Представете си, че разговаряте с вашия смартфон, слушате любимите си статии, прочетени на глас, докато шофирате, или изучавате нов език с перфектно произношение – всичко това без човешка намеса. Това е магията на технологията Text-to-Speech (TTS).
Компаниите също инвестират сериозно в TTS, особено след бума на AI. Пазарът на TTS е оценен на 3.2 милиарда долара през 2023 г и се очаква да достигне 7 милиарда долара до 2030 г., нараствайки с CAGR от 12%.
Това, което започна като проста функция, сега еволюира в нещо съвсем различно - Разговорен AI. Текст към говор е същата технология, която сега захранва виртуални асистенти, ботове за обслужване на клиенти и т.н. Така че в това ръководство ще ви преведем през всичко, което трябва да знаете за текст към говор.
Но какво е текст-към-говор и как работи?
В основата си технологията Text-to-Speech (TTS) цели да даде глас на текста. С прости думи, той ще приеме текста като вход, който може да бъде във всякаква форма, включително изречение, параграф или цял документ, и ще го трансформира в говорим език. В по-голямата си част генерираният глас е близък до човешкия, но може да се различава от продукт до продукт.
Един добър пример е, че гласът на Google Assistant звучи роботизирано, но от друга страна, съвременните AI инструменти като hume.ai са много близки до човешкия глас.
Както всяка друга технология, TTS технологията също стана сложна с времето, тъй като бяха добавени множество AI и ML алгоритми за подобряване на нейните възможности. Но за ваше удобство разделихме работата на текст към говор на три части.
Стъпка 1: Обработка на текст
Това е първата стъпка, при която TTS системата подготвя текста за изказване. Ето какво се случва:
- Анализ на текста: Системата първо ще сканира текста, за да разбере неговата структура, която включва всичко, вариращо от препинателни знаци, съкращения и дори числа. По този начин системата може да разбере по-добре контекста. Един добър пример е, че „Dr. се разпознава като „Доктор“, а не като „Драйв“.
- Разбиване на думи: По-късно думите се разделят на техните фонетични компоненти, известни като фонеми. Това е една от най-важните стъпки за гарантиране на правилното произношение. Това са най-малките звукови единици в речта. Един добър пример за разделяне на думи на фонеми е думата „котка“, която има три фонеми: /k/, /æ/ и /t/.
- Контекст за обработка: В тази стъпка системата ще научи контекста на текста, за да реши как да произнася думите. Например думата „води“ може да се произнася по различен начин в „ръководя екип“ спрямо „оловна тръба“.
Стъпка 2: Синтез на реч
След като текстът бъде обработен, следващата стъпка е да го преобразувате в действителна реч. Това се прави с помощта на един от двата основни метода:
- Конкатенативен синтез: Това е традиционен метод, който се използва от много дълго време. Процесът е доста прост, когато използвате предварително записани фрагменти от човешка реч и ги съединявате, за да образувате изречението.
Например, за да каже „Здравей, свят“, системата може да изтегли предварително записания звук за „Здравей“ и „свят“ и след това да ги съедини, за да образува изречение. Въпреки че е ефективен, големият недостатък е, че генерираният звук може да звучи накъсано или роботизирано, особено със сложни изречения. - Невронен TTS (модерен подход): За разлика от предишния метод, при който системата би съединила предварително записани клипове, Neural TTS е модерен метод и използва изкуствен интелект и дълбоко обучение, за да генерира реч от нулата.
Например, за да кажете „Здравей, свят“, техниката на невронната мрежа ще генерира цялото изречение в близък до естествения тон, който също ще бъде емоционален и променлив. Това е причината, поради която ще откриете нощни и дневни разлики между стария и новия TTS софтуер по отношение на качеството на речта.
Този подход създава изключително реалистична, експресивна и подобна на човешка реч, което го прави предпочитан избор за много съвременни TTS системи днес.
Стъпка 3: Добавяне на финални щрихи
В последната стъпка системата TTS добавя последния щрих за подобряване на резултата:
- Тон и височина: Прави се, за да помогне за изразяване на емоции или подчертаване. Например, вълнението се изразява с по-висок тон, докато сериозността се отразява с по-нисък тон.
- Pacing: Ще регулира скоростта на речта, за да съответства на естествения модел на говорене въз основа на контекста на текста.
- Дишане и паузи: Това е най-важното според мен, когато тези усъвършенствани системи симулират естествени дихателни звуци и паузи, използвайки AI и ML, правейки резултата по-реалистичен. Най-добрият пример е как NotebookLM генерира аудио от текст в разговорна форма с дишане и паузи което имитира как точно говори човекът.
Каква е ролята на AI в TTS
Вярваме, че изкуственият интелект е революционизирал технологията TTS и ни е позволил важни функции, които използваме ежедневно, като способността да произвеждаме реалистична и естествено звучаща реч. Заедно с тези функции, точността също се е подобрила до голяма степен.
Ето най-значимите приноси на AI към TTS технологията:
- Neural TTS за човешки гласове: Досега това е най-важният принос на AI към TTS. С AI сега сме свидетели на Neural TTS, който не само имитира човешката реч, но също така има емоции, паузи и дълбочина, което не е възможно без AI. За разлика от традиционните методи, той създава плавни, реалистични гласове, без да разчита на предварително записани сегменти.
- Емоционално докосване: С изкуствен интелект системите за синтез на реч могат да генерират аудио, което съдържа емоции. Това е особено полезно, когато говорите с чатбот и той има категоричен глас, който е от полза както за компаниите, така и за потребителите. Това е причината все повече и повече TTS системи да се използват в разказването на истории, терапията и виртуалните асистенти.
- Персонализируеми AI гласове: След интегрирането на AI с TTS можете да създавате персонализирани гласове за лична и професионална употреба, тъй като тонът може лесно да се променя според нуждите. Например компаниите могат да изградят емпатични модели с тонове, които съответстват на този случай на употреба, но от друга страна, ако дадено лице иска да изгради нещо за забавление, може да изгради модел, който звучи като JARVIS, инструмент, вдъхновен от филма.
- Поддръжка на много езици и акценти: С AI, TTS системите могат лесно да разбират и да отговарят на множество езици. По този начин компаниите могат да осигурят приобщаване и достъпност за глобалната публика. Но най-добрата част е, че се адаптира и към регионалните нюанси, което в крайна сметка подобрява относимостта.
- Интеграция с разговорен AI: TTS, когато се интегрира с AI, се превърна в неразделна част от съвременните AI асистенти като Alexa и Siri. Той гарантира, че тези асистенти предоставят отговори, които са разговорни, ангажиращи и контекстуално подходящи.
Предизвикателства, пред които са изправени компаниите при разработването на TTS
Въпреки модерните технологии има множество предизвикателства, пред които са изправени компаниите, за да развият и използват истинския потенциал на TTS. Ето някои от основните проблеми:
- Наличност и качество на данните: Резултатът от системата TTS зависи до голяма степен от качеството на наборите от данни и компаниите се нуждаят от големи количества качествени данни, които са трудни за намиране и скъпи за закупуване.
- Постигане на естественост и изразителност: Това е един от най-сериозните проблеми, с които се сблъскват компаниите и това е – постигането на естественост и изразителност. Въпреки че съвременните AI и ML алгоритми са решили този проблем до голяма степен, тези системи често не успяват да репликират чувствителни към контекста изрази като сарказъм или вълнение.
- Високи изчислителни разходи: Ако искате да разработите усъвършенствани TTS модели, които се захранват от AI, подобно на Такотрон or WaveNet, пригответе се да похарчите непоносима сума пари за изчислителна мощност. Тези усъвършенствани TTS системи изискват модерни графични процесори за изводи и обучение, което може да се окаже огромен проблем за малките организации.
- Многоезична и регионална адаптация: Изграждането на TTS система, която сама разбира множество езици и акценти, е огромен проблем. Това е причината, поради която компаниите често разработват множество TTS за множество езици и ги обединяват, за да решат този проблем. Дори такова решение може да не е в състояние да реши този проблем на 100%.
Как може Shaip да предефинира текст към говор за вас?
Независимо дали разработвате виртуални асистенти, интерактивни системи за гласови отговори или някакви гласови приложения, управлявани от AI, Shaip е тук, за да ви държи за ръка. Имаме опит в събирането и обработката на речеви данни, така че вашите TTS системи да могат не само да бъдат направени точни, но и да звучат естествено и подходящо.
Ето как Shaip може да издигне вашите TTS проекти:
- Персонализирани решения за TTS данни: Shaip може да ви осигури персонализирани TTS набори от данни които отговарят на специфичните нужди на вашия проект. От записи със студийно качество до сценарии от реалния свят, данните са щателно подбрани, за да подобрят яснотата и плавността на генерираната реч.
- Каталог с висококачествени речеви данни: В Shaip можете да имате достъп до a много голям каталог с речеви данни и вземете предварително маркирани набори от гласови данни от огромното хранилище. Наборите от данни с етичен източник с метаданни гарантират, че получавате най-качествените данни за обучение за вашите AI модели.
- Експертна оценка и поддръжка: Отиваме една стъпка отвъд предоставянето на данни. Предлагаме и услуги за оценка, които гарантират, че TTS отговаря на високите стандарти за естествена реч и точност.
Като си сътрудничите с Shaip, вие получавате достъп до решения за говорни данни от световна класа, които значително ще подобрят резултата от следващата ви TTS система. Независимо дали търсите персонализирани набори от данни или готови решения, вие попитайте и ние ще го накараме да работи за вас.
