Што е текст на говорот (ТТС)?

Текстот на говорот е технологијата која го претвора текстот во говорен аудио користејќи вештачка интелигенција.

Технологија Историја Како функционира Неврални мрежи Еволуција

Клучни концепти во текстот до говорот

Разбирање на градежните блокови на модерната синтеза на говорот

За што стои ТТС

TTS претставува текст-то-говор — технологијата која го конвертира текстот во говорен аудио користејќи компјутерски генерирани гласови.

Како функционираат невралните ТТС

Модерните ТТС користат длабоки нервни мрежи за анализирање на текстот, предвидување на образците на говорот и генерирање на аудио бранови кои звучат неверојатно човечки.

Историја на синтези на говорот

Од 1960-тите до 1990-тите, конкатенатативна синтеза на денешните неврални модели — како ТТС еволуирала во текот на шест децении.

Модерни модели на ВИ

Денешните модели како Кокоро, Барк и CosyVoice 2 користат трансформатори, дифузија и варијациони заклучоци за постигнување на квалитетот на говорот на човековото ниво.

Заеднички апликации

TTS ги поврзува читателите на екранот, навигацијата на ГПС, виртуелните асистентки, аудиокнигите, роботите за сервисот на клиентите, платформите за електронско учење и создавањето на содржините.

Отворен извор против комерцијално

Модели со отворен извор (МИТ, Апачи 2.0) обезбедуваат слободни, самодомаќиви ТТС, додека комерцијалните услуги нудат управувани АПИ со СЛА и поддршка.

TTS модели достапни на TTS.ai

Од брзи и лесни до студио квалитетни нервни гласови

KokoroKokoro

Free

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

Fast 5/5

Најдобро за: Современиот мал модел — покажува колку далеку стигнала невралната ТТС

Обиди се Kokoro

BarkBark

Standard

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

Slow 4/5

Најдобро за: Модел базиран на трансформатор кој демонстрира генерација на аудио преку говор

Обиди се Bark

CosyVoice 2CosyVoice 2

Standard

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

Medium 5/5 Гласовно клонирање

Најдобро за: ТТС со квалитет на човечкиот паритет и клонирање со нулти куршуми

Обиди се CosyVoice 2

ChatterboxChatterbox

Premium

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

Medium 5/5 Гласовно клонирање

Најдобро за: Гласовното клонирање со нулти куршуми ја покажува границата на синтезата на гласот

Обиди се Chatterbox

Tortoise TTSTortoise TTS

Premium

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

Slow 5/5 Гласовно клонирање

Најдобро за: Авторегресивна архитектура за приоритетирање на максималниот аудио квалитет

Обиди се Tortoise TTS

Како функционираат невралните ТТС

Современиот нафтовод за синтеза на говорот во четири чекори

1

Разбери ги основните работи

Современите системи користат нервни мрежи обучени за илјадници часови снимања на човечки говор.

2

Истражувај различни модели

Секој TTS модел користи различна архитектура (трансформатор, дифузија, варијација) со уникатни јаки страни во брзината, квалитетот и карактеристиките.

3

Обиди се самиот

Најдобриот начин да го разбереш ТТС е да го користиш.

4

Интегрирај се во своите проекти

Кога ќе најдете модел што ви се допаѓа, користете го нашиот API за да го интегрирате TTS во вашите апликации, производи или создавање на содржини.

Кратка историја на текстот во говор

Од машините за механичко зборување до нервните мрежи

Рани денови (1950-1980-ти)

Првиот компјутерски генериран говор датира од 1961 година, кога IBM

Приметни системи: Votrax (1970), DECtalk (1984), користен од Стивен Хокинг), Apple

Конкатенативни синтези (1990- 2000-ти)

Конкатенативните ТТС снимаат вистински човечки глас говорејќи илјадници комбинации на фонеми, а потоа ги зашиваат вистинските сегменти во тековно време. Ова произведува повеќе природно-звучен говор, но бараше масивни бази на податоци (често 10-20 часа снимања по глас). Квалитетот многу зависеше од пронаоѓањето на глатки спојувања помеѓу сегментите.

Користи се од: AT&T Natural Voices, Nuance Vocalizer, рана Google Translate TTS.

Статистичка/Параметричка (2000-те-2010-ти)

Наместо зашивање на снимките, параметричките модели научија статистички претстави на говорот. Скриените модели Марков (HMMs) и подоцна длабоките нервни мрежи генерираа параметри на говорот (пич, траење, спектрални карактеристики) кои беа хранени преку вокодер. Ова овозможи неограничен речник и полесно создавање на глас, но чекорот на вокодер често создаваше\

Клучни модели: ХТС, Мерлин, рани системи базирани на ДНН.

Неврална ТТС (2016- претставен)

Модерната ера започна со WaveNet (DeepMind, 2016), кој генерираше аудио примерок според примерок со помош на длабоки нервни мрежи. Следеше Такотрон (Google, 2017), кој научи директно да мапира текст на спектрограми. Денес

Клучни резултати: WaveNet, Takotron, Fast Speech, VITS, Bark, Kokoro.

Како функционира современата неврална ТТС

Архитектурата зад природни гласови на АИ

Анализа на текст и нормализација

Сиров текст е исчистен и нормализиран: броевите стануваат зборови (\

Акустичен модел (текст до спектар)

Акустичкиот модел (често трансформатор или автоматска регресивна мрежа) ја зема секвенцата на фонеми и предвидува мел спектрограм — визуелно претставување на звукот

Вокодер (спектрограм во аудио)

Вокодерот го конвертира мел спектрограмот во вистински аудио бранови. Раните вокодери како Грифин-Лим произведоа роботски артефакти.

Модели од крај до крај

Последните модели како што се ВИТС, Кокоро и Барк целосно го прескокнуваат двоетапениот гасовод. Тие одат директно од текстот до аудиото во една неврална мрежа, создавајќи поприродни резултати со помалку артефакти. Некои модели (како Барк) можат дури и да создаваат звуци, смеа и музика заедно со говорот.

ТТС пристапува во споредба

Како се споредуваат четирите генерации на ТТС технологија

Пристап Ера Природа Флексибилност Брзина Потребни се податоци
Формални синтези
Моделирање на фреквенција базирано на правила
1960s-1990s Нема
Конкатенативен
Стиснати аудио сегменти
1990s-2010s 10- 20+ часови
Параметричен (HMM/ DNN)
Статистички модели на говор
2000s-2016 1-5 часа
Крај на невралниот крај
Длабоко учење (ВИТС, Кокоро, Барк)
2016-Присутен Минути до часови

Заеднички апликации на TTS

Каде што денес се користи текстот за говор

Пристапност

Читателите на екранот, помошни уреди и алатки за луѓето со оштетени визуелни работи или онеспособени со читање се потпираат на ТТС за да им се направи дигитална содржина достапна на сите.

Креирање на содржината

ЈуТјуб, подкасти и креатори на социјалните медиуми користат ТТС за гласови, нарација и автоматско производство на содржини во големина.

Виртуелни помошници

Сири, Алекса, Гугл асистент, и сервисот на клиентите сите користат ТТС за да зборуваат природни одговори кон корисниците.

Често поставувани прашања

Вообичаени прашања за текстот на говорната технологија

ТТС претставува текст- на-говор. Се однесува на технологијата која го конвертира пишаниот текст во звучни зборувани зборови со помош на синтетички или AI-генерирани гласови. Терминот се користи заменливо со „синтеза на говор“ во техничката литература.

Модерните ТТС системи работат во три фази: анализа на текстот (парширање, нормализација, конверзија на фонеми), предвидување на прозоди (одредување на ритамот, течење, стрес и паузи) и синтеза на аудиото (создавање на вистинскиот звуков бран). Неуралните модели ги учат сите три фази од податоците за обука.

Невралната ТТС генерира говор од почеток користејќи длабоко учење, произведувајќи поглатко, поприроден звук со подобра прозодија и емоција.

SSML ( синтези на синтези на говорот) е XML- базиран јазик за обележување кој ви овозможува да контролирате како TTS системите го изговараат текстот. Може да наведете паузи, нагласок, изговор, промени на теренот и брзина на зборување користејќи SSML ознаки во влезот од текстот.

TTS се користи за пристапност (читувачи на екрани за корисници со оштетени видови), виртуелни асистенти (Siri, Alexa, Google Assistant), производство на аудио книги, електронско учење, навигација на ГПС, ИВР системи за корисници, создавање на содржини и апликации за учење на јазикот.

ТТС еволуираше од роботичките системи базирани на правила во 1960-тите, до конкатенатативна синтеза во 1990-тите, до статистичка параметричка синтеза во 2000-тите, до неуронни ТТС со WaveNet во 2016-та година, до денешните трансформатори и дифузиски модели кои постигнуваат квалитет на човековото ниво.

Природно-звучна ТТС бара точна прозодија (ритм, стрес, интонација), соодветна пацификација, мазна транзиција помеѓу фонеми и конзистентен гласовен идентитет. Неуралните модели ги учат овие образци од големите податоци на природните човечки записи на говор.

Гласовните клонирачки модели како Chatterbox и CosyVoice 2 можат да репродуцираат специфичен глас од само 5-30 секунди референтен аудио.

Модерните модели на ТТС колективно поддржуваат 30+ јазици. Некои модели се специјализирани на специфични јазици додека други се јазици. Англискиот има најдостапни модели и гласови, но кинески, јапонски, корејски, шпански и европски јазици се добро поддржани.

TTS е подмножество од АИ генерација на глас. ТТС конкретно го конвертира текстот во говорниот излез. АИ гласот генерира поширок израз кој вклучува и клонирање на гласот, конверзија на гласот, говор- во- говор и генерирање звучни ефекти.

Зависи од вашите потреби. Кокоро нуди најдобра рамнотежа на брзината и квалитетот за општа употреба. Чаттербокс води во клонирање на гласот. Орфеус е одличен во емоционален израз. StyleTTS 2 ја создава најприродната нарација за еден говорник. Нема единствен „ најдобар“ модел за сите случаи на употреба.

Да. Сите модели на TTS.ai се отворени и можат да бидат самодомаќени. Моделите само за процесор како Piper работат на било кој компјутер. На GPU модели како Kokoro и Bark им треба NVIDIA GPU со 2-8GB VRAM. Нашата платформа исто така обезбедува домаќински пристап за да не морате да управувате со инфраструктурата.
5.0/5 (1)

Твоите повратни информации ни помагаат да ги решиме проблемите.

Доживеј современа ТТС

Обиди се со 20+ најмодерни звучни модели на АИ бесплатно. Види колку далеку стигна текстот за говорот.