Sokan használnak szövegfelolvasó szolgáltatásokat a mindennapokban, akárcsak virtuális asszisztenseket. Kevesen tudják azonban, hogy ez a két technológia működésében rengeteg a hasonlóság. Ahogy a technológia fejlődik, úgy javulnak azoknak az alkalmazásoknak a minősége is, amelyeket nap mint nap használunk.
Ugyanez igaz a szövegfelolvasó alkalmazásokra és a virtuális asszisztensekre is. Néhány vállalat kimagasló eredményeket ér el ezen a téren, ezek közül az egyik a Google a WaveNet technológiájával.
Mi az a Google WaveNet?
A WaveNet egy mesterséges neurális hálózat, amelyet nyers hang előállítására terveztek. A technológia mögött a londoni székhelyű, mesterséges intelligenciával foglalkozó DeepMind csapat áll. A bevezetése komoly előrelépést jelentett a Google Cloud platform számára, és mindent új szintre emelt.
A Google DeepMind egyik fő előnye a korábbi szövegfelolvasó rendszerekhez képest az, hogy jóval természetesebben szól. 2016-os bevezetésekor a TTS rendszerek még nem voltak képesek természetes hangzású beszéd előállítására.
A WaveNet szövegfelolvasó minden szempontból túlszárnyalta ezeket. A technológia mögötti elv viszonylag egyszerű: a szoftver képes nyers hangfájlokat, például WAV fájlokat bemenetként használni, és kihasználja a Google API és az API kulcsok nyújtotta előnyöket.
Ma már számos módon használhatjuk ezt a technológiát, a háttérben rendkívül összetett algoritmusok futnak. Világszerte sok cég versenyez egymással a legjobb termékek kifejlesztéséért. Ez a felhasználóknak kedvez: több a választási lehetőség, és könnyebb megtalálni az igényeinket leginkább kielégítő programot.
Hogyan működik a WaveNet?
A WaveNet az FNN, vagyis a feedforward (előrecsatolt) neurális hálózat egyik változata, amelyet mély konvolúciós neurális hálózatnak (CNN) is neveznek. A CNN a bemeneti nyers jelet dolgozza fel, és képes a kimenetet mintánként, egyesével szintetizálni.
Természetesen mindennek az alapja a gépi tanulás, a természetes nyelvfeldolgozás, a mélytanulás és a mesterséges intelligencia. A korábbi szövegfelolvasó alkalmazásoknál egy fonémákból álló adatbázist hoztak létre, amelyből a program kiválasztotta a megfelelőt, vagy a leginkább hasonlót a kívánt hanghoz.
Ennek a „kirakós játéknak” az összeállítása azonban nem egyszerű. A szoftvernek értenie kell a nyelv működését, beleértve annak ritmusát és dinamikáját, különben a hangszóróból jövő hang természetellenesnek hatna.
A legtöbb szövegfelolvasó programhoz hasonlóan a WaveNet is valós hanghullámokat használ – gondoljunk csak a parametrikus vagy konkatenatív módszerekre. Ezáltal a szoftver elemezheti a nyelv (pontosabban a hangok) szabályait, és azt, hogy ezek időben hogyan változnak.
Ez lehetővé teszi a program számára, hogy a beszédminták alapján olyan mintákat hozzon létre, amelyek emberi beszédként hangzanak. A lenyűgöző az, hogy a szoftver a betáplált információk alapján önállóan állítja elő a kimenetet.
Ez a gyakorlatban például azt jelenti: ha olaszul beszélsz, a program képes olasz beszédet előállítani. Ez akkoriban hatalmas változást hozott, és megnyitotta az utat más szövegfelolvasó API-k előtt is.
Példák a WaveNet működésére
Amikor a Google bemutatta a szoftvert, valódi felhasználáshoz még túl nagy számítási kapacitásra volt szükség. Ez azonban néhány év alatt megváltozott. Az API először a Google Assistant hangjainak biztosításában segített, amelyet a cég több platformon is elérhetővé tett.
A WaveNet akkor is remek választás, ha szövegfelolvasó programot keresel. A hang sokkal élethűbb, így az egész élmény jóval kellemesebb. Felhasználhatod hírek, podcast-átiratok vagy szinte bármilyen más tartalom meghallgatásához is.
És ez még csak a kezdet. Az egész folyamat mögötti elgondolás például beszédben akadályozott embereknek is segíthet „visszakapni” a hangjukat. A beszédszintézis a hangutánzás szakkifejezése, és a benne rejlő lehetőségek elképesztők. Elméletben például egy beszédben akadályozott ember saját hangmintáját is összekapcsolhatja szövegfelolvasó eszközökkel, visszaadva ezzel a saját hangját.
Még nem tudjuk, mit hoz a jövő a szövegfelolvasó programok számára, de valószínű, hogy a fejlődés nem áll meg. Az egyik legjobb dolog ezen az innovációs területen, hogy sok különböző vállalat dolgozik TTS termékeken.
Ha mindenki ugyanazért a célért dolgozik, sokkal nagyobb az esélye, hogy igazán lenyűgöző eredmények születnek.
Speechify – beszédszintézis
Az egyik program, amelyet mindenképp érdemes kipróbálni, a Speechify. Ez egy szövegfelolvasó alkalmazás, amely szinte bármilyen eszközön használható. Elérhető iOSre, Androidra, Macre, sőt Google Chrome-bővítményként is.
A Speechify szinte bármilyen típusú tartalmat fel tud olvasni. Kezel PDF-eket, dokumentumokat, e-maileket vagy bármit, ami az eszközödön található. Az alkalmazás egyik fő előnye a sokoldalúsága és a testreszabhatósága.
Állíthatod az olvasás sebességét, választhatsz különféle beszédhangokat, módosíthatod a hangmagasságot stb. Érdemes megemlíteni, hogy a Speechify OCR funkcióval is rendelkezik, vagyis például lefényképezheted a könyvedet, és az alkalmazás felolvassa neked.
Az alkalmazást kifejezetten diszlexiásoknak, ADHD-val élőknek, új nyelvet tanulóknak vagy bárkinek ajánlják, aki olvasás közben is szeretne hatékony maradni. Ez egy minden az egyben applikáció, amely megváltoztatja, ahogyan az olvasásra tekintesz.
A Speechify egyszerűen használható, és nem lesz szükséged részletes útmutatóra ahhoz, hogy átlásd a működését.
GYIK
Mire használható a WaveNet?
Ez egy mély neurális hálózat, amely képes nyers hangot előállítani. Olyan szövegfelolvasó szintézis, amely valósághű WaveNet hangokat kínál, és valós beszédfelvételekkel tanítható. Ennek eredményeként sikeresen túlszárnyalta a Google Cloud korábbi szövegfelolvasó megoldását.
Ma már a szoftver a Google Assistant hangjaihoz is használatos.
Mi az a WaveNet modell?
A modell a PixelCNN architektúrán alapul. A hosszútávú függőségek kezelésére – amelyek szükségesek a nyers kimenet előállításához – az architektúra dilatált kauzális konvolúciókat alkalmaz.
A dilatált CNN-ek hozzáadása lehetővé teszi a gyorsabb és egyszerűbb tanulást, akár ezer réteget is vissza tud nézni az időben. Emellett akár húszszor gyorsabban működik, mint a valós idejű beszéd.
Mi a különbség a WaveNet és a konvolúciós neurális hálók között?
A szoftver mély konvolúciós neurális hálózaton (CNN) alapul. Ez azt jelenti, hogy a WaveNet csak egy a CNN lehetséges felhasználási módjai közül. Hasonló technológiát használ más cég is, például a Microsoft vagy az Amazon (SSML-lel együtt), és mindegyik magas színvonalat, kiváló eredményeket nyújt.
Ha a legjobb szövegfelolvasó alkalmazást keresed, próbáld ki a Speechify-t. Bár más platformok is kínálnak egyedi előnyöket, a Speechify egyszerűen használható, ingyenes és intuitív mindenkinek, aki szöveget szeretne beszéddé alakítani.
