Багато людей щодня користуються сервісами перетворення тексту на мовлення, а також віртуальними асистентами. Але мало хто замислюється, що ці дві технології мають багато спільного в тому, як вони працюють. Із розвитком технологій зростає і якість застосунків, якими ми користуємося в повсякденному житті.
Те саме стосується застосунків TTS і віртуальних асистентів. Є декілька компаній, які демонструють виняткові результати в цій сфері, і одна з них — Google зі своєю технологією WaveNet.
Що таке Google WaveNet?
WaveNet — це штучна нейронна мережа, створена для генерації сирого аудіо. Команда, що стоїть за нею, — DeepMind, компанія з Лондона, яка спеціалізується на штучному інтелекті. Впровадження цієї технології суттєво змінило платформу Google Cloud і вивело її на новий рівень.
Однією з головних переваг, яку DeepMind від Google додала порівняно з попередніми TTS-системами, є якість звучання. Коли її представили у 2016 році, TTS-системи ще не могли створювати по-справжньому природне звучання голосу.
Технологія перетворення тексту на мовлення WaveNet перевершила попередників у всіх аспектах. Ідея цієї технології доволі проста. Програмне забезпечення може використовувати сирі аудіофайли, наприклад, WAV як вхідні дані та отримує переваги від з’єднання з Google API та ключа API.
Сьогодні існує безліч способів використання цієї технології завдяки нашій здатності працювати зі складними алгоритмами. Компанії з усього світу змагаються між собою, щоб запропонувати найкращі продукти. І це добре. Для кінцевих користувачів це означає більше варіантів, тож знайти застосунок, який підходить саме їм, стає набагато простіше.
Як працює WaveNet
WaveNet — це різновид FNN, або прямої нейронної мережі, також відомої як глибока згорткова нейронна мережа. CNN отримує сирий сигнал на вході й може синтезувати вихід по одному зразку за раз.
Звісно, в основі всього лежать машинне навчання, обробка природної мови, глибоке навчання та машинний інтелект. У попередніх ітераціях застосунків для перетворення тексту на мовлення створювали базу даних фонем, із якої застосунок обирав ту, що найкраще відповідала бажаному звуку.
Але скласти таку "головоломку" непросто. Програмне забезпечення повинно розуміти, як функціонує мова, зокрема її ритміку та динаміку, інакше звуки, які лунатимуть із динаміків, сприйматимуться неприродно.
Як і більшість програм для перетворення тексту на мовлення, WaveNet також використовує справжні звукові хвилі — наприклад, параметричні чи конкатенативні (одні з багатьох). Такий підхід дозволяє софту аналізувати правила мови (чи, радше, звуків) і те, як вони змінюються з часом.
Завдяки цьому програма може створювати шаблони, що звучатимуть як людське мовлення, на основі зразків голосу. Вражає те, що програма формує результат лише з тієї інформації, яку їй надають.
Ось що це означає на практиці: якщо ви розмовляєте італійською, наприклад, програма допоможе вам генерувати італійське мовлення. На свій час це був справжній прорив і саме він проклав шлях іншим TTS API.
Приклади використання WaveNet
Коли Google представила це програмне забезпечення, для його використання в реальному житті було потрібно надто багато обчислювальних ресурсів. Але з часом усе змінилося. API спершу допоміг у створенні голосів Google Assistant, які компанія надала на різних платформах.
WaveNet також є чудовим інструментом, якщо ви шукаєте застосунок TTS. Голос звучить набагато реалістичніше, тож увесь досвід стає приємнішим. Ви можете використовувати його для прослуховування останніх новин, транскрипцій подкастів або будь-чого, що забажаєте.
І це тільки початок. Основна ідея технології також може допомогти людям із порушеннями мовлення повернути свій голос. Синтез мовлення — це термін, що означає імітацію голосу, а його потенціал вражає. Наприклад, люди, які мають труднощі з мовленням, теоретично можуть взяти зразок власного голосу та інтегрувати його із засобами перетворення тексту на мовлення. Це може буквально повернути їм власний голос.
Поки що важко сказати напевно, що саме чекає на TTS-застосунки в майбутньому, але можна припустити, що перспективи чудові. Одна з найкращих рис цього напряму інновацій — над продуктами TTS працює багато різних компаній.
Коли всі працюють задля однієї мети, цілком імовірно, що результати будуть вражальними.
Speechify — синтез мовлення
Серед програм, на які варто звернути увагу якнайшвидше, — Speechify. Це застосунок для перетворення тексту на мовлення, який можна використовувати майже на будь-якому пристрої. Він доступний для iOS, Android, Mac і навіть як розширення для Google Chrome.
Speechify може озвучувати будь-який тип контенту. Він може читати вам PDF-файли, документи, електронні листи або будь-що, що зберігається на вашому пристрої. Одна з головних переваг застосунку — універсальність і можливість персоналізації.
Ви можете змінювати швидкість читання, вибирати різні голоси, налаштовувати тон та інше. Варто також зазначити, що Speechify має функцію OCR, яка дозволяє зробити фото вашої книги, і застосунок озвучить її для вас.
Цей застосунок спеціально створений для людей з дислексією, СДУГ, тих, хто вивчає нову мову або прагне бути продуктивним під час читання книжок. Це універсальна програма, яка змінить ваше ставлення до читання.
Speechify проста у використанні, і вам не знадобиться докладна інструкція, щоб розібратися, як вона працює.
Часті запитання (FAQ)
Для чого використовується WaveNet?
Це глибока нейронна мережа, яка може створювати сирий аудіосигнал. Це синтез мовлення з реалістично звучними голосами WaveNet, які можна навчити на справжніх аудіозаписах мовлення. У результаті ця технологія перевершила Google Cloud Text-to-Speech.
Сьогодні це програмне забезпечення використовується для голосів Google Assistant.
Що таке модель WaveNet?
Модель заснована на архітектурі PixelCNN. Щоб працювати з довготривалими залежностями, необхідними для створення сирого виходу, вона використовує дилатовані каузальні згортки.
Впровадження дилатованих CNN значно спрощує та прискорює процес навчання й дозволяє працювати з тисячами шарів у часовому масштабі. Вона також може працювати у 20 разів швидше за режим реального часу.
Яка різниця між WaveNet і згортковими нейронними мережами (CNN)?
Це програмне забезпечення ґрунтується на принципах глибоких згорткових нейронних мереж, або CNN. Тобто WaveNet — це один із варіантів застосування CNN. Подібні технології використовують й інші компанії, такі як Microsoft чи Amazon (разом з SSML), і це гарантує високу якість і чудові результати.
Шукаючи найкращий застосунок для перетворення тексту на мовлення, зверніть увагу на Speechify. Хоча в інших платформах також є свої переваги, Speechify вирізняється простотою, відсутністю зайвого клопоту та безкоштовністю й інтуїтивністю для будь-якого користувача, який бажає перетворити текст на мовлення.
