Текст к речи АИ Агенты Музыка Звук к тексту Клонирование голоса Голосовой дизайн Рынок Больше

Что такое текст для речи (TTS)?

Текст в речь — это технология, преобразующая письменный текст в разговорный аудиозвук с использованием искусственного интеллекта. От ранних роботизированных синтезаторов до современных нейронных сетей, которые звучат неотличимо от человека, TTS преобразовал наше взаимодействие с технологией, потребляет контент и делает информацию доступной.

Технология История Как это работает Нейронные сети Эволюция
Свободное начало Вид Ценообразование

Ключевые концепции в тексте речи

Понимание основ современного синтеза речи

Что означает TTS

TTS означает Text-to-Speech — технология, которая преобразует письменный текст в разговорный звук с помощью компьютерных голосов.

Как работает нейронный TTS

Современные TTS используют глубокие нейронные сети для анализа текста, прогнозирования речевых схем и создания звуковых волновых форм, которые звучат удивительно человечно.

История речевого синтеза

С 1960-х по 1990-е годы системы, основанные на правилах, были синтезированы до современных нейронных моделей — как ТТС развивались на протяжении шести десятилетий.

Современные модели АИ

Сегодняшние модели, такие как Kokoro, Bark и CosyVoice 2, используют трансформаторы, диффузию и вариации для достижения качества речи на уровне человека.

Обычные приложения

Скриншоты ТТС, GPS навигация, виртуальные ассистенты, аудиокниги, боты обслуживания клиентов, платформы электронного обучения и создание контента.

Открытый источник в сравнении с коммерческим

Модель с открытыми исходными кодами (MIT, Apache 2.0) обеспечивает бесплатный, самостоятельный TTS, а коммерческие услуги предлагают управляемые API с ОАС и поддержку.

Модели TTS имеются на TTS.ai

От быстрых и легких до неврологических голосов студийного качества

KokoroKokoro

Free

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

Fast 5/5

Лучший для: Современная маленькая модель показывает, как далеко продвинулась нейронная ТТС

Попробуй Kokoro

BarkBark

Standard

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

Slow 4/5

Лучший для: Модель на основе трансформатора, демонстрирующая звуковое поколение за пределами речи

Попробуй Bark

CosyVoice 2CosyVoice 2

Standard

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

Medium 5/5 Клонирование голоса

Лучший для: Установка ТТС на основе принципа равенства между мужчинами и женщинами и клонирование с нулевой частотой вращения

Попробуй CosyVoice 2

ChatterboxChatterbox

Premium

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

Medium 5/5 Клонирование голоса

Лучший для: Клонирование с нулевым голосом, показывающее границы синтеза голоса

Попробуй Chatterbox

Tortoise TTSTortoise TTS

Premium

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

Slow 5/5 Клонирование голоса

Лучший для: Авторегрессивная архитектура, приоритизирующая максимальное качество звука

Попробуй Tortoise TTS

Как работает нейронный TTS

Современный процесс синтеза речи в четыре этапа

1

Поймите основы

В современных системах используются нейронные сети, обученные тысячам часов записей речи человека.

2

Изучение различных моделей

Каждая модель ТТС использует различную архитектуру (трансформатор, диффузия, вариации) с уникальными преимуществами в скорости, качестве и характеристиках.

3

Попробуй сам.

Попробуйте наши бесплатные модели выше — вставьте любой текст и услышьте его за секунды.

4

Включите в свои проекты

Как только вы найдете модель, которую вам нравится, используйте API для интеграции TTS в ваши приложения, продукты или процесс создания контента.

Краткое изложение текста к речи

От механических говорящих машин до нейронных сетей

Ранние дни (1950-1980 годы)

Первая компьютерная речь датируется 1961 годом, когда IBM

Замечательные системы: Votrax (1970-е), DSTalk (1984, используется Стивеном Хокингом), Apple

Синхронный синтез (1990-е - 2000-е годы)

В TTS записан настоящий человеческий голос, говорящий тысячи комбинаций телефонов, а затем накладывает нужные сегменты в рабочее время. Это дает больше естественных звуковых речей, но требует массивных баз данных (часто 10-20 часов записей на голос). Качество сильно зависит от нахождения гладких соединений между сегментами.

Используется: AT&T Natural Voices, Nuance Vocalizer, ранний Google Translate TTS.

Статистические/параметрические данные (2000-е и 2010-е годы)

Вместо сшивания записей, параметрические модели научились статистическому отображению речи. " Хидден Марков Модели " (HMMs) и позднее глубокие нейронные сети создавали параметры речи (пич, продолжительность, спектральные характеристики), которые питались с помощью вокодера. Это позволяло использовать неограниченный словарь и облегчало создание голоса, но вокодер часто производил \

Ключевые модели: HTS, Merlin, ранние системы на базе DNN.

Neural TTS (2016-Present)

Современная эра началась с WaveNet (DeepMind, 2016), которая генерировала аудиопробу с помощью глубоких нейронных сетей.

Ключевые достижения: WaveNet, Tacotron, FastSpeech, VITS, Bark, Kokoro.

Попробуйте современные нейронные TTS

Как работает современный нейронный TTS

Архитектура, лежащая в основе естественного звука голосов АИ

Анализ текста и нормализация

Первичный текст очищается и нормализуется: числа становятся словами (\

Acustic Model (Text to Spectrogram)

Акустическая модель (часто трансформаторная или авторегрессивная сеть) берет последовательность телефоном и предсказывает mel спектрограмму — визуальное представление того, как звук

Вокодер (спектрограмма на аудио)

Вокодер преобразует мел-спектрограмму в реальные аудиоформы. Ранние вококоды, такие как Griffin-Lim, производят роботизированные артефакты. Современные нейронные вокодеры (HiFi-GAN, BigVGAN, Vocos) генерируют высокодостоверные 24 кГц или 44,1 кГц аудио, которые фиксируют прекрасные детали естественной речи, включая звуки дыхания и тонкие движения губ.

Модель " от конца до конца "

Последние модели, такие как VITS, Кокоро и Барк, полностью пропускают двухэтапный трубопровод. Они переходят от текста к звуку в одной нейронной сети, создавая больше естественных результатов с меньшим количеством артефактов. Некоторые модели (например, Барк) могут даже генерировать непиковые звуки, смех и музыку наряду с речью.

Почувствуй это сам.

Подходы к TTS

Как можно сравнить четыре поколения технологии TTS

Подход Эпоха Естественность Гибкость Скорость Требуемые данные
Формирующийся синтез
Моделирование частоты на основе установленных правил		 1960s-1990s Нет
Конкременты
Сшитые звуковые сегменты		 1990s-2010s 10 - 20 часов
Параметрическая (HMM/DNN)
Статистические модели речи		 2000s-2016 1-5 часов
Нейронная связь
Глубокое обучение (VITS, Кокоро, Барк)		 2016-Присутствует От минут до часов
Попробуй невральный TTS Свободный

Обычные виды применения ТТС

Где текст для речи используется сегодня

Доступность

Скриншоты, ассистивные устройства и инструменты для людей с нарушениями зрения или нарушениями чтения опираются на TTS для обеспечения доступа к цифровому контенту для всех.

Создание содержания

YouTube, подкастеры и создатели социальных сетей используют TTS для голосовых голосов, повествования и автоматизированного производства контента в масштабе.

Виртуальные помощники

Siri, Alexa, Google Assistance, и чатобы обслуживания клиентов используют TTS для естественной связи с пользователями.

Попробуйте текст для речи сейчас

Часто задаваемые вопросы

Общие вопросы, касающиеся текста для технологии речи

TTS означает Text-to-Speech. Он относится к технологии, которая преобразует письменный текст в звуковые слышенные слова с использованием синтезированных или сгенерированных АИ голосов. Этот термин используется взаимозаменяемо с термином "пиковый синтез" в технической литературе.

Современные системы TTS работают в три этапа: текстовый анализ (обработка, нормализация, переработка телефонов), прозодиозное прогнозирование (определение ритма, ритма, стресса и паузы) и аудиокомбинация (производство фактической звуковой волны). Невральные модели учатся на всех трех этапах из учебных данных.

Связанный ТТС сплетает предварительно записанные фрагменты речи, которые могут звучать изящно при переходе. Нейронный ТТС генерирует речь с нуля, используя глубокое обучение, производя более гладкий, более естественный звук с лучшим прозодиозом и эмоциями.

SSML (Speech Syning Riskup Language) — язык разметки на основе XML, позволяющий контролировать, как системы TTS произносят текст. Вы можете указать паузы, акценты, произношение, изменения стиля и частоту выступления с использованием тегов SSML в вашем текстовом вводе.

TTS используется для обеспечения доступности (считывающих экраны пользователей с нарушениями зрения), виртуальных ассистентов (Сири, Алекса, помощник по вопросам Google), подготовки аудиокниги, электронного обучения, GPS навигации, систем IVR обслуживания клиентов, создания контента и приложений для изучения языка.

TTS эволюционировал от роботизированных систем, основанных на правилах в 1960-х, до конкатенарного синтеза в 1990-х, статистического параметрического синтеза в 2000-х годах, до нейронных TTS с WaveNet в 2016 году, до современных трансформаторов и диффузионных моделей, которые достигают качества человека.

Для естественного звука TTS требуется точная прозодия (ритм, стресс, интонация), надлежащий патч, плавный переход между телефоном и последовательной голосовой идентичностью. Невральные модели учатся этим шаблонам на больших наборах естественных записей речи человека.

Модели клонирования голоса, такие как Chatterbox и CosyVoice 2, могут воспроизводить конкретный голос с 5-30 секунд эталонного звука. Клонированный голос запечатлел тимбре, акцент и стиль речи, хотя этические и правовые соображения применимы к клонированию чужих голосов.

Современные модели TTS коллективно поддерживают языки 30+. Некоторые модели специализируются на конкретных языках, в то время как другие многоязычны. Английский имеет наиболее доступные модели и голоса, но китайский, японский, корейский, испанский и европейский языки пользуются хорошей поддержкой.

TTS — это подмножество генерации голосовых голосов АИ. TTS специально преобразует текстовое сообщение в результат речи. AI голосовое поколение — это более широкий термин, который также включает в себя клонирование голосов, преобразование голосовых сообщений, речевой эффект и звуковой эффект.

Это зависит от ваших потребностей. Кокоро предлагает лучший баланс скорости и качества для общего использования. Chatterbox ведет к клонированию голоса. Орфей преуспевает в эмоциональном выражении. StyleTTS 2 производит самую природную повествование с одним оратором. Для всех случаев использования не существует одной "лучшей" модели.

Да. Все модели на TTS.ai являются открытыми и могут быть самоуправляемыми. Такие модели, как Piper, работают на любом компьютере. Модели GPU, такие как Kokooro и Bark, нуждаются в NVIDIA GPU с 2-8GB VRAM. Наша платформа также обеспечивает доступ к серверу, так что вам не нужно управлять инфраструктурой.
5.0/5 (1)

Твоя обратная связь помогает нам решать проблемы.

Пользуйтесь современными TTS

Попробуйте 20+ самые современные модели голоса АИ бесплатно. Посмотрите, как далеко от текста к речи.

Не подписываться Вид Ценообразование