Mi az a neurális szövegfelolvasó technológia?
A beszéd egy összetett kommunikációs forma. A mondanivaló mellett a szavaidat a környezet is befolyásolja, és érzelmeket is közvetítenek. Emiatt a beszélt nyelv finomságainak visszaadása a gépek számára sokáig lehetetlennek tűnt. Azonban a szövegfelolvasó (TTS) technológiák legújabb fejlődésével a gépek sosem voltak még ennyire közel ahhoz, hogy emberi hangzásúak legyenek. A természetes hangzásra irányuló több évtizedes kutatást zárta le a londoni DeepMind cég, amikor 2016-ban kifejlesztette a WaveNet technológiát. Ez a technológia neurális hálózatokat használ valódi beszédfelvételeken történő tanulásra, és így szinte emberi hangot képes előállítani. A neurális hálózatok és a gépi tanulás ötvözése vezetett a neurális TTS-hez, amely drámaian javította a számítógépes beszéd élethűségét és rugalmasságát. Ez a cikk részletesen bemutatja ezt az innovatív technológiát, és azt is, hogyan szerezheted be saját használatra.
Mi az a neurális szövegfelolvasás?
A neurális TTS olyan szövegfelolvasó technológia, amelyet mesterséges intelligencia és mélytanulás hajt. Ennek eredményeként a neurális beszédszintézis jóval természetesebb és kifejezőbb, mint a hagyományos TTS. Bár továbbra is gépi beszédről van szó, a neurális TTS a humán agyról mintázott neurális hálózatokkal működik. Hasonlóan az agyhoz, ezek a rendszerek is hihetetlenül bonyolult elektromos kapcsolatokat használnak az adatok feldolgozásához. Ismétlés révén új kapcsolatok alakulnak ki, így legközelebb kevesebb erőfeszítéssel aktiválhatók. A neurális TTS-ben használt hálózatok nagy adathalmazokból tanulják meg az optimális utat a bemenettől a kimenetig. Ez is a gépi tanulás egy formája, mivel ezek a hálózatok neurális vocodert használnak a beszéd hullámformáinak szintetizálására felhasználói beavatkozás nélkül. Ahhoz, hogy a neurális TTS rendszerek igazán emberi hangot tudjanak utánozni, több mély neurális hálózati modellre van szükségük. Ezek közé tartozik az akusztikus, a hangmagasság- és időtartam-modell. Ez utóbbi kettő proszódiai paraméternek számít, mivel a hanghordozás és a ritmus szabályozásáért felelnek – ezt összefoglalóan proszódiának nevezzük. Az akusztikai jellemzők az energia- és hangmagasságért felelnek a spektrogramon. Az elmúlt években számos neurális modell forradalmasította a TTS technológiát.
- WaveNet: egy autoregresszív modell, amely teljes konvolúciós neurális hálózatot használ
- Deep Voice: egy összetett modell, amely négy neurális hálózatból áll, és a fonémákra fókuszáló, végponttól végpontig tartó folyamatot alkot
- Tacotron: az első végponttól végpontig működő modell az ismert enkóder–dekóder architektúrával
Ezeket a modelleket később újabb és fejlettebb változatok váltották fel, például:
- Deep Voice 2
- Deep Voice 3
- Parallel WaveNet
- Tacotron 2
Az utóbbi években új, transzformátor-alapú modellek jelentek meg, amelyek célja a korábbi TTS-megoldások hiányosságainak kiküszöbölése.
Mire használhatod a szövegfelolvasást?
A szövegfelolvasó (TTS) technológia számtalan módon járul hozzá a jobb kommunikációhoz, az akadálymentességhez és a kényelemhez. Az oktatásban a TTS segíti az olvasási nehézséggel vagy látássérüléssel küzdő tanulókat, mivel a digitális szöveget hallhatóvá alakítja, így mindenki számára hozzáférhetővé teszi a tartalmat. A hangoskönyvgyártás is sokkal hatékonyabb lett a TTS-nek köszönhetően, hiszen gyorsan lehet szövegalapú tartalmat hangformátumba konvertálni. A látássérültek mindennapi tevékenységeit is támogatja, például e-mailek felolvasásában vagy weboldalak böngészésében. Ugyanakkor nem kell fogyatékossággal élni ahhoz, hogy a TTS előnyeit élvezd: bárki használhat szövegfelolvasó alkalmazásokat a termelékenység növelésére, multitaskinghoz, vagy akár csak azért, hogy pihentesse a szemét. Utazás közben a GPS-eszközök beszédalapú útmutatást adnak TTS segítségével, hogy a vezetők az útra figyelhessenek. Emellett a vállalkozások automatizált ügyfélszolgálati telefonvonalakban alkalmazzák, fejlesztők pedig virtuális asszisztensekbe és okoseszközökbe integrálják. A TTS sokoldalúsága és egyre jobb minősége miatt nélkülözhetetlen eszközzé vált a modern élet számos területén.
Melyek a legjobb neurális szövegfelolvasó alkalmazások?
Most, hogy tudod, mi a neurális TTS, nézzük meg, hol élvezheted ennek az innovatív technológiának az előnyeit! Íme a három legjobb TTS alkalmazás, amelyek a legtermészetesebb hangokat kínálják.
Amazon Polly
Az Amazon Polly egy felhőalapú szövegfelolvasó szolgáltatás, amely több mint 90, természetesnek ható hangot kínál 34 nyelven és dialektusban. A neurális szövegfelolvasó technológia az egyik legnagyobb vonzereje a platformnak. Webes konzolként az Amazon Polly több platformon használható, beleértve az iOS és Android eszközöket. Elérhető továbbá API-ként harmadik féltől származó alkalmazásokhoz is, egyszerű integrációval.
NaturalReader
A NaturalReader egy szövegfelolvasó szoftver, amely számos funkcióval rendelkezik, többek között testreszabható kiejtéssel, hangstílus-választással és karakterfelismerő (OCR) képességgel. Az eszköz több mint 150 természetes hangzású hangot kínál, több mint 20 nyelven. Letöltheted a NaturalReader-t Windows és Mac számítógépekre, valamint iOS és Android eszközökre is.
Speechify
A Speechify a legjobb TTS megoldás ezen a listán, egy olyan szövegfelolvasó szoftver, amely számos fejlett funkcióval rendelkezik – ilyen például az OCR szkennelés, a hang testreszabása vagy az azonnali fordítás. Ez az innovatív eszköz több mint 130 kiváló minőségű hangot tartalmaz, amelyek meglepően élethűek. Továbbá, több mint 30 nyelvet és dialektust kínál – például spanyol, japán és kínai is elérhető. A Speechify részben azért is a legjobb választás, mert beszédszintézise érzelemmel telített, és jóval életszerűbb, mint a legtöbb más TTS szoftveré. A Speechify minden fontosabb eszközön elérhető: letölthető mobilapp iOS-re és Androidra, asztali app Mac-re és Windowsra, vagy használható böngészőből a webes verzió.
Speechify – Egy igazi kincsesbánya a természetes, emberi hangokhoz
A Speechify sokoldalúságának köszönhetően villámgyorsan az egyik legnépszerűbb TTS szoftver lett a piacon. A Speechify páratlanul nagyfokú testreszabhatóságot kínál – a felolvasás sebességétől a választott hangig –, amit kevés más megoldás tud ilyen szinten. Emellett lenyűgöző integrációs lehetőségek közül választhatsz, köztük API-t is, így minden platformon zökkenőmentes élményt kapsz. A Speechify kivételes hangminősége miatt vált ez a szoftver világszerte milliók kedvencévé. Töltsd le a Speechify-t ingyen még ma és győződj meg saját füleddel, mennyire természetesek a platform hangjai!
GYIK
Van természetes hangzású szövegfelolvasás?
Igen, létezik természetes hangzású szövegfelolvasás – ezt kínálják a neurális TTS megoldások.
Melyik szövegfelolvasó adja a legtermészetesebb hangot?
A Speechify az egyik legélethűbb hangot kínálja a szövegfelolvasó szoftverek között.
Mik a neurális szövegfelolvasás előnyei?
A neurális szövegfelolvasó rendszerek által előállított hangok jóval természetesebbek, mint a legtöbb hagyományos TTS hang. Emellett rendkívül rugalmasak, és könnyedén válthatnak különböző beszédstílusok között is.
Mi a különbség a szövegfelolvasás és a hangalapú asszisztensek között?
A szövegfelolvasó eszközök szöveget alakítanak beszéddé, vagyis ezekhez írott szöveget kell megadni. Ezzel szemben a hangalapú asszisztensek beszédfelismerést használnak, hogy valós időben reagáljanak az emberi hangra. Ezeket virtuális asszisztenseknek nevezzük – legismertebb példák: Amazon Alexa, Apple Siri vagy Microsoft Cortana.
Természetesnek hangzik a neurális szövegfelolvasás?
Igen, a neurális szövegfelolvasás rendkívül természetesnek hangzik. Rekurrens neurális hálózatokra épül, ezért képes nagyon emberi hangzású, természetes beszédet szintetizálni.
Képes a neurális TTS egyedi hangokat létrehozni?
Igen, a neurális TTS használható egyedi hangok létrehozására számos felhasználási módra – a képernyőolvasóktól az ügyféltámogató chatbotokig –, hogy a felhasználói élmény a lehető legzökkenőmentesebb legyen. Az Azure a legismertebb fejlesztők közé tartozik ezen a téren, és teljes körű vezérlést biztosít a beszédparaméterek felett a Synthesis Markup Language (SSML) és egy tesztelő eszközkészlet révén.
