Was ist ein Text-zu-Sprache-Generator?

Die Umwandlung von Text mit TTS ist ein mehrstufiger Prozess, der auf linguistischer Analyse, Sprachsynthese und Modellen der künstlichen Intelligenz basiert. Das KI-Modell wird auf einem großen Audiodatensatz mit entsprechenden Transkriptionen in der Zielsprache trainiert. Je nach Modellarchitektur stehen unterschiedliche Text-zu-Sprache-Ansätze zur Verfügung.

Konkatenative Synthese

Diese Methode erzeugt Sprache, indem kleine Segmente aufgezeichneter menschlicher Sprache kombiniert werden. Das KI-Modell analysiert seine Trainingsaudiodaten, um die Phoneme (einzelne Laute), Diphone (Lautübergänge von der Mitte eines Phonems zur Mitte des nächsten) und Silben oder Wörter zu identifizieren. Es ordnet diese Komponenten einzelnen geschriebenen Wörtern zu.
Wenn Sie Text eingeben, führt das System folgende Schritte aus:

• Es wandelt den Text in phonetische Darstellungen um;
• wählt die am besten passenden Audiosegmente aus, um die Tonfolge abzudecken;
• verkettet oder kombiniert die einzelnen Komponenten zu vollständigen Äußerungen, die dem eingegebenen Text entsprechen;

priorisiert während des Verkettungsprozesses flüssige Übergänge und natürliche Prosodie (Intonation, Rhythmus, Betonung).

Neuronale Text-zu-Sprache-Synthese

Neuronale Text-zu-Sprache (NTTS) ist eine Weiterentwicklung der konkatenativen Synthese. Sie besteht aus zwei Hauptkomponenten.

Sequenz-zu-Spektrogramm-Modell

Dies ist ein Sequenz-zu-Sequenz-Modell, das Textphonemsequenzen in Schallwellensequenzen umwandelt. Es generiert ein Spektrogramm, eine visuelle Darstellung der Verteilung der Schallenergie über verschiedene Frequenzen im Zeitverlauf. Es erfasst den Fluss und den Kontext innerhalb der Sequenz und betont akustische Merkmale, die Stimmen für das menschliche Ohr natürlich klingen lassen, wie Betonung, Tonhöhe, Rhythmus und Intonation.

Neural Vocoder

Sobald das Spektrogramm generiert ist, wird die Ausgabe an einen Neural Vocoder weitergeleitet – ein spezielles Deep-Learning-Modell, das Spektrogramme in eine tatsächliche Audiowellenform umwandelt. Es erzeugt hochauflösende, kontinuierliche Sprache, die flüssiger, klarer und realistischer klingt als das, was mit konkatenativer Synthese erreicht werden könnte.

Generative Text-zu-Sprache-Umwandlung

Generative Text-zu-Sprache-Technologie nutzt große Sprachmodelle mit Milliarden von Parametern, um Sprache zu erzeugen, die emotional ausdrucksstark, kontextbezogen und dialogorientiert ist. Sie kann während des Betriebs lernen, den Sprechstil an den Inhalt anpassen und im Verlauf des Gesprächs überzeugende, einfühlsame oder begeisterte Tonfälle simulieren. Dies stellt einen Wechsel von „Text-zu-Sprache“ zu „Text-zu-bedeutungsvoller-Sprache“ dar, sodass KI-generierte Stimmen sehr ähnlich wie echte menschliche Stimmen klingen.

Der zweistufige Prozess bei generativer TTS funktioniert wie folgt:

Text-zu-Sprache-Code-Konvertierung

Eine Transformer-Komponente wandelt den rohen Eingabetext in Zwischensprachcodes um. Sprachcodes sind kompakte, erlernte Darstellungen von Daten, die Prosodie (Rhythmus, Betonung, Intonation), Emotionen und sprachliche Nuancen kodieren. Sie können die Semantik und Absicht des Textes interpretieren und dabei Tonfall, Betonung und sogar emotionale Signale verstehen.

Sprachcode-zu-Wellenform-Decoder

Die Sprachcodes werden dann an einen Faltungsdecoder weitergeleitet, der sie in rohe Audiowellenformen umwandelt. Dieser Decoder arbeitet inkrementell, d. h. er kann Sprache in Echtzeit streamen. Er gewährleistet eine niedrige Latenz und liefert eine reibungslose High-Fidelity-Audioausgabe für eine realistische KI-Stimme.

Bei der Auswahl eines leistungsfähigen Text-zu-Sprache-Generators sollten Sie auf mehrere Kernfunktionen und Eigenschaften achten.

Einfache Nutzung

Der Text-zu-Sprache-Generator sollte flexible APIs und SDKs für eine einfache Integration in den Anwendungscode bereitstellen. Er sollte standardisierte Technologien wie Speech Synthesis Markup Language (SSML) unterstützen, damit Entwickler dem Eingabetext Tags für Betonung, Intonation und Phrasierung hinzufügen können. Dies verbessert die Sprachsteuerung und macht das Audio realistischer und natürlicher.

Hohe Individualisierbarkeit

Der Text-zu-Sprache-Generator sollte zahlreiche Sprachen, Akzente und Sprachvarianten unterstützen. Unternehmen können aufgrund der Branche oder Region, in der sie tätig sind, unterschiedliches Vokabular haben. Der Text-zu-Sprache-Generator sollte die Anpassung der Aussprachen im generierten Audio ermöglichen. Er sollte Ihnen außerdem ermöglichen, die maximale Dauer, für die eine bestimmte Phrase läuft, anzupassen. Durch die Anpassung dieser Parameter können Unternehmen den Klang ihrer Text-zu-Sprache-Stimmen so anpassen, dass er optimal zu ihrem Anwendungsfall passt.

Optimierungsmöglichkeiten

Ein Text-zu-Sprache-Generator sollte verschiedene Samplingraten unterstützen, damit Unternehmen die Audioqualität und gleichzeitig die Bandbreitennutzung optimieren können. Durch Ändern der Samplingrate werden die MP3-, OGG- und PCM-Größen einer Datei geändert.

Integrationen in andere Tools

Wenn Sie Text-zu-Sprache-Software zusammen mit Kundensupportsystemen verwenden möchten, ist die Integrationsfähigkeit in Kontaktcenter-Tools unerlässlich. Ihre Text-zu-Sprache-Generator-Software sollte sich in andere kundenorientierte Tools integrieren lassen, um das Management des Kundenerlebnisses zu optimieren.