Qu’est-ce qu’un générateur de synthèse vocale ?

La transformation de texte avec le TTS est un processus en plusieurs étapes qui repose sur l’analyse linguistique, la synthèse vocale et des modèles d’intelligence artificielle. Le modèle d’IA est entraîné sur un grand jeu de données audio avec les transcriptions correspondantes dans la langue cible. Selon l’architecture du modèle, différentes approches de synthèse vocale sont disponibles.

Synthèse concaténative

Cette méthode crée la parole en combinant de petits segments de la parole humaine enregistrée. Le modèle d’IA analyse ses données audio d’entraînement pour identifier les phonèmes (sons individuels), les diphones (transitions sonores du milieu d’un phonème au milieu du suivant) et les syllabes ou les mots. Il associe ces composants à des mots écrits individuels.
Lorsque vous saisissez du texte, le système :

• convertit le texte en représentations phonétiques ;
• choisit les segments audio les mieux adaptés à la séquence de sons ;
• concatène ou combine les composants individuels pour former des énoncés complets correspondant au texte saisi.

Il privilégie les transitions fluides et la prosodie naturelle (intonation, rythme, accent) pendant le processus de concaténation.

Synthèse vocale neuronale

La synthèse vocale neuronale (NTTS) constitue une avancée supplémentaire dans le domaine de la synthèse concaténative. Elle comporte deux éléments principaux.

Le modèle séquence-spectrogramme

Il s’agit d’un modèle séquence-à-séquence qui transforme des séquences de phonèmes textuels en séquences d’ondes sonores. Il génère un spectrogramme, une représentation visuelle de la façon dont l’énergie sonore est distribuée sur différentes fréquences au fil du temps. Il capture le flux et le contexte de la séquence, en mettant l’accent sur les fonctionnalités acoustiques qui donnent aux voix un son naturel à l’oreille humaine, comme l’accent, l’intensité, le rythme et l’intonation.

Vocodeur neuronal

Une fois le spectrogramme généré, la sortie est transmise à un vocodeur neuronal, un modèle de deep learning spécialisé qui convertit les spectrogrammes en une forme d’onde audio réelle. Il produit une parole continue à haute résolution, plus fluide, plus claire et plus réaliste que ce que pourrait produire la synthèse concaténative.

Synthèse vocale générative

La synthèse vocale générative utilise de grands modèles linguistiques comportant des milliards de paramètres pour produire un discours émotionnellement expressif, sensible au contexte et conversationnel. Il est capable d’apprendre en temps réel, d’adapter son style d’élocution au contenu et de simuler des tons convaincants, empathiques ou enthousiastes au fur et à mesure de la conversation. Il s’agit d’un passage de la synthèse vocale à la synthèse vocale significative, de sorte que les voix générées par l’IA sont très similaires aux voix humaines réelles.

Le processus en deux étapes du TTS génératif fonctionne comme suit :

Conversion de code de synthèse vocale

Un composant transformeur convertit le texte d’entrée brut en codes vocaux intermédiaires. Les codes vocaux sont des représentations compactes et apprises de données qui codent la prosodie (rythme, accent, intonation), les émotions et les nuances linguistiques. Il peut interpréter la sémantique et l’intention du texte, comprendre le ton, l’accentuation et même les signaux émotionnels.

Décodeur de code vocal en forme d’onde

Les codes vocaux sont ensuite transmis à un décodeur convolutif, qui les transforme en formes d’onde audio brutes. Ce décodeur fonctionne de manière incrémentielle, ce qui signifie qu’il peut diffuser la parole en temps réel. Il garantit une faible latence et fournit une sortie audio fluide et haute fidélité pour une voix IA réaliste.

Il existe plusieurs fonctionnalités et caractéristiques de base à prendre en compte lors de la sélection d’un générateur de synthèse vocale efficace.

Simplicité d'utilisation

Le générateur de synthèse vocale doit fournir des API et des SDK flexibles pour faciliter l’intégration avec le code de l’application. Il devrait prendre en charge une technologie standardisée telle que le langage Speech Synthesis Markup Language (SSML), afin que les développeurs de logiciels puissent ajouter des balises pour l’accentuation, l’intonation et le phrasé au texte d’entrée. Le contrôle vocal sera ainsi amélioré tout en rendant le son plus réaliste et naturel.

Personnalisation accrue

Le générateur de synthèse vocale doit prendre en charge plusieurs langues, accents et variantes linguistiques. Les organisations peuvent avoir des terminologies distinctes en raison du secteur d’activité ou de la région dans laquelle elles opèrent. Le générateur de synthèse vocale doit permettre de personnaliser les prononciations dans l’audio généré. Vous pourrez alors également adapter la durée maximale d’exécution d’une phrase particulière. Le réglage de ces paramètres donne aux entreprises la possibilité de personnaliser le son de leurs voix de synthèse vocale de la manière la mieux adaptée à leur cas d’utilisation.

Options d’optimisation

Un générateur de synthèse vocale doit prendre en charge différentes fréquences d’échantillonnage, permettant aux entreprises d’optimiser la qualité audio tout en optimisant l’utilisation de la bande passante. La modification du taux d’échantillonnage changera la taille des fichiers MP3, OGG et PCM.

Intégrations avec d’autres outils

Si vous souhaitez utiliser un logiciel de synthèse vocale en association avec des systèmes d’assistance à la clientèle, il est indispensable qu’il puisse s’intégrer aux outils des centres de contact. Votre logiciel de génération de synthèse vocale doit s’intégrer à d’autres outils destinés aux clients afin de rationaliser la gestion de l’expérience client.