Testutik hizketara Agenteak Musika Hitzetik testura Ahots klonaketa Voice Design Marketplace Gehiago

Zer da Testutik Ahoskerara (TTS)?

Testutik hizketara idatzitako testua ahozko audio bihurtzen duen teknologia da, adimen artifiziala erabiliz. Hasierako sintetizadore robotikoetatik gaur egunera arte

Teknologia Historia Nola funtzionatzen duen Sare neuronalak Evolution-en ezarpenak
Hasi doan Ikusi prezioa

Testutik hizketarako gako-kontzeptuak

Hizketa-sintesi modernoaren eraikuntza-blokeak ulertzea

Zer esan nahi du TTS- ek

TTS (Test-to-Speech) testua hizketara bihurtzen duen teknologia da, ordenagailuz sortutako ahotsak erabiliz.

Neural TTS nola funtzionatzen duen

TTS modernoak sare neuronal sakona erabiltzen du testua analizatzeko, hizketa-ereduak aurreikusteko eta giza soinua duten audio-uhinak sortzeko.

Hitz-sintesiaren historia

1960ko hamarkadako arauetan oinarritutako sistemetatik 1990eko hamarkadako sintesia konkatenatibora eta gaur egungo neurona-ereduetaraino, TTS nola eboluzionatu den sei hamarkadatan zehar.

AI modelo modernoak

Gaur egun, Kokoro, Bark eta CosyVoice 2 bezalako modeloek transformadoreak, difusioa eta inferentzia aldakorra erabiltzen dituzte giza-mailako hizketa-kalitatea lortzeko.

Aplikazio arruntak

TTS-k pantaila irakurleak, GPS nabigazioa, laguntzaile birtualak, audioliburuak, bezeroarentzako zerbitzuko bot-ak, e-learning plataformak eta edukien sorkuntza bultzatzen ditu.

Kode irekia vs komertziala

Kode irekiko ereduek (MIT, Apache 2.0) TTS librea eta auto-ostatua eskaintzen dute, zerbitzu komertzialek API kudeatuak eskaintzen dituzten bitartean SLA eta laguntzarekin.

TTS modeloak eskuragarri daude TTS.ai-n

Ahots neuronal azkar eta arinetatik estudio-kalitatearaino

KokoroKokoro

Free

Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.

Fast 5/5

Honako hauentzako onena: Gaur egungo modelo txikia — TTS neuronala zenbateraino iritsi den erakusten du

Saiatu Kokoro

BarkBark

Standard

Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.

Slow 4/5

Honako hauentzako onena: Transformadorean oinarritutako eredua, hizketaz haratagoko audio sorkuntza erakusten duena

Saiatu Bark

CosyVoice 2CosyVoice 2

Standard

Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency.

Medium 5/5 Ahots klonaketa

Honako hauentzako onena: TTS streaming-a giza-pareko kalitatearekin eta zero-shot klonatzearekin

Saiatu CosyVoice 2

ChatterboxChatterbox

Premium

State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI.

Medium 5/5 Ahots klonaketa

Honako hauentzako onena: Zero-shot ahots klonaketa, ahots sintetizazioaren muga erakusten duena

Saiatu Chatterbox

Tortoise TTSTortoise TTS

Premium

Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.

Slow 5/5 Ahots klonaketa

Honako hauentzako onena: Arkitektura autoregresiboak audio-kalitatea maximizatzen du

Saiatu Tortoise TTS

Neural TTS nola funtzionatzen duen

Hizketa-sintesiaren hodi modernoa lau urratsetan

1

Oinarriak ulertzea

TTSk idatzitako testua ahozko audio bihurtzen du. Sistema modernoek sare neuronalak erabiltzen dituzte, giza hizketaren milaka orduko grabazioetan trebatuak.

2

Esploratu modelo desberdinak

TTS modelo bakoitzak arkitektura desberdin bat erabiltzen du (transformadorea, difusioa, aldakorra), abiadura, kalitatea eta ezaugarrietan indar bereziak dituena.

3

Saiatu zeure burua

TTS ulertzeko modurik onena erabiltzea da. Probatu goiko eredu doakoak - itsatsi edozein testu eta entzun hitz egiten segundo batzuetan.

4

Integratu zure proiektuetan

Nahi duzun eredua aurkitzen duzunean, erabili gure APIa TTS zure aplikazioetan, produktuetan edo edukia sortzeko lan-fluxuan integratzeko.

Testu-hizketaren historia laburra

Hitz egiten duten makina mekanikoetatik neurona-sareetara

Lehen egunak (1950-1980)

Ordenagailuz sortutako lehen hizketa 1961ean izan zen, IBMk

Sistema aipagarriak: Votrax (1970eko hamarkada), DECtalk (1984, Stephen Hawkingek erabilia), Apple

Sintesi konkatenatzailea (1990-2000ko hamarkada)

TTS kateatzaileak benetako giza ahots bat grabatzen du milaka fonema-konbinazio hitz egiten, eta ondoren segmentu egokiak exekuzio-denboraldian elkartzen ditu. Honek ahots naturalagoa sortzen du, baina datu-base handiak behar ditu (maiz, ahots bakoitzeko 10-20 orduko grabazioak). Kalitatea segmentuen arteko lotura leunak aurkitzearen mende zegoen.

AT&T Natural Voices, Nuance Vocalizer eta Google Translatek erabiltzen dute.

Estatistikoa/Parametrikoa (2000-2010)

Grabazioak elkartu ordez, eredu parametrikoek hizketaren irudikapen estatistikoak ikasi zituzten. Ezkutuko Markov ereduek (HMM) eta geroago neurona-sare sakonek hizketaren parametroak sortu zituzten (tonalitatea, iraupena, ezaugarri espektralak) eta ahots-sortzaile batetik sartzen ziren. Honek hiztegi mugagabea eta ahots-sorkuntza errazagoa ahalbidetzen zuen, baina ahots-sortzaile-urratsak sarritan \

Funtsezko ereduak: HTS, Merlin, DNNn oinarritutako lehen sistemak.

Neural TTS (2016-gaur egun)

Aro modernoa WaveNet-ekin (DeepMind, 2016) hasi zen, neurona-sare sakona erabiliz audio-lagin batetik bestera sortzen zuena. Ondoren Tacotron (Google, 2017) etorri zen, testua zuzenean espektrogramara mapatzen ikasi zuena. Gaur egun

Funtsezko aurrerapenak: WaveNet, Tacotron, FastSpeech, VITS, Bark, Kokoro.

TTS neuronal modernoak nola funtzionatzen duen

AI ahots naturalen atzean dagoen arkitektura

Testu analisia eta normalizazioa

Testu gordina garbitu eta normalizatu egiten da: zenbakiak hitzak bihurtzen dira (\

Eredu akustikoa (testua espektrogramara)

Eredu akustikoak (normalean transformadore bat edo sare autoregresibo bat) fonema sekuentzia hartzen du eta mel espektrograma bat iragartzen du, hau da, audioa nola transmititzen den adierazten duen irudikapen bisuala.

Vocoder (espektrograma audiora)

Vokodoreak mel espektrogramak benetako audio-uhinak bihurtzen ditu. Griffin-Lim bezalako lehen vokodoreek artefaktu robotikoak sortzen zituzten. Vokodore neuronal modernoek (HiFi-GAN, BigVGAN, Vocos) fideltasun handiko 24 kHz edo 44,1 kHz-ko audioa sortzen dute, hizketa naturalaren xehetasunak harrapatzen dituena, arnasa-soinuak eta ezpain-mugimendu xumeak barne.

Amaieratik amaierara modeloak

VITS, Kokoro eta Bark bezalako eredu berriek ez dute bi faseko kanalizaziorik erabiltzen. Testutik audiora joaten dira zuzenean sare neuronal bakar batean, emaitza naturalagoak eta artefaktu gutxiago sortuz. Modelo batzuk (Bark, adibidez) hizketarekin batera hizketa ez diren soinuak, barreak eta musika ere sor ditzakete.

TTS hurbilketak alderatuta

TTS teknologiaren lau belaunaldien arteko konparaketa

Hurbilketa Era Naturaltasuna Malgutasuna Abiadura Datuak behar dira
Sintesi formantea
Erregeletan oinarritutako maiztasun-modelizazioa		 1960s-1990s Bat ere ez
Konkatenatzailea
Audio-segmentuak lotuta		 1990s-2010s 10-20+ ordu
Parametrikoa (HMM/DNN)
Hizketa-eredu estatistikoak		 2000s-2016 1-5 ordu
Neural End-to-End
Ikaskuntza sakona (VITS, Kokoro, Bark)		 2016-Aurkezpena Minutuetatik orduetara

TTSren aplikazio arruntak

Testutik hizketara gaur erabiltzen den lekua

Erabilerraztasuna

Pantaila irakurleak, gailu lagungarriak eta ikusmen urritasuna duten pertsonentzako tresnak TTS-n oinarritzen dira eduki digitala guztiontzat eskuragarri egiteko.

Edukiaren sorrera

YouTuberrek, podcasterrek eta sare sozialen sortzaileek TTS erabiltzen dute ahots-transmisiorako, narraziorako eta eskala handiko edukien ekoizpen automatizaturako.

Laguntzaile birtualak

Siri, Alexa, Google Assistant eta bezeroarentzako arreta chatbot guztiek TTS erabiltzen dute erabiltzaileei erantzun naturalak emateko.

Maiz egiten diren galderak

Testutik hizketarako teknologiari buruzko galdera ohikoenak

TTS-k Testutik Ahoskerara esan nahi du. Ahots sintetizatuak edo AI-k sortutakoak erabiliz idatzitako testua ahoskaturiko hitz entzugarri bihurtzen duen teknologiari egiten dio erreferentzia. Terminoa "hizketa-sintesiarekin" elkartrukatzeko erabiltzen da literatura teknikoan.

TTS sistema modernoek hiru fasetan lan egiten dute: testuaren analisia (analisia, normalizazioa, fonemen bihurketa), prosodiaren iragarpena (erritmoa, tonua, tentsioa eta pausak zehaztea) eta audioaren sintesia (soinuaren benetako uhin-forma sortzea). Eredu neuronalek hiru fase guztiak ikasten dituzte entrenamendu-datuetatik.

TTS kateatzaileak aurre-grabatutako hizketa-zatiak elkartzen ditu, trantsizioetan zaratatsua izan daitekeena. TTS neuronalak hizketa hutsetik sortzen du ikaskuntza sakona erabiliz, soinu leunagoa eta naturalagoa sortuz, prosodia eta emozio hobeekin.

SSML (Speech Synthesis Markup Language) XMLn oinarritutako markatze-lengoaia da, TTS sistemek testua nola ahoskatzen duten kontrolatzeko aukera ematen dizuna. Pausoak, enfasia, ahoskatzea, tonu-aldaketak eta hizketa-abiadura zehaztu ditzakezu zure testu-sarreran SSML etiketak erabiliz.

TTS erabilgarritasunerako erabiltzen da (ikusmen urritasuna duten erabiltzaileentzako pantaila irakurgailuak), laguntzaile birtualak (Siri, Alexa, Google Assistant), audioliburu ekoizpena, e-ikaskuntza, GPS nabigazioa, bezeroarentzako arreta IVR sistemak, eduki sorkuntza eta hizkuntza ikasteko aplikazioak.

TTS 1960ko hamarkadan arauetan oinarritutako sistema robotikoetatik 1990eko hamarkadan sintesi konkatenatibora, 2000ko hamarkadan sintesi parametriko estatistikora, 2016an WaveNet-ekin TTS neuronalera eta gaur egungo transformadore eta difusio ereduetara eboluzionatu da, giza mailako kalitatea lortzen dutenak.

TTS naturalak prosodia zehatza (erritmoa, tentsioa, intonazioa), pauso egokia, fonemen arteko trantsizio leunak eta ahots-identitate koherentea behar ditu. Eredu neuronalek eredu horiek giza hizketaren grabazio naturalen datu-multzo handietatik ikasten dituzte.

Chatterbox eta CosyVoice 2 bezalako ahotsa klonatzeko ereduek ahots jakin bat erreproduzi dezakete 5-30 segundoko erreferentziako audiotik. Ahots klonatuak tinbrea, azentu eta hizketa-estiloa hartzen ditu, nahiz eta kontsiderazio etiko eta legalak aplikatzen diren besteen ahotsak klonatzean.

TTS modelo modernoek 30 hizkuntza baino gehiago onartzen dituzte. Modelo batzuk hizkuntza jakin batzuetan espezializatuta daude eta beste batzuk hizkuntza anitzekoak dira. Ingelesa da modelo eta ahots erabilgarri gehien dituena, baina txinera, japoniera, koreera, gaztelania eta Europako hizkuntzak ongi onartzen dira.

TTS AI ahots-sorkuntzaren azpimultzo bat da. TTSk testu-sarrera hizketa-irteera bihurtzen du. AI ahots-sorkuntza termino zabalagoa da, eta honako hauek ere barne hartzen ditu: ahots-klonazioa, ahots-bihurketa, hizketa-hizketa eta soinu-efektuen sorkuntza.

Zure beharren araberakoa da. Kokoro-k abiadura eta kalitatearen arteko oreka onena eskaintzen du erabilera orokorrerako. Chatterbox-ek liderra da ahots klonatzean. Orpheus-ek nabarmentzen da emozioen adierazpenean. StyleTTS 2-k ahots bakarreko narraziorik naturalena ekoizten du. Ez dago modelo "onena" bakar bat kasu guztietarako.

Bai. TTS.ai-ko eredu guztiak kode irekikoak dira eta norberak ostatatu daitezke. Piper bezalako PUZ soilik duten modeloak edozein ordenagailutan exekuta daitezke. Kokoro eta Bark bezalako GPU modeloek NVIDIA GPU bat behar dute, 2-8 GB-ko VRAMarekin. Gure plataformak sarbide ostatatua ere eskaintzen du, azpiegitura kudeatu beharrik izan ez dezazun.
5.0/5 (1)

Ezagutu TTS modernoa zuk zeuk

Probatu 24+ AI ahots-eredu moderno doan. Ikusi zenbateraino iritsi den testu-hizketa.

Izena eman doan Ikusi prezioa