Погрузитесь в мир открытых голосовых синтезаторов: всесторонний обзор

Синтез речи, также известный как синтез текст-в-речь (TTS), — это технология, которая преобразует написанный текст в произнесенные слова. Эта технология имеет множество...

Синтез речи, также известный как синтез текст-в-речь (TTS), — это технология, которая преобразует написанный текст в произнесенные слова. Эта технология имеет множество применений, включая помощь людям с ограниченными возможностями, изучение языков, GPS-навигацию и многое другое. С появлением открытого исходного кода появилось множество инструментов для синтеза текст-в-речь. Эта статья погружается в мир открытых голосовых синтезаторов.

Прежде всего, важно отметить, что не все инструменты синтеза речи имеют открытый исходный код. Например, хотя Google Text-to-Speech (TTS) предлагает мощный API для разработчиков, он не является открытым. Аналогично, Amazon Polly, известный своими реалистичными голосами, также не является открытым.

С другой стороны, Coqui AI, высококачественный набор инструментов TTS, является проектом с открытым исходным кодом, доступным на GitHub. Он возник из проекта Mozilla TTS и предлагает надежный интерфейс командной строки для синтеза речи. Coqui AI действительно имеет "голос" — он использует Tacotron2 для генерации голоса с акцентом на создание новых голосов с использованием подхода глубокого обучения.

Платформа Microsoft Speech, включая ее возможности синтеза текст-в-речь, также не является открытой. Однако API для речи (SAPI5) предоставляется для разработчиков на платформах Windows.

С другой стороны, в области открытого исходного кода не хватает инструментов распознавания речи. Отличным примером является CMU Sphinx, группа систем распознавания речи, разработанных в Университете Карнеги-Меллона.

Когда речь идет о высококачественных инструментах с открытым исходным кодом для синтеза голоса, выделяются различные программы:

1. eSpeak: Компактный программный синтезатор речи с открытым исходным кодом для английского и других языков. Работает на Windows, Linux и подходит для приложений с очень низким размером, таких как роботы.
2. Mycroft: Голосовой помощник с открытым исходным кодом, использующий машинное обучение для предоставления функций синтеза текст-в-речь и распознавания речи.
3. MaryTTS: Гибкая, многоязычная платформа синтеза текст-в-речь с открытым исходным кодом, написанная на Java.
4. Mozilla TTS: Движок синтеза текст-в-речь на основе глубокого обучения, который является частью проекта Common Voice, направленного на создание набора данных для обучения приложений с голосовым управлением.
5. Festival Speech Synthesis System: Разработанная Центром исследований технологий речи в Великобритании, она предлагает общую структуру для создания систем синтеза речи и включает в себя различные голоса.
6. Flite (Festival-lite): Легкий движок синтеза речи на основе Festival, подходящий для встроенных систем и серверов с высоким объемом речи.
7. HTS: Система синтеза речи на основе HMM (HTS) — это система для обучения и синтеза речи из текста, широко используемая за свои высококачественные возможности синтеза.
8. Docker: Хотя Docker не является инструментом синтеза текст-в-речь, стоит отметить, что многие инструменты TTS, такие как Coqui, могут использоваться в Docker, что делает их переносимыми между платформами.

Каждый инструмент имеет свои плюсы и минусы. Голосовые синтезаторы с открытым исходным кодом предоставляют бесплатную, настраиваемую и поддерживаемую сообществом платформу для разработчиков и конечных пользователей. Они часто поставляются с предварительно обученными моделями, которые позволяют разработчикам использовать методы машинного и глубокого обучения. Однако они могут требовать технических знаний для настройки и использования. Кроме того, некоторые из них могут уступать по качеству, стабильности или поддержке языков коммерческим инструментам.

Поскольку открытый исходный код продолжает изменять мир технологий, голосовые синтезаторы и системы TTS будут продолжать развиваться. Они предлагают огромный потенциал для приложений в реальном времени и будущего развития машинного обучения, глубокого обучения и ИИ в системах распознавания голоса и синтеза речи.