturalnie brzmiącą mowę, ale wymaga dużej ilości danych i może być obciążające obliczeniowo. Często stosuje się je do tworzenia niestandardowych głosów lub klonowania głosu.
2. Statystyczna parametryczna TTS — System statystycznej parametrycznej TTS generuje mowę za pomocą modeli matematycznych, które symulują trakt głosowy i właściwości akustyczne ludzkiej mowy. To podejście wymaga mniej danych i mocy obliczeniowej niż konkatenacyjna TTS i może być łatwo dostosowane do różnych języków i głosów.
3. Podejście hybrydowe — Podejście hybrydowe łączy obie techniki w celu generowania mowy i jest również znane jako Synteza Selekcji Jednostek. To podejście wykorzystuje zarówno nagrane próbki mowy, jak i modele matematyczne do produkcji naturalnie brzmiącej mowy. Każda technika ma swoje zalety i ograniczenia, a wybór techniki zależy od konkretnego zastosowania i dostępnych zasobów.

Neuronalna synteza tekstu na mowę

Neuronalna synteza tekstu na mowę (NTTS) jest generowana za pomocą technik uczenia głębokiego i sieci neuronowych. Proces syntezy NTTS obejmuje następujące kroki:

1. Przetwarzanie tekstu — Tekst wejściowy jest przetwarzany w celu wyodrębnienia cech lingwistycznych, takich jak fonemy, sylaby i wzorce intonacyjne. Ten krok obejmuje tokenizację, normalizację i analizę lingwistyczną tekstu wejściowego.
2. Modelowanie akustyczne — Cechy lingwistyczne są wykorzystywane do trenowania modelu akustycznego, który jest siecią neuronową mapującą cechy lingwistyczne na cechy akustyczne, takie jak wysokość, czas trwania i obwiednia spektralna.
3. Synteza fali dźwiękowej — Wyjście modelu akustycznego jest wykorzystywane do generowania końcowej fali dźwiękowej mowy. Ten krok obejmuje zastosowanie technik przetwarzania sygnałów, takich jak wokodowanie i post-filtracja, w celu przekształcenia cech akustycznych w naturalnie brzmiący sygnał mowy.

Synteza NTTS może być trenowana na dużych zbiorach danych mowy i tekstu, co pozwala na produkcję wysokiej jakości, naturalnie brzmiącej mowy. Synteza NTTS może być również dostosowywana do produkcji różnych głosów, akcentów i języków, co czyni ją wszechstronnym i potężnym narzędziem do różnych zastosowań, w tym asystentów wirtualnych, audiobooków i narzędzi dostępności.

Różnice między syntezatorami mowy a generatorami mowy

Terminy syntezator mowy i generator mowy są często używane zamiennie, ale istnieją pewne różnice między nimi. Różnica między syntezatorem mowy a generatorem mowy polega głównie na ich podejściu do tworzenia mowy.

Syntezator mowy

Syntezator mowy to urządzenie lub oprogramowanie, które przyjmuje tekst jako dane wejściowe i generuje słyszalną mowę, która jest zazwyczaj generowana komputerowo lub syntetyczna. Syntezator mowy wykorzystuje nagrane próbki ludzkiej mowy lub syntetyczne próbki głosu lub modele matematyczne do generowania mowy. Wyjście może być wysoce konfigurowalne, umożliwiając wybór różnych głosów, akcentów i języków.

Generator mowy

Z drugiej strony, generator mowy to urządzenie lub oprogramowanie, które przyjmuje tekst jako dane wejściowe i generuje dźwiękową mowę, która jest bardziej zbliżona do ludzkiej mowy, od podstaw, wykorzystując algorytmy i modele uczenia maszynowego. Generator mowy używa zaawansowanych technik, takich jak głębokie uczenie i sieci neuronowe, aby generować mowę, która blisko naśladuje wzorce, intonację i emocje ludzkiej mowy.

Różnica

W istocie, syntezator mowy jest zaprojektowany do produkcji mowy, która jest łatwo zrozumiała, podczas gdy generator mowy dąży do produkcji mowy, która jest nie tylko zrozumiała, ale także brzmi naturalnie i wyraziście. Obie technologie mają swoje zalety i ograniczenia, a wybór technologii zależy od konkretnego zastosowania i pożądanego rezultatu.

Zastosowania technologii generowania mowy

Technologia generowania mowy ma szerokie zastosowanie w różnych branżach, w tym, ale nie tylko, w następujących:

• Audiobooki i podcasty — Technologia generowania mowy jest powszechnie używana do konwersji tekstu pisanego na dźwięk mówiony dla audiobooków i podcastów, umożliwiając słuchaczom cieszenie się treścią w formacie audio.
• Aplikacje — Technologia generowania mowy może być zintegrowana z różnymi aplikacjami mobilnymi i desktopowymi, aby zapewnić bardziej dostępne i przyjazne dla użytkownika doświadczenie.
• Telekomunikacja — Technologia generowania mowy jest używana w automatycznych centrach obsługi telefonicznej i systemach interaktywnej odpowiedzi głosowej (IVR), aby zapewnić automatyczną pomoc i poprawić obsługę klienta.
• Odtwarzanie syntezowanej mowy — Syntezowana mowa może być odtwarzana w różnych aplikacjach, w tym w asystentach wirtualnych i systemach nawigacyjnych, aby dostarczać użytkownikom instrukcje lub informacje w formie audio.
  
  

Najlepsza technologia zamiany tekstu na mowę: Speechify

Speechify to przyjazne dla użytkownika narzędzie do zamiany tekstu na mowę, które wykorzystuje sztuczną inteligencję i przetwarzanie języka naturalnego do konwersji dowolnego tekstu fizycznego lub cyfrowego na naturalnie brzmiące słowa mówione, z celem uczynienia czytania bardziej dostępnym dla ludzi w każdym wieku i o różnych umiejętnościach. Narzędzie jest idealne dla osób z niepełnosprawnościami fizycznymi lub trudnościami w nauce, takimi jak zaburzenia wzroku, dysleksja czy ADHD lub po prostu dla osób, które wolą słuchać niż czytać, aby zwiększyć swoją produktywność i wielozadaniowość.

Aplikacja może być używana na szerokiej gamie urządzeń, w tym komputerach, smartfonach i tabletach, umożliwiając każdemu łatwe słuchanie treści w podróży. Dodatkowo, Speechify pozwala użytkownikom dostosować swoje doświadczenie czytania, regulując prędkość i głośność głosu, wybierając spośród różnych głosów i akcentów, a nawet podświetlając tekst podczas jego odczytywania na głos.

Niezależnie od tego, czy jesteś studentem, profesjonalistą, czy po prostu kimś, kto uwielbia czytać, wypróbuj Speechify za darmo i zobacz, jak może poprawić Twoje doświadczenie czytania.

FAQ

Jak mogę osadzić TTS w aplikacjach?

Aby osadzić lub zintegrować API TTS w aplikacjach, deweloperzy mogą używać języków znaczników, takich jak SSML, aby określić, jak mowa powinna być syntezowana i odtwarzana.

Ile kosztuje TTS?

Ceny usług TTS mogą się różnić w zależności od dostawcy i użytkowania, ale dostępne są opcje open-source dla tych z ograniczonym budżetem. Istnieją różne aplikacje i architektury używane do generowania mowy, w tym narzędzia open-source i zastrzeżone zestawy narzędzi, takie jak lPC.

Jak są szkolone narzędzia do generowania mowy?

U podstaw generowania mowy leżą modele mowy, które są szkolone na zbiorze danych ludzkich głosów. Modele te używają głębokich sieci neuronowych do zrozumienia fonemów, czyli odrębnych jednostek dźwięku, które tworzą ludzką mowę. Następnie generują spektrogramy, które reprezentują częstotliwości dźwiękowe mowy, i łączą je z prozodią, czyli melodią mowy, aby stworzyć naturalnie brzmiącą mowę.

Czym jest wokoder?

Wokoder to elektroniczne urządzenie lub oprogramowanie, które analizuje charakterystyki spektralne ludzkiego głosu i stosuje te charakterystyki do dźwięku syntetycznego lub elektronicznego. Technologia wokoderów jest szeroko stosowana w produkcji muzyki, projektowaniu dźwięku i przetwarzaniu głosu.

Jak mogę używać mowy do tekstu?

Oprogramowanie do zamiany mowy na tekst przekształca dane mowy w tekst. Na przykład, automatyczne rozpoznawanie mowy i usługi transkrypcji mogą pomóc w automatyzacji procesu przekształcania wypowiedzianych słów w tekst.