Уявіть, що ви розмовляєте за допомогою смартфона, слухаєте улюблені статті, які читають вголос за кермом, або вивчаєте нову мову з ідеальною вимовою — і все це без втручання людини. Це магія технології синтезу мовлення (TTS).
Компанії також активно інвестують у TTS, особливо після буму штучного інтелекту. Ринок TTS оцінювався в 3.2 мільярда доларів у 2023 році та, як очікується, досягне 7 мільярдів доларів до 2030 року, зростаючи зі середньорічним темпом зростання 12%.
Те, що починалося як проста функція, тепер перетворилося на щось зовсім інше — розмовний ШІ. Перетворення тексту в мовлення — це та сама технологія, яка зараз працює над віртуальними помічниками, роботами служби підтримки клієнтів тощо. Тож у цьому посібнику ми розповімо вам усе, що вам потрібно знати про перетворення тексту в мовлення.
Але що таке перетворення тексту в мовлення і як воно працює?
За своєю суттю технологія синтезу мовлення (TTS) полягає в тому, щоб озвучити текст. Простіше кажучи, він приймає текст як вхідні дані, який може бути в будь-якій формі, включаючи речення, абзац або весь документ, і перетворює його на усну мову. Здебільшого створений голос схожий на людський, але може відрізнятися від продукту до продукту.
Хорошим прикладом є те, що голос Google Assistant звучить як робот, але з іншого боку, сучасні інструменти ШІ, такі як hume.ai, дуже близькі до людського голосу.
Як і будь-яка інша технологія, технологія TTS також ускладнилася з часом, оскільки для підвищення її можливостей було додано кілька алгоритмів AI та ML. Але для вашої зручності ми розділили роботу синтезу мовлення з тексту на три частини.
Крок 1: Обробка тексту
Це перший крок, на якому система TTS готує текст до промови. Ось що відбувається:
- Аналізуючи текст: Система спочатку просканує текст, щоб зрозуміти його структуру, яка включає все, починаючи від знаків пунктуації, абревіатур і навіть цифр. Завдяки цьому система може краще зрозуміти контекст. Одним із гарних прикладів є те, що «Dr.» розпізнається як «Доктор», а не як «Драйв».
- Розбиття слів: Пізніше слова поділяються на фонетичні компоненти, відомі як фонеми. Це один із важливих кроків для забезпечення правильної вимови. Це найменші одиниці звуку в мові. Одним із хороших прикладів поділу слів на фонеми є слово «кішка», яке має три фонеми: /k/, /æ/ і /t/.
- Контекст обробки: на цьому кроці система дізнається контекст тексту, щоб вирішити, як вимовляти слова. Наприклад, слово «lead» може вимовлятися по-різному в «lead a team» і «lead pipe».
Крок 2: Синтез мовлення
Після обробки тексту наступним кроком є його перетворення на фактичне мовлення. Це робиться за допомогою одного з двох основних методів:
- Конкатенативний синтез: Це традиційний метод, який використовується дуже довго. Процес досить простий, коли ви використовуєте попередньо записані фрагменти людської мови та з’єднуєте їх у речення.
Наприклад, щоб сказати «Hello, world», система може отримати попередньо записаний звук для «Hello» і «world», а потім з’єднати їх у речення. Хоча це ефективно, великим недоліком є те, що згенероване аудіо може звучати уривчасто або робототехнічно, особливо зі складними реченнями. - Neural TTS (сучасний підхід): На відміну від попереднього методу, коли система зшивала попередньо записані кліпи, Neural TTS є сучасним методом і використовує штучний інтелект і глибоке навчання для створення мови з нуля.
Наприклад, щоб сказати «Привіт, світе», техніка нейронної мережі згенерує все речення в близькому до природного тону, яке також буде емоційним і інфлективним. Це причина, чому ви знайдете нічні та денні відмінності між старим і новим програмним забезпеченням TTS щодо якості мовлення.
Цей підхід створює надзвичайно реалістичну, виразну та людську мову, що робить його кращим вибором для багатьох передових систем TTS сьогодні.
Крок 3: Додавання останніх штрихів
На останньому кроці система TTS додає останній штрих для покращення результату:
- Тон і висота: Це робиться для того, щоб допомогти висловити емоції або акцент. Наприклад, хвилювання виражається вищим тоном, а серйозність – нижчим.
- Темп: регулює швидкість мовлення відповідно до природного шаблону мовлення на основі контексту тексту.
- Дихання і паузи: На мій погляд, це найважливіше, коли ці вдосконалені системи імітують природні звуки дихання та паузи за допомогою AI та ML, роблячи результат більш реалістичним. Найкращим прикладом є те, як NotebookLM генерує аудіо з тексту в розмовній формі з диханням і паузами який імітує те, як саме говорить людина.
Яка роль ШІ в TTS
Ми віримо, що штучний інтелект зробив революцію в технології TTS і дав нам важливі функції, якими ми користуємося щодня, як-от здатність створювати реалістичне та природно звучаче мовлення. Разом із цими функціями, точність також значно покращилася.
Ось найбільш значний внесок ШІ в технологію TTS:
- Neural TTS для людських голосів: Безумовно, це найважливіший внесок ШІ в TTS. Завдяки штучному інтелекту зараз ми спостерігаємо Neural TTS, який не тільки імітує людську мову, але також має емоції, паузи та глибину, що неможливо без ШІ. На відміну від традиційних методів, він створює плавні, реалістичні голоси, не покладаючись на попередньо записані сегменти.
- Емоційний дотик: за допомогою штучного інтелекту системи синтезу мовлення можуть генерувати аудіо, яке містить емоції. Це особливо корисно, коли ви розмовляєте з чат-ботом, і він має чіткий голос, що вигідно як для компаній, так і для користувачів. Це причина, чому все більше і більше систем TTS зараз використовуються для розповіді історій, терапії та віртуальних помічників.
- Настроювані голоси AI: після інтеграції ШІ з TTS ви можете створювати персоналізовані голоси для особистого та професійного використання, оскільки тон можна легко змінити відповідно до потреб. Наприклад, компанії можуть створювати емпатичні моделі з тонами, які відповідають цьому варіанту використання, але з іншого боку, якщо людина хоче створити щось для розваги, можна створити модель, яка звучить як JARVIS, інструмент, натхненний фільмами.
- Багатомовна підтримка та підтримка акценту: Завдяки штучному інтелекту системи TTS можуть легко розуміти та відповідати кількома мовами. Таким чином компанії можуть забезпечити інклюзивність і доступність для глобальної аудиторії. Але найкраща частина полягає в тому, що він також адаптується до регіональних нюансів, що зрештою покращує взаємодію.
- Інтеграція з розмовним ШІ: TTS після інтеграції зі ШІ став невід’ємною частиною сучасних помічників ШІ, таких як Alexa та Siri. Це гарантує, що ці помічники надають розмовні, привабливі та відповідні контексту відповіді.
Проблеми, з якими стикаються компанії при розробці TTS
Незважаючи на сучасні технології, існує багато проблем, з якими стикаються компанії, щоб розвинути та використати справжній потенціал TTS. Ось деякі з ключових проблем:
- Доступність і якість даних: Результат системи TTS значною мірою залежить від якості наборів даних, і компаніям потрібні великі обсяги якісних даних, які важко знайти та дорого придбати.
- Досягнення природності та виразності: Це одна з найважливіших проблем, з якою стикаються компанії, а це — досягнення природності та виразності. Хоча сучасні алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання значною мірою вирішили цю проблему, цим системам часто не вдається відтворити контекстно-залежні вирази, такі як сарказм або хвилювання.
- Високі обчислювальні витрати: Якщо ви хочете розробити просунуті моделі TTS на базі ШІ, подібні до Такотрон or WaveNet, будьте готові витратити нестерпну суму грошей на обчислювальну потужність. Ці вдосконалені системи TTS вимагають сучасних графічних процесорів для висновків і навчання, що може стати великою проблемою для невеликих організацій.
- Багатомовна та регіональна адаптація: Побудова системи TTS, яка сама по собі розуміє кілька мов і акцентів, є величезною проблемою. Це причина, чому компанії часто розробляють кілька TTS для кількох мов і об’єднують їх, щоб вирішити цю проблему. Навіть таке рішення може не вирішити цю проблему на 100%.
Як Шайп може перевизначити для вас синтез мовлення?
Незалежно від того, розробляєте ви віртуальних помічників, інтерактивні системи голосового відповіді чи будь-які голосові програми на основі штучного інтелекту, Шайп тут, щоб тримати вас за руку. Ми маємо досвід збору та обробки мовних даних, щоб ваші системи TTS могли бути не тільки точними, але й звучати природно та актуально.
Ось як Shaip може покращити ваші проекти TTS:
- Спеціальні рішення для даних TTS: Shaip може надати вам адаптовані набори даних TTS які відповідають конкретним потребам вашого проекту. Від записів студійної якості до реальних сценаріїв, дані ретельно підбираються, щоб підвищити чіткість і плавність згенерованого мовлення.
- Каталог високоякісних мовних даних: У Shaip ви можете отримати доступ до a дуже великий каталог мовних даних і отримати попередньо позначені набори голосових даних із величезного репозиторію. Набори даних із етичними джерелами з метаданими гарантують, що ви отримаєте найкращу якість навчальних даних для своїх моделей ШІ.
- Експертна оцінка та підтримка: Ми йдемо на крок далі, ніж надавати дані. Ми також пропонуємо послуги оцінювання, які гарантують, що TTS відповідає високим стандартам природного мовлення та точності.
Співпрацюючи з Shaip, ви отримуєте доступ до рішень для мовлення світового рівня, які значно покращать результати вашої наступної системи TTS. Незалежно від того, чи шукаєте ви спеціальні набори даних чи готові рішення, ви запитуєте, і ми зробимо це для вас.
