Què és el text a veu (TTS)?
El text al discurs és la tecnologia que converteix el text escrit en un so dit usant la intel·ligència artificial. Des de primers sintetitzadors a avui
Conceptes de tecla en text a veu
S'entenen els blocs de construcció de la síntesi de veu moderna
El que TTS espera
TTS significa text a veu la tecnologia que converteix en el text escrit en l' àudio que es parla utilitzant les veus de l'ordinador.
Com funcionen les TTS Nural
El TTS modern utilitza xarxes neuronals profundes per analitzar el text, predir patrons de veu, i generar formes d'ones d'àudio que sonen increïblement humanes.
Historial del sintetitzador de veu
Des de 1960 sistemes basats en la regla a 1990 es concatena amb els models neuronals d'avui en dia, com TTS va evolucionar durant sis dècades.
Models d'AI moderns
Els models d'avui com Kokoro, Bark, i CosyVoice 2 usen transformadors, difusió i variació inferència per aconseguir la qualitat de la parla humana.
Aplicacions comuns
Els lectors de pantalla d' alta potència, la navegació GPS, els assistents virtuals, els llibres d'àudio, els robots de serveis de clients, plataformes e-learing, i creació de continguts.
Obre l' origen contra l'Anunci
Models de codi obert (MI, Apache 2.0) proveeixen lliure, TTS propis mentre que els serveis comercials ofereixen API gestionats amb SLAs i suport.
Models TTS disponibles en TTS.ai
Des de veus neuronals ràpidament i lleugeres a l'estudi de la qualitat
Kokoro
Free
Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.
Millor per a: L' estat del model petit de l'estat mostra com de lluny ha arribat el TTS neural
Intenta- ho Kokoro
Bark
Standard
Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.
Millor per a: Model basat en transformador demostra la generació d'àudio més enllà del discurs
Intenta- ho Bark
CosyVoice 2
Standard
Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency.
Millor per a: TTS de corrent amb qualitat de paritat humana i clonació zero- pla
Intenta- ho CosyVoice 2
Chatterbox
Premium
State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI.
Millor per a: Una clonació de veu zero-sho mostra la frontera de la síntesi de veu
Intenta- ho Chatterbox
Tortoise TTS
Premium
Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.
Millor per a: Autorevalitza la qualitat màxima de l' àudio
Intenta- ho Tortoise TTSCom funcionen les TTS Nural
La canonada de síntesi de veu moderna en quatre passos
Enteneu els bàsics
TTS converteix el text escrit en àudio parlat. Els sistemes moderns usen xarxes neuronals entrenats en milers d' hores de gravació de parla humana.
Exploreu models diferents
Cada model TTS usa una arquitectura diferent (traformador, difusió, variació) amb forces úniques a la velocitat, qualitat i característiques.
Intenta-ho tu mateix.
La millor manera d' entendre TTS és usar- lo. Proveu amb els models lliures per sobre de paste enganxar qualsevol text i escoltar- lo parlar en segons.
Integra en els vostres projectes
Una vegada trobeu un model que us agradi, useu la nostra API per integrar TTS en les vostres aplicacions, productes o flux de creació de continguts.
Un historial breu de text a veu
Des de màquines mecànics que parlen a les xarxes neuronals
Dies primerencs (1 950- 1980s)
Les primeres dates del discurs de l'ordinador es van reunir amb el 1961 quan IBM
Sistemes no configurables: Votrax (1970), DECtalk (1944), usat per Stephen Hawking), Apple
Sintetitzador concatentiu (0s-2000)
TTS concatentiu registren una veu humana real parlant de milers de combinacions de telèfon, després suaixa entre els segments de la dreta en temps d' execució. Això va produir un discurs més natural però requerida bases de dades massives (d' altres 10- 20 hores de gravació per veu). La qualitat dependrà de la reducció de punts de suavitzats entre segments.
Utilitzada per: AT+T Natural Voices, Nuance Vocalzer, principis de Google Tradueix TTS.
Estadística/ Paràmica (2000- 2009)
En comptes de detectar enregistraments, models paramètrics van aprendre representacions estadístiques del discurs. Els models ocults Markov (HMM) i més tard les xarxes nervioses generades (pitch, durada, característiques espectrals) que es van alimentar a través d' un vocode. Això permet la creació de vocabulari i la veu més fàcil, però el pas de voder sovint va produir una\
Models de claus: HTS, Merlin, principis dels sistemes basats en DNN.
TTS urban (2016-Present)
L' època moderna va començar amb OnaNet (DeepMind, 2016), la qual va generar mostres d' àudio usant xarxes neuronals profundes. Això va ser seguit de Tacotron (Google, 2017), que va aprendre al text del mapa directament a espectregrams. Avui dia
avenços en clau: WaveNet, Tacotron, veu ràpida, VITS, Bark, Kokoro.
Com funcionen els TTS moderns
L'arquitectura darrere de les veus de la IA natural
Anàlisi de text i normalització
El text cru està net i normalitzat: els números es converteixen en paraules (\
Model acústic (Text a Espectogram)
El model acústic (ften una xarxa transformadora o autoregres) pren la seqüència telefònica i prediu un espectre IIgram Aaron una representació visual de com l' àudio
Vocoder (Spectatrogram a l' àudio)
El vocodecodeder converteix l' espectre melgram en d'ones d' àudio reals. Els vocodeqers primers com Griffin-Lim va produir defectes robòticas. Els reproductors neuronals moderns (HiFi-GAN, BigVGAN, Vocos) generen alta qualitat de 24kHz o 44. 1kHz que captura els detalls del discurs natural, incloent-hi els moviments de l'alè i subtils.
Models final a final
Els últims models com VITS, Kokoro, i Bark ometen completament la canonada de dues etapes. Van directament del text a l' àudio en una única xarxa neural, produint resultats més naturals amb menys defectes. Alguns models (com ara Bark) poden generar sons que no tenen veu, riure i música al costat del discurs.
TTS ApropAs Comparat
Com es comparen les quatre generacions de la tecnologia TTS
| Apropa' t | EiraCity name (optional, probably does not need a translation) | Naturalitat | Flexibilitat | Velocitat | Dades necessàries |
|---|---|---|---|---|---|
| Syntant SynsisCity name (optional, probably does not need a translation) Modelació de freqüència basada en regla |
1960s-1990s | Cap | |||
| Concatentiu segments d' àudio desmuntat |
1990s-2010s | 10- 20+ hores | |||
| Paramètric (HMM/ DNN) Models de parla Estadística |
2000s-2016 | 1- 5 hores | |||
| Nural final a final En el fons d'aprenentatge (VITS, Kokoro, Bark) |
2016-Present | Minuts a hores |
Aplicacions comunes de TTSName
A on s' usa el text per parlar avui
Accessibilitat
Els lectors de pantalla, dispositius ajudants, i eines per a persones amb impaires visuals o lectura de discapacitats de TTS per a fer accessibles els continguts digitals a tots.
Creació del contingut
Els podcasts de YouTube, podcasts i creadors de xarxes socials utilitzen TTS per a les veus, la nirració, i la producció automatitzada de continguts a escala.
Assistents virtuals
Siri, Alexa, assistent de Google i xatbots de serveis de clients que utilitzen tots els TTS per a poder parlar respostes naturalment als usuaris.
Preguntes més freqüents
Preguntes comunes quant al text a la tecnologia de parla
TTS modern d'experiència
Proveu amb els models de veu intel· ligència AA de 24+ de l' estat per a la llibertat. Vegeu quant de temps ha arribat el text a la parla.