📚 Vad är TTS (Text-to-Speech)?

Text-to-Speech, även kallat TTS, är en form av stödjande teknologi som ger lätthet och komfort i livet. Systemet läser upp digitala texter tillräckligt högt och tydligt för att en person ska förstå. TTS är också känd som högläsningsteknik, allmänt accepterad för sin flexibilitet. Det är en enda touch bort, där webbplatsens text omvandlas till ljud.

Systemet expanderar över alla enheter som smartphones, bärbara datorer, stationära datorer och surfplattor, anses vara idealiska för barn, allmänheten över 20 år och personer med funktionshinder. Kampen med att läsa och stressa ögonen mot elektroniska enheter är borta med TTS samtidigt som fokus, inlärning och vanan att läsa online genom att lyssna ökar. Så om du är en bloggare, läsare eller webbplatsägare är TTS programvara som kommer att utöka din kunskapshorisont. Men vilka är fördelarna med att ha en röst för allt, inga begränsningar och inga gränser? Det är segregerat efter användarna eftersom det är de som ska använda tjänsterna.

Att tillåta människor att konversera med maskiner är en långvarig dröm om interaktion mellan människa och dator. Datorers förmåga att förstå naturligt tal har revolutionerats under de senaste åren genom tillämpningen av djupa neurala nätverk (t.ex. Google Voice Search). Men att generera tal med datorer - en process som vanligtvis kallas talsyntes eller text-till-tal (TTS) — bygger fortfarande till stor del på s.k medföljande TTS, där en mycket stor databas med korta talfragment spelas in från en enda högtalare och sedan rekombineras för att bilda fullständiga yttranden. Detta gör det svårt att ändra rösten (till exempel byta till en annan högtalare, eller ändra tonvikten eller känslorna i deras tal) utan att spela in en helt ny databas.

📚 Hur fungerar TTS-teknik?

TTS-processen omfattar flera steg:

• 1. Textinmatning: Det första steget är att mata in texten som du vill konvertera till tal. Detta kan vara ett skriftligt dokument, en webbsida, en chatbotkonversation eller till och med ett inlägg på sociala medier.
• 2. Textanalys: Texten analyseras sedan för att bestämma rätt uttal, intonation och rytm. Detta innebär att identifiera de enskilda orden, fraserna och meningarna, såväl som i vilket sammanhang de används.
• 3. Talsyntes: Den analyserade texten bearbetas sedan med användning av talsyntesalgoritmer för att generera motsvarande ljudutgång. Detta innebär att skapa en digital representation av de talade orden, inklusive tonhöjd, ton och volym.
• 4. Ljudutgång: Det sista steget är att producera ljudutgången, som kan spelas upp via högtalare, hörlurar eller andra ljudenheter.

📚 Typer av TTS-teknik

Det finns flera typer av TTS-teknik, inklusive:

• Regelbaserade system: Dessa system använder fördefinierade regler för att generera tal. De är enkla och effektiva men ger kanske inte högkvalitativt tal.
• Statistiska modeller: Dessa system använder statistiska modeller för att generera tal. De är mer avancerade än regelbaserade system och kan producera tal av högre kvalitet.
• Artificiell intelligens (AI): Dessa system använder AI-algoritmer för att generera tal. De är den mest avancerade typen av TTS-teknik och kan producera mycket naturligt tal och samtal.

📚 Fördelar med TTS!

GSpeech erbjuder många funktioner, inklusive online, SaaS, text-to-speech (TTS)-lösningar på plats för en mängd olika källor som webbplatser, mobilappar, e-böcker, e-lärande material, dokument, vardaglig kundupplevelse, transport erfarenhet och mycket mer. Hur ett företag, en organisation och förlag som integrerar TTS-teknik drar nytta av det.

🎯 Ökad tillgänglighet

TTS-tekniken ger bättre tillgänglighet för personer med synnedsättning, dyslexi eller lässvårigheter, vilket gör att de lättare kan komma åt information och kommunicera.

🎯 Förbättrad SEO

Genom att tillhandahålla ett alternativt sätt för användare att konsumera ditt innehåll kan du förbättra din WordPress-webbplats sökmotoroptimering (SEO). Detta är särskilt viktigt för användare som förlitar sig på skärmläsare för att navigera på webben.

🎯 Förbättrad användarupplevelse

TTS-teknik kan förbättra användarupplevelsen genom att tillhandahålla ett mer naturligt och intuitivt sätt att interagera med enheter, vilket minskar behovet av manuell skrivning eller läsning.

🎯 Förbättrad kundservice

TTS-tekniken kan ge kundsupport dygnet runt, svara på vanliga frågor och ge information till kunderna på ett mer effektivt och effektivt sätt.

🎯 Ökad produktivitet

TTS-teknik kan öka produktiviteten genom att automatisera uppgifter som datainmatning, transkription och läsning, vilket frigör tid för viktigare uppgifter.

🎯 Flerspråkig support

TTS-tekniken kan stödja flera språk, vilket gör den till ett värdefullt verktyg för företag och organisationer som verkar globalt.

🎯 Förbättrad läsförståelse

TTS-tekniken kan förbättra läsförståelsen genom att låta användare lyssna på text samtidigt som de följer det skrivna ordet, vilket gör det lättare att förstå komplex information.

🎯 Minskad ögonbelastning

TTS-tekniken kan minska ögonansträngning och trötthet genom att tillhandahålla ett alternativ till att läsa och skriva, vilket gör det till ett värdefullt verktyg för individer som tillbringar långa timmar framför skärmar.

🎯 Ökat engagemang

TTS-teknik kan öka engagemanget genom att tillhandahålla en mer interaktiv och uppslukande upplevelse, vilket gör den till ett värdefullt verktyg för utbildnings- och underhållningsapplikationer.

🎯 Konkurrensfördel

TTS-tekniken kan ge en konkurrensfördel genom att erbjuda ett unikt och innovativt sätt att interagera med enheter, vilket skiljer din produkt eller tjänst från konkurrenterna.

Detta har lett till en stor efterfrågan på parametrisk TTS, där all information som krävs för att generera data lagras i modellens parametrar och talets innehåll och egenskaper kan styras via ingångarna till modellen. Hittills har parametrisk TTS dock tenderat att låta mindre naturligt än sammanfogande. Befintliga parametriska modeller genererar vanligtvis ljudsignaler genom att passera deras utdata genom signalbehandlingsalgoritmer som kallas vokodrar.

WaveNet ändrar detta paradigm genom att direkt modellera råvågformen för ljudsignalen, ett sampel i taget. Förutom att ge mer naturligt klingande tal, innebär användning av råa vågformer att WaveNet kan modellera alla typer av ljud, inklusive musik.

WaveNet: En generativ modell för rå ljud

Forskare undviker vanligtvis att modellera råljud eftersom det tickar så snabbt: vanligtvis 16,000 XNUMX sampel per sekund eller mer, med viktig struktur på många tidsskalor. Att bygga en helt autoregressiv modell, där förutsägelsen för vart och ett av dessa prover påverkas av alla tidigare (i statistik-talande är varje prediktiv fördelning betingad av alla tidigare observationer), är helt klart en utmanande uppgift.

Emellertid PixelRNN och PixelCNN modeller, publicerade tidigare, visade att det var möjligt att generera komplexa naturliga bilder inte bara en pixel i taget, utan en färgkanal åt gången, vilket krävde tusentals förutsägelser per bild. Detta inspirerade oss att anpassa våra tvådimensionella PixelNets till ett endimensionellt WaveNet.

Ovanstående animation visar hur ett WaveNet är uppbyggt. Det är ett helt faltande neuralt nätverk, där faltningsskikten har olika dilatationsfaktorer som gör att dess receptiva fält kan växa exponentiellt med djupet och täcka tusentals tidssteg.

Vid träningstid är ingångssekvenserna verkliga vågformer inspelade från mänskliga högtalare. Efter träning kan vi ta prov på nätverket för att generera syntetiska yttranden. Vid varje steg under samplingen dras ett värde från sannolikhetsfördelningen som beräknas av nätet. Detta värde matas sedan tillbaka till ingången och en ny förutsägelse för nästa steg görs. Att bygga upp sampel ett steg i taget som detta är beräkningsmässigt dyrt, men vi har funnit det viktigt för att generera komplext ljud med realistiskt klingande.

Förbättra den senaste tekniken

Vi tränade WaveNet använder några av Googles TTS-datauppsättningar så att vi kan utvärdera dess prestanda. Följande figur visar kvaliteten på WaveNets på en skala från 1 till 5, jämfört med Googles nuvarande bästa TTS-system (parametrisk och konkatenativ), och med mänskligt tal med hjälp av Mean Opinion Scores (MOS). MOS är ett standardmått för subjektiva ljudkvalitetstester och erhölls i blindtester med mänskliga försökspersoner (från över 500 betyg på 100 testmeningar). Som vi kan se minskar WaveNets klyftan mellan den senaste tekniken och prestanda på mänsklig nivå med över 50 % för både amerikansk engelska och mandarinkinesiska.

För både kinesiska och engelska anses Googles nuvarande TTS-system vara bland de bästa i världen, så att förbättra båda med en enda modell är en stor bedrift.

GSpeech har AI-röstsyntesalgoritm, vilket är något av det mest avancerade och realistiska i branschen. De flesta röstsynthesizers (inklusive Apples Siri) använder vad som kallas konkatenativ syntes, där ett program lagrar individuella stavelser – ljud som "ba", "sht" och "oo" - och sätter ihop dem i farten för att bilda ord och meningar . Den här metoden har blivit ganska bra med åren, men den låter fortfarande stilig.

WaveNet, som jämförelse, använder maskininlärning för att generera ljud från grunden. Den analyserar faktiskt vågformerna från en enorm databas med mänskligt tal och återskapar dem med en hastighet av 24,000 2016 sampel per sekund. Slutresultatet inkluderar röster med subtiliteter som läppar och accenter. När Google först presenterade WaveNet XNUMX var det alldeles för beräkningskrävande att arbeta utanför forskningsmiljöer, men det har sedan dess bantats ner avsevärt, vilket visar en tydlig pipeline från forskning till produkt.