Генерація мовлення: вичерпний гід

Генерація мовлення — це стрімко прогресуюча галузь штучного інтелекту, що дозволяє комп’ютерам створювати мовлення, максимально наближене до людського. Останніми роками ця технологія ШІ суттєво підвищила якість і природність синтезованого мовлення завдяки досягненням у глибокому навчанні та нейронних мережах. У цьому вичерпному гіді ми розглянемо основи генерації мовлення, а також різні підходи й техніки для створення мовлення, схожого на людське.

Вступ до генерації мовлення

Генерація мовлення, також відома як синтез мовлення, — це процес створення штучного людського мовлення, яке можна почути через пристрій чи комп’ютер. Ця технологія пройшла довгий шлях розвитку, і сучасні системи вже здатні в реальному часі відтворювати якісне, природне мовлення.

Синтез тексту в мовлення

Генерація мовлення також відома як текст у мовлення (TTS), тобто вона перетворює письмовий або текстовий ввід на усне мовлення. Технологія TTS використовує різні алгоритми й методи для створення природного звучання з тексту.

Методи генерації мовлення

В індустрії існує три основні типи технологій генерації мовлення з тексту:

1. Конкатенативний TTS — використовує базу даних попередньо записаних зразків людського мовлення, які поєднуються або «склеюються» для створення нового синтезованого мовлення. Такий підхід забезпечує високу якість і природне звучання, але потребує великої кількості даних і може бути ресурсомістким. Часто застосовується для створення кастомних голосів або для клонування голосу.
2. Статистичний параметричний TTS — у цій системі мовлення генерується за допомогою математичних моделей, що імітують вокальний тракт та акустичні властивості людського мовлення. Цей підхід вимагає менше даних та обчислювальних ресурсів і легко адаптується до різних мов і голосів.
3. Гібридний підхід — поєднує обидві технології й також відомий як синтез на основі вибору одиниць (Unit Selection Synthesis). У цьому підході використовують і попередньо записані фрагменти, і математичні моделі для генерації природного мовлення. Кожний із методів має свої плюси й мінуси, а вибір залежить від конкретного застосування та доступних ресурсів.

Нейронний синтез тексту в мовлення

Нейронний синтез тексту в мовлення (NTTS) ґрунтується на використанні методів глибокого навчання та нейромереж. Процес NTTS-синтезу включає такі етапи:

1. Обробка тексту — вхідний текст аналізують, щоб виділити лінгвістичні ознаки, такі як фонеми, склади та інтонаційні патерни. На цьому етапі виконують токенізацію, нормалізацію та мовний аналіз тексту.
2. Акустичне моделювання — ці лінгвістичні ознаки використовують для навчання акустичної моделі, тобто нейромережі, яка перетворює лінгвістичні ознаки на акустичні характеристики, як-от висота, тривалість і спектральна оболонка.
3. Синтез хвильової форми — результат акустичної моделі використовують для створення фінального мовного сигналу. На цьому кроці застосовують сигнальну обробку, наприклад вокодування й пост-фільтрацію, щоб перетворити акустичні параметри на природне звучання мовлення.

NTTS-синтез навчається на великих наборах даних мовлення й тексту, що дає змогу створювати високоякісний, природний мовленнєвий вихід. NTTS-синтез також легко адаптується до різних голосів, акцентів і мов, тож це універсальний і потужний інструмент для різних застосувань — від віртуальних асистентів та аудіокниг до інструментів доступності тощо.

Відмінності між синтезаторами і генераторами мовлення

Терміни синтезатор мовлення і генератор мовлення часто вживають як синоніми, але між ними є певні відмінності. Основна різниця між синтезатором мовлення та генератором мовлення полягає в підходах до створення мовлення.

Синтезатор мовлення

Синтезатор мовлення — це пристрій або програмне забезпечення, що приймає текстовий ввід і перетворює його на усне мовлення, яке зазвичай звучить комп’ютеризовано або синтетично. Синтезатор мовлення використовує попередньо записані зразки людського голосу чи синтетичні голоси, а також математичні моделі для генерації результату. Вихід можна гнучко налаштовувати: обирати різні голоси, акценти й мови.

Генератор мовлення

Натомість генератор мовлення — це пристрій або ПЗ, яке бере текст і з нуля створює усне мовлення, максимально схоже на людське, за допомогою алгоритмів і моделей машинного навчання. Він використовує передові методи глибокого навчання й нейромереж, щоб генерувати мовлення, яке дуже точно імітує людські патерни мовлення, інтонацію та емоції.

Відмінність

По суті, синтезатор мовлення створює виголошення, орієнтоване насамперед на зрозумілість, а генератор мовлення прагне до максимальної природності й виразності звучання. Кожна з технологій має свої переваги та обмеження, а вибір залежить від специфіки застосування й бажаного результату.

Сфери застосування технологій генерації мовлення

Технологія генерації мовлення широко застосовується в найрізноманітніших галузях, зокрема, але не обмежуючись такими:

• Аудіокниги й подкасти — технологію генерації мовлення часто використовують для перетворення тексту на звукову форму для аудіокниг та подкастів, дозволяючи слухачам насолоджуватися контентом у форматі аудіо.
• Додатки — технологію генерації мовлення інтегрують у різні мобільні та десктопні застосунки, щоб підвищити їхню доступність і зручність користування.
• Телекомунікації — генерацію мовлення використовують в автоматизованих кол-центрах і системах інтерактивного голосового реагування (IVR) для надання автоматичної допомоги й покращення обслуговування клієнтів.
• Відтворення синтезованого мовлення — синтезовану мову застосовують у рішеннях на кшталт віртуальних асистентів чи навігаційних систем для надання голосових інструкцій або інформації.
  

Технологія тексту в мовлення №1: Speechify

Speechify — це простий у використанні інструмент перетворення тексту на мовлення, що застосовує штучний інтелект і обробку природної мови для конвертації будь-якого фізичного чи цифрового тексту в природно звучні слова — аби зробити читання більш доступним для людей будь-якого віку та можливостей. Інструмент ідеально підходить для тих, хто має фізичні обмеження чи труднощі у навчанні, зокрема проблеми зору, дислексію або СДУГ, а також для тих, хто просто любить слухати, а не читати, щоб підвищити свою продуктивність і ефективніше поєднувати кілька справ.

Додаток можна використовувати на найрізноманітніших пристроях — комп’ютерах, смартфонах і планшетах, — що дозволяє всім слухати контент у дорозі. Окрім того, Speechify дає змогу персоналізувати досвід: змінювати швидкість і гучність голосу, обирати різні голоси й акценти та навіть підсвічувати текст під час озвучення.

Чи ви студент, фахівець або ж просто любите читати — спробуйте Speechify безкоштовно і переконайтеся, як він може покращити ваше читання.

Поширені запитання

Як впровадити TTS у додатки?

Щоб впровадити або інтегрувати API TTS у додатки, розробники можуть використовувати мови розмітки, такі як SSML, щоб задавати, як саме мовлення слід синтезувати та відтворювати.

Скільки коштує TTS?

Вартість послуг TTS може різнитися залежно від постачальника й обсягу використання, але існують і безплатні опції для тих, у кого обмежений бюджет. Для генерації мовлення використовують різні додатки й архітектури, серед яких є як open source-інструменти, так і комерційні рішення, як-от lPC.

Як навчають інструменти генерації мовлення?

В основі генерації мовлення лежать мовленнєві моделі, які навчаються на наборах даних із записами людських голосів. Ці моделі використовують глибокі нейронні мережі для розпізнавання фонем — найменших одиниць звуку людської мови. Потім вони генерують спектрограми, які відображають аудіочастоти мовлення, і поєднують їх із просодією (мелодією мовлення), щоб створити природне мовлення.

Що таке вокодер?

Вокодер — це електронний пристрій або програмне забезпечення, яке аналізує спектральні характеристики людського голосу та застосовує їх до синтетичного або електронного звуку. Технологію вокодерів широко використовують у музичній індустрії, саунд-дизайні та обробці голосу.

Як використовувати розпізнавання мовлення (speech to text)?

Програми розпізнавання мовлення перетворюють усне мовлення на текст. Наприклад, автоматичне розпізнавання та сервіси транскрипції допомагають автоматизувати процес перетворення усного мовлення на письмовий текст.