Texto a vozComment Axentes Música Fala a textoComment Clonaxe de voz Voice Design Marketplace Máis

Que é Texto a Voz (TTS)?

Texto a voz é a tecnoloxía que converte o texto escrito en son falado empregando intelixencia artificial. Desde os primeiros sintetizadores robóticos ata hoxe

Tecnoloxía Historial Como funciona Redes neurais Evolution
Comezar de balde Ver os prezos

Conceptos chave en Texto a Voz

Entender os bloques de construción da síntese de fala moderna

Que significa TTS

TTS significa Text-to-Speech — a tecnoloxía que converte o texto escrito en audio falado usando voces xeradas por ordenador.

Como funciona o TTS neural

O TTS moderno usa redes neurais profundas para analizar texto, predicir patróns de fala e xerar formas de onda de audio que soan notablemente humanas.

Historial da síntese de voz

Desde os sistemas baseados en regras da década de 1960 ata a síntese concatenativa da década de 1990 ata os modelos neurais actuais - como TTS evolucionou ao longo de seis décadas.

Modelos de IA modernos

Os modelos actuais como Kokoro, Bark e CosyVoice 2 usan transformadores, difusión e inferencia variacional para acadar unha calidade de fala a nivel humano.

Programas comúns

TTS alimenta lectores de pantalla, navegación GPS, asistentes virtuais, audiolibros, bots de servizo ao cliente, plataformas de aprendizaxe electrónica e creación de contidos.

Código aberto vs Comercial

Os modelos de código aberto (MIT, Apache 2.0) proporcionan TTS libre e auto-hospedado mentres que os servizos comerciais ofrecen APIs xestionadas con SLAs e soporte.

Modelos TTS dispoñibles en TTS.ai

De voces neurais rápidas e lixeiras a voces de calidade de estudio

KokoroKokoro

Free

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

Fast 5/5

Mellor para: Modelo pequeno de última xeración — mostra ata onde chegou o TTS neural

Probar Kokoro

BarkBark

Standard

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

Slow 4/5

Mellor para: Modelo baseado en transformadores que demostra a xeración de son máis alá da fala

Probar Bark

CosyVoice 2CosyVoice 2

Standard

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

Medium 5/5 Clonaxe de voz

Mellor para: Transmisión de TTS con calidade de paridade humana e clonación zero-shot

Probar CosyVoice 2

ChatterboxChatterbox

Premium

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

Medium 5/5 Clonaxe de voz

Mellor para: Clonaxe de voz a tiro cero que mostra a fronteira da síntese de voz

Probar Chatterbox

Tortoise TTSTortoise TTS

Premium

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

Slow 5/5 Clonaxe de voz

Mellor para: Arquitectura autorregressiva que prioriza a máxima calidade de son

Probar Tortoise TTS

Como funciona o TTS neural

A moderna canle de síntese de voz en catro pasos

1

Entender o básico

O TTS converte o texto escrito en son falado. Os sistemas modernos empregan redes neurais adestradas con miles de horas de gravacións de fala humana.

2

Explorar diferentes modelos

Cada modelo TTS usa unha arquitectura diferente (transformador, difusión, variacional) con fortalezas únicas en velocidade, calidade e características.

3

Probe vostede mesmo

A mellor maneira de entender o TTS é usándoo. Probe os nosos modelos gratuítos de riba: apegue calquera texto e escoite a súa pronuncia en segundos.

4

Integre nos seus proxectos

Unha vez que atope un modelo que lle guste, use a nosa API para integrar TTS nas súas aplicacións, produtos ou fluxo de traballo de creación de contido.

Unha breve historia da síntese de vozName

De máquinas mecánicas falantes a redes neurais

Primeiros días (1950- 1980)

O primeiro discurso xerado por computador data de 1961, cando IBM

Sistemas notables: Votrax (anos 70), DECtalk (1984, usado por Stephen Hawking), Apple

Síntese concatenativa (1990- 2000)

O TTS concatenado grava unha voz humana real que fala miles de combinacións de fonemas, e logo une os segmentos correctos en tempo de execución. Isto produce unha voz máis natural, pero requiría bases de datos enormes (a miúdo 10- 20 horas de gravación por voz). A calidade dependía moito de atopar xuntas suaves entre os segmentos.

Utilizado por: AT&T Natural Voices, Nuance Vocalizer, Google Translate TTS inicial.

Estatística/Paramétrica (2000-2010)

No canto de unir as gravacións, os modelos paramétricos aprenderon representacións estatísticas da fala. Os Modelos de Markov Ocultos (HMMs) e máis tarde as redes neurais profundas xeraron parámetros da fala (tono, duración, características espectrais) que foron alimentados a través dun vocoder. Isto permitiu un vocabulario ilimitado e unha creación de voz máis sinxela, pero o paso do vocoder a miúdo producía un \ t

Modelos clave: HTS, Merlin, primeiros sistemas baseados en DNN.

Neural TTS (2016-presente)

A era moderna comezou con WaveNet (DeepMind, 2016), que xeraba audio mostra por mostra usando redes neurais profundas. Isto foi seguido por Tacotron (Google, 2017), que aprendeu a mapear texto directamente a espectrogramas. Hoxe

Avances clave: WaveNet, Tacotron, FastSpeech, VITS, Bark, Kokoro.

Como funciona o TTS neural moderno

A arquitectura detrás das voces de IA de son natural

Análise e normalización de texto

O texto en bruto limpábase e normalizábase: os números convertíanse en palabras (\

Modelo acústico (Texto a espectrograma) Name

O modelo acústico (a miúdo un transformador ou unha rede autorregressiva) toma a secuencia de fonemas e predice un espectrograma de mel, unha representación visual de como o son

Vocoder (de espectrograma a son)

O vocoder converte o espectrograma mel en formas de onda de son reais. Os primeiros vocoders como Griffin- Lim produciron artefactos robóticos. Os vocoders neurais modernos (HiFi- GAN, BigVGAN, Vocos) xeran son de alta fidelidade de 24 kHz ou 44, 1 kHz que captura os detalles finos da fala natural, incluíndo os sons da respiración e os movementos sutiles dos beizos.

Modelos end- to- end

Os modelos máis recentes como VITS, Kokoro e Bark saltan por completo a canalización de dúas etapas. Van directamente do texto ao son nunha única rede neural, producindo resultados máis naturais con menos artefactos. Algúns modelos (como Bark) poden mesmo xerar sons non de fala, risas e música xunto coa fala.

Comparación de enfoques de TTS

Como se comparan as catro xeracións da tecnoloxía TTS

Aproximación Era Naturalidade Flexibilidade Velocidade Necesítanse datos
Síntese de formantes
Modelado de frecuencia baseado en regras		 1960s-1990s Ningunha
Concatenación
Segmentos de son unidos		 1990s-2010s 10- 20 horas
Paramétrico (HMM/DNN)
Modelos estatísticos de fala		 2000s-2016 1-5 horas
Neural de extremo a extremo
Aprendizaxe profunda (VITS, Kokoro, Bark)		 2016-Presente Minutos a horas

Aplicacións comúns de TTS

Onde se emprega hoxe o sinal de voz

Accesibilidade

Os lectores de pantalla, dispositivos de asistencia e ferramentas para persoas con discapacidades visuais ou de lectura dependen de TTS para facer o contido dixital accesible para todos.

Creación de contido

YouTubers, podcasters e creadores de redes sociais usan TTS para voces, narración e produción automatizada de contidos a escala.

Asistentes virtuais

Siri, Alexa, o Asistente de Google e os chatbots de servizo ao cliente usan TTS para falar respostas naturalmente aos usuarios.

Preguntas frecuentes

Preguntas comúns acerca da tecnoloxía de síntese de voz

TTS significa Text- to- Speech. Refírese á tecnoloxía que converte o texto escrito en palabras faladas audibles empregando voces sintetizadas ou xeradas por IA. O termo emprégase indistintamente con « síntese de fala » na literatura técnica.

Os sistemas modernos de TTS traballan en tres etapas: análise de texto (análise, normalización, conversión de fonemas), predición da prosodia (determinación do ritmo, ton, tensión e pausas) e síntese de son (xerar a forma de onda real do son). Os modelos neurais aprenden as tres etapas a partir dos datos de adestramento.

O TTS concatenado une fragmentos de fala pregrabados, que poden soar irregulares nas transicións. O TTS neural xera fala desde cero empregando aprendizaxe profunda, producindo un son máis suave e natural con mellor prosodia e emoción.

SSML (Speech Synthesis Markup Language) é unha linguaxe de marcación baseada en XML que lle permite controlar como os sistemas TTS pronuncian o texto. Pode especificar pausas, énfase, pronuncia, cambios de ton e velocidade de fala empregando etiquetas SSML dentro da entrada de texto.

TTS úsase para a accesibilidade (lectores de pantalla para usuarios con discapacidade visual), asistentes virtuais (Siri, Alexa, Google Assistant), produción de audiolibros, aprendizaxe electrónica, navegación GPS, sistemas IVR de atención ao cliente, creación de contidos e aplicacións de aprendizaxe de linguas.

O TTS evolucionou desde sistemas robóticos baseados en regras na década de 1960, á síntese concatenativa na década de 1990, á síntese paramétrica estatística na década de 2000, ao TTS neural con WaveNet en 2016, aos modelos de transformador e difusión de hoxe que logran unha calidade a nivel humano.

O TTS de son natural require unha prosodia precisa (ritmo, énfase, entoación), un ritmo axeitado, transicións suaves entre fonemas e unha identidade de voz consistente. Os modelos neurais aprenden estes patróns a partir de grandes conxuntos de datos de gravacións de fala humana natural.

Os modelos de clonación de voz como Chatterbox e CosyVoice 2 poden replicar unha voz específica a partir de só 5- 30 segundos de son de referencia. A voz clonada captura o timbre, o acento e o estilo de fala, aínda que se aplican consideracións éticas e legais á clonación das voces doutros.

Os modelos TTS modernos admiten en conxunto máis de 30 linguas. Algúns modelos están especializados en linguas específicas mentres que outros son multilingües. O inglés ten a maioría dos modelos e voces dispoñíbeis, pero o chinés, o xaponés, o coreano, o español e as linguas europeas están ben soportados.

TTS é un subconxunto da xeración de voz por IA. TTS converte especificamente a entrada de texto en saída de voz. A xeración de voz por IA é un termo máis amplo que tamén inclúe clonación de voz, conversión de voz, voz a voz e xeración de efectos sonoros.

Depende das súas necesidades. Kokoro ofrece o mellor equilibrio entre velocidade e calidade para uso xeral. Chatterbox lidera na clonación de voz. Orpheus sobresae na expresión emocional. StyleTTS 2 produce a narración máis natural dun só falante. Non hai un único modelo « mellor » para todos os casos de uso.

Si. Todos os modelos de TTS.ai son de código aberto e poden ser autoaloxados. Os modelos só de CPU como Piper poden executarse en calquera ordenador. Os modelos de GPU como Kokoro e Bark precisan unha GPU NVIDIA con 2-8 GB de VRAM. A nosa plataforma tamén proporciona acceso aloxado para que non teñas que xestionar a infraestrutura.
5.0/5 (1)

Experimente vostede mesmo o TTS moderno

Probe máis de 24 modelos de voz de IA de última xeración de balde. Vexa ata onde chegou a síntese de voz.

Inscríbete gratis Ver os prezos