Што такое пераўтварэнне тэксту ў мову (TTS)?
Праграма пераўтварэння тэксту ў мову - гэта тэхналогія, якая пераўтварае напісаны тэкст у гукавы гук з дапамогай штучнага інтэлекту. Ад першых робатаў-сінтэзатараў да сённяшняга дня
Ключавыя паняцці пераўтварэння тэксту ў мовуName
Паразуменьне будынкавых блокаў сучаснага сінтэзу мовы
Што азначае TTS
TTS (англ.: Text-to-Speech) — тэхналогія, якая пераўтварае пісьмовы тэкст у гукавы з выкарыстаннем камп'ютарных галасоў.
Як працуе Neural TTS
Сучасны TTS выкарыстоўвае глыбокія нейронныя сеткі для аналізу тэксту, прагназавання маўлення і генерацыі гукавых хваль, якія гучаць неверагодна чалавечна.
Гісторыя сінтэзу мовыName
З 1960-х гадоў сістэмы, заснаваныя на правілах, да 1990-х гадоў канкатэнатыўнага сінтэзу да сучасных нейронных мадэляў — як TTS развіваўся на працягу 60 гадоў.
Сучасныя мадэлі штучнага інтэлекту
Сучасныя мадэлі, такія як Kokoro, Bark і CosyVoice 2 выкарыстоўваюць трансфарматары, дыфузію і варыяцыйную выснова для дасягнення якасці мовы на ўзроўні чалавека.
Агульныя праграмы
TTS падтрымлівае экранныя чытальнікі, GPS-навігацыю, віртуальныя асістэнты, аудіакнігі, боты абслугоўвання кліентаў, платформы электроннага навучання і стварэнне кантэнту.
Адкрыты код супраць камерцыйнага
Мадэлі з адкрытым зыходным кодам (MIT, Apache 2.0) забяспечваюць бясплатны, самастойны хостынг TTS, у той час як камерцыйныя сэрвісы прапануюць кіруемыя API з SLA і падтрымкай.
Шаблон:ТТС-мадэлі на TTS.ai
Ад хуткіх і лёгкіх да студыйных нейронных галасоў
Kokoro
Free
Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.
Лепшы для: Найноўшая малая мадэль — паказвае, наколькі далёка дайшоў нейронны TTS
Спроба Kokoro
Bark
Standard
Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.
Лепшы для: Трансфарматарная мадэль, якая дэманструе генерацыю гуку за межамі мовы
Спроба Bark
CosyVoice 2
Standard
Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency.
Лепшы для: Трансляцыя TTS з якасьцю, блізкай да чалавечай, і нулявым клонаваньнем
Спроба CosyVoice 2
Chatterbox
Premium
State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI.
Лепшы для: Клонаваньне голасу Zero-shot, якое паказвае межы сінтэзу голасу
Спроба Chatterbox
Tortoise TTS
Premium
Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.
Лепшы для: Аўтарэгрэсіўная архітэктура з максімальнай якасцю гуку
Спроба Tortoise TTSЯк працуе Neural TTS
Сучасны канвеер сінтэзу мовы ў чатырох кроках
Асновы
TTS пераўтварае пісьмовы тэкст у гукавы гук. Сучасныя сістэмы выкарыстоўваюць нейронныя сеткі, навучаныя на тысячах гадзінаў запісу чалавечай мовы.
Даследаваць розныя мадэлі
Кожная мадэль TTS выкарыстоўвае розную архітэктуру (трансфарматарную, дыфузную, варыяцыйную) з унікальнымі перавагамі ў хуткасці, якасці і функцыях.
Паспрабуйце самастойна
Лепшы спосаб зразумець TTS - гэта выкарыстоўваць яго. Паспрабуйце нашы бясплатныя мадэлі вышэй - устаўце любы тэкст і пачуйце яго за некалькі секунд.
Інтэграцыя ў вашыя праекты
Як толькі вы знойдзеце мадэль, якая вам падабаецца, выкарыстайце наш API для інтэграцыі TTS у вашыя праграмы, прадукты або працэс стварэння кантэнту.
Кароткая гісторыя пераўтварэння тэксту ў мовуName
Ад механічных размаўляючых машын да нейронных сетак
Першыя дні (1950-я - 1980-я)
Першая камп'ютарная гаворка была створана ў 1961 годзе, калі IBM
Знакамітыя сістэмы: Votrax (1970-я), DECtalk (1984, выкарыстоўваўся Стывенам Хокінгам), Apple
Злучаны сінтэз (1990- 2000- я)
Злучальны TTS запісвае рэальны чалавечы голас, які выказвае тысячы фонемных камбінацый, а затым злучае правільныя сегменты падчас выканання. Гэта дае больш натуральна гучаючую мову, але патрабуе вялікіх баз дадзеных (часта 10- 20 гадзін запісу на голас). Якасць у значнай ступені залежыць ад пошуку гладкіх злучэнняў паміж сегментамі.
Выкарыстоўваецца: AT&T Natural Voices, Nuance Vocalizer, ранні Google Translate TTS.
Статыстыка/Параметры (2000-2010-я гады)
Замест злучэння запісаў, параметрычныя мадэлі вывучалі статыстычныя прадстаўленні гаворкі. Прыхаваныя мадэлі Маркава (HMM) і пазней глыбокія нейронныя сеткі генеравалі параметры гаворкі (інтэнсіўнасць, працягласць, спектральныя характарыстыкі), якія перадаваліся праз вокадэр. Гэта дазваляла неабмежаваны слоўнікавы запас і прасцейшае стварэнне голасу, але крок вокадара часта прыводзіў да \
Ключавыя мадэлі: HTS, Merlin, раннія DNN-базаваныя сістэмы.
Неўральны TTS (з 2016 года)
Сучасная эра пачалася з WaveNet (DeepMind, 2016), які генераваў аўдыёсэмплі па семплях з дапамогай глыбокіх нейронных сетак. За ім пайшоў Tacotron (Google, 2017), які навучыўся адлюстроўваць тэкст прама на спектраграмах. Сёння
Ключавыя прарывы: WaveNet, Tacotron, FastSpeech, VITS, Bark, Kokoro.
Як працуе сучасны нейронны TTS
Архітэктура натуральна гучачых галасоў штучнага інтэлекту
Аналіз і нармалізацыя тэкстуName
Неапрацаваны тэкст ачышчаецца і нармалізуецца: лікі ператвараюцца ў словы (\
Акустычная мадэль (тэкст у спектраграму) Name
Акустычная мадэль (часта Трансфарматар або аўтарэгрэсіўная сетка) бярэ паслядоўнасць фонем і прадказвае спектраграму мела — візуальнае прадстаўленне таго, як гук
Вокадэр (спектраграма ў аўдыё) Name
Вокадэр пераўтварае mel- спектраграму ў рэальныя гукавыя хвалі. Раннія вокадары, такія як Griffin- Lim, выраблялі робатычныя артэфакты. Сучасныя нейронныя вокадары (HiFi- GAN, BigVGAN, Vocos) генеруюць аўдыё высокай якасці 24 кГц або 44, 1 кГц, якое захоплівае дробныя дэталі натуральнай мовы, уключаючы гукі дыхання і тонкія рухі губ.
Мадэлі End- to- End
Апошнія мадэлі, такія як VITS, Kokoro і Bark, цалкам прапускаюць двухступенчаты канвеер. Яны пераходзяць прама з тэксту ў гук у адной нейроннай сетцы, ствараючы больш натуральныя вынікі з меншымі артэфактамі. Некаторыя мадэлі (напрыклад, Bark) могуць нават генераваць негукавыя гукі, смех і музыку разам з мовай.
Параўнанне метадаў TTSName
Як параўноўваюцца чатыры пакаленні тэхналогіі TTS
| Прыбліжэнне | Эра | Натуральнасць | Гнуткасць | Хуткасць | Неабходныя дадзеныя |
|---|---|---|---|---|---|
| Формантны сінтэз Рэгулярнае мадэляваньне частаты |
1960s-1990s | Адсутнічае | |||
| Злучэнне Злучаныя гукавыя сегменты |
1990s-2010s | Гадзіны | |||
| Параметрычны (HMM/DNN) Статыстычныя мадэлі гаворкі |
2000s-2016 | 1-5 гадзін | |||
| Неўральны End- to- End Глыбокае навучанне (VITS, Kokoro, Bark) |
2016-Наяўны | Хвіліны ў гадзіны |
Звычайныя прыкладанні TTS
Дзе сёння выкарыстоўваецца пераўтварэнне тэксту ў мову
Даступнасць
Экранныя чытачы, дапаможныя прылады і інструменты для людзей з парушэннямі зроку або парушэннямі чытання выкарыстоўваюць TTS, каб зрабіць лічбавы кантэнт даступным для ўсіх.
Стварэнне зместу
YouTubers, podcasters, і стваральнікі сацыяльных медыя выкарыстоўваюць TTS для аўдыёзапісаў, апавяданняў і аўтаматызаванай вытворчасці кантэнту ў шырокім маштабе.
Віртуальныя памочнікіName
Siri, Alexa, Google Assistant і чат-боты па абслугоўванні кліентаў выкарыстоўваюць TTS для натуральнага выказвання адказаў карыстальнікам.
Частыя пытанні
Частыя пытаньні пра тэхналогію пераўтварэньня тэксту ў мову
Даведайцеся пра сучасны TTS самі
Паспрабуйце 24+ найноўшых мадэляў голасу штучнага інтэлекту бясплатна. Паглядзіце, як далёка тэхналогія пераўтварэньня тэксту ў мову пайшла.