Нейронная технология преобразования текста в речь навсегда изменила TTS-технологии. Вот все, что вам нужно знать об этом, включая то, где найти её для личного использования.

Что такое нейронная технология преобразования текста в речь?

Речь — это сложная форма общения. Помимо передачи смысла, ваши слова зависят от контекста и наполнены эмоциями. Поэтому воспроизведение тонкостей устной речи может показаться недоступным для машины. Однако с недавними достижениями в технологиях преобразования текста в речь (TTS) машины никогда не были так близки к звучанию, как люди. Завершив многолетний поиск создания естественной речи, исследователи из лондонской компании DeepMind разработали технологию WaveNet в 2016 году. Эта технология использует нейронные сети, обученные на подлинных записях речи, для генерации речи, близкой к человеческой. Сочетание нейронных сетей с машинным обучением привело к появлению нейронного TTS, что значительно улучшило отзывчивость и аутентичность компьютеризированной речи. В этой статье рассказывается все, что вам нужно знать об этой инновационной технологии и как её получить.

Что такое нейронная технология преобразования текста в речь?

Нейронный TTS — это преобразование текста в речь, основанное на искусственном интеллекте и глубоком обучении. В результате нейронный синтез речи значительно более естественный и выразительный, чем стандартный синтез текста в речь. Нейронный TTS все еще является формой машинной речи — только он построен на нейронных сетях, моделированных по образцу человеческого мозга. Как и мозг, эти системы используют невероятно сложные сети электрохимических связей для обработки данных. Новые пути формируются через повторение, что требует меньше усилий для активации в следующий раз. Нейронные сети, используемые для нейронного TTS, обрабатывают большие наборы данных, чтобы изучить оптимальные пути от ввода к выводу. Это форма машинного обучения, поскольку эти сети используют нейронный вокодер для синтеза речевых волн без ввода пользователя. Чтобы система нейронного TTS могла точно имитировать человеческий голос, ей требуется доступ к нескольким моделям глубоких нейронных сетей. Эти модели включают акустические, тональные и временные модели. Последние две модели считаются просодическими параметрами, поскольку они определяют нефонетические свойства речи, такие как интонация и ритм. Эти свойства известны как просодия. Что касается акустических характеристик, они определяют энергию и тональность спектрограммы. На сегодняшний день было несколько нейронных моделей, которые произвели революцию в технологии преобразования текста в речь.

• WaveNet: авторегрессионная модель, использующая полностью сверточную нейронную сеть
• Deep Voice: сложная модель, состоящая из четырех нейронных сетей, формирующих конвейер с акцентом на фонемы
• Tacotron: первая сквозная модель, следующая знакомой архитектуре кодировщик-декодировщик

Эти модели позже были заменены новыми и улучшенными версиями, включая:

• Deep Voice 2
• Deep Voice 3
• Parallel WaveNet
• Tacotron 2

В последние годы появились новые модели на основе трансформеров, направленные на решение проблем предыдущих моделей TTS.

Для чего можно использовать преобразование текста в речь?

Технология преобразования текста в речь (TTS) имеет широкий спектр применения, способствующий улучшению коммуникации, доступности и удобства в различных областях. В образовательной сфере TTS помогает учащимся с трудностями в чтении или нарушениями зрения, преобразуя цифровой текст в устные слова, обеспечивая доступность контента для всех. Производство аудиокниг стало более эффективным благодаря TTS, позволяя быстро преобразовывать текстовый контент в аудиоформаты. Для людей с нарушениями зрения TTS облегчает повседневные задачи, от чтения электронных писем до навигации по сайтам. Однако вам не обязательно иметь инвалидность, чтобы воспользоваться преобразованием текста в речь. Каждый может использовать TTS-приложения для повышения продуктивности, помощи в многозадачности или просто чтобы дать отдых глазам. В транспорте GPS-устройства используют TTS для предоставления голосовых указаний, обеспечивая водителям возможность сосредоточиться на дороге. Кроме того, компании используют TTS для автоматизированных телефонных линий обслуживания клиентов, а разработчики интегрируют его в виртуальных помощников и устройства умного дома. Его адаптивность и развивающееся качество делают преобразование текста в речь незаменимым инструментом в множестве современных приложений.

Какие лучшие приложения используют нейронную технологию преобразования текста в речь?

Теперь, когда вы узнали, что такое нейронный TTS, давайте посмотрим, как вы можете воспользоваться преимуществами этой инновационной технологии. Вот три лучших TTS-приложения с наиболее естественными голосами.

Amazon Polly

Amazon Polly — это облачный сервис преобразования текста в речь, предлагающий более 90 естественно звучащих голосов на 34 языках и диалектах. Нейронная технология преобразования текста в речь является одним из самых значительных преимуществ платформы. Как веб-консоль, Amazon Polly может использоваться на различных платформах, включая устройства iOS и Android. Она также доступна как API для интеграции в сторонние приложения.

NaturalReader

NaturalReader — это программное обеспечение для преобразования текста в речь с различными функциями, включая настройку произношения, выбор стиля голоса и возможности OCR. Инструмент предлагает более 150 естественно звучащих голосов на более чем 20 языках. Вы можете скачать NaturalReader для компьютеров Windows и Mac, а также для устройств iOS и Android.

Speechify

Speechify — лучший вариант TTS в этом списке, это программное обеспечение для преобразования текста в речь с множеством продвинутых функций, включая сканирование OCR, настройку голоса и мгновенный перевод. Этот инновационный инструмент предлагает более 130 высококачественных голосов, которые удивительно напоминают человеческие. Кроме того, поддерживается более 30 языков и диалектов, включая испанский, японский и китайский. Одной из причин, почему Speechify является лучшим выбором, является то, насколько реалистично его преобразование текста в речь с эмоциями по сравнению с другими программами TTS. Speechify доступен на всех основных устройствах. Вы можете скачать мобильное приложение для устройств iOS и Android, настольное приложение для компьютеров Mac и Windows или веб-версию для любого веб-браузера.

Speechify — кладезь естественных, человеческих голосов

Благодаря универсальности Speechify, он быстро стал одним из ведущих инструментов TTS на рынке. Speechify предлагает высокую степень настройки, от скорости чтения до выбора голосов, чем могут похвастаться немногие другие платформы TTS. Он также предлагает впечатляющее количество интеграций, включая API. Благодаря специальному приложению для каждой платформы, пользователи Speechify получают бесшовный опыт каждый раз. Добавьте к этому высокое качество голосов Speechify, и становится ясно, почему этот инструмент стал выбором миллионов пользователей по всему миру. Скачайте Speechify бесплатно сегодня и услышите, насколько естественно звучат голоса платформы.

Часто задаваемые вопросы

Существует ли текст в речь, который звучит естественно?

Да, существует текст в речь, который звучит естественно. Это называется нейронный TTS.

Какой самый естественный голос в текст в речь?

Speechify предлагает одни из самых естественных голосов в программном обеспечении для преобразования текста в речь.

Каковы преимущества нейронного преобразования текста в речь?

Голоса, созданные с помощью нейронной системы преобразования текста в речь, звучат гораздо более естественно, чем большинство обычных голосов TTS. Они также очень адаптивны и могут легко переключаться между стилями речи.

В чем разница между текстом в речь и аудио в речь?

Инструменты преобразования текста в речь преобразуют текст в устную речь. Таким образом, вам нужно ввести текст, чтобы эти инструменты работали. В отличие от этого, инструменты преобразования аудио в речь используют распознавание речи для адекватного реагирования на речь в реальном времени. Эти инструменты известны как виртуальные помощники, с Google Alexa, Apple Siri и Microsoft Cortana в качестве наиболее известных примеров.

Звучит ли нейронное преобразование текста в речь естественно?

Да, нейронное преобразование текста в речь звучит удивительно естественно. Оно основано на рекуррентных нейронных сетях, что позволяет создавать невероятно человечески звучащую синтезированную речь и естественный язык.

Может ли нейронный TTS создавать пользовательские голоса?

Да, нейронный TTS может использоваться для создания пользовательских голосов, которые подходят для множества случаев использования, от экранных читалок до чат-ботов службы поддержки, для бесшовного клиентского опыта. Azure является одним из наиболее известных производителей этих голосов, предлагая полный контроль над параметрами речи благодаря языку разметки синтеза (SSML) и инструментарию для тестирования.