Apa itu Teks-ke-Ucapan?

Teknologi teks-ke-ucapan adalah perangkat lunak yang mengubah teks digital menjadi percakapan lisan menggunakan suara yang dihasilkan oleh komputer. Organisasi ingin mengubah teks-ke-suara untuk berbagai keperluan, termasuk pendidikan, interaksi dengan konsumen, teknologi bantu, avatar digital, permainan, otomatisasi panggilan telepon rutin, dan lainnya. Teknologi teks-ke-ucapan menggunakan AI untuk mengubah teks tertulis menjadi ucapan yang terdengar alami dengan aksen dan dialek pilihan Anda. Generator suara AI dapat melakukan percakapan suara yang sangat alami dengan konsumen, seperti menambahkan jeda, ekspresi emosi, dan variasi kecepatan bicara.

Apa saja manfaat dari teks-ke-ucapan?

Teks-ke-ucapan, atau teks-ke-suara, membuat organisasi untuk berinteraksi dengan audiens menggunakan suara berkualitas tinggi untuk membacakan konten teks. Di bawah ini, kami berbagi manfaat utama yang ditawarkan teknologi ini kepada bisnis.

Peningkatan aksesibilitas

Perusahaan dapat menjadi lebih inklusif dengan memanfaatkan teknologi teks-ke-suara saat menghasilkan konten, terutama untuk orang dengan gangguan penglihatan. Perangkat lunak teks-ke-ucapan mengubah teks menjadi berkas audio, yang dapat didengarkan oleh orang-orang yang mengalami kesulitan membaca.

Interaksi yang disesuaikan

Dengan perangkat lunak teks-ke-suara, organisasi dapat menyesuaikan konten audio dengan nada, suara, dan gaya yang disukai pendengar. Perusahaan dapat menyampaikan pesan yang diucapkan dengan suara merek konsumen kustom mereka untuk meninggalkan kesan yang mendalam.

Dukung aktivitas pembelajaran

Teknologi teks-ke-ucapan membuat organisasi untuk mencari cara baru dalam mendukung program pembelajaran daring. Dengan mengubah konten tertulis menjadi bentuk audio, peserta didik menjadi lebih terlibat dan karenanya belajar dengan lebih efektif.

Perluasan jangkauan audiens

Beberapa konsumen menginginkan lebih banyak pilihan saat mengakses konten secara online. Teknologi Teks-ke-Suara (TTS) menjadikan konten organisasi dapat diakses oleh orang-orang yang lebih menyukai podcast atau video daripada blog dan dokumen.

Memberikan metode pembelajaran alternatif

Organisasi dapat lebih baik mendukung pertumbuhan karyawan mereka dengan asisten pelatihan teks-ke-suara. Organisasi dapat lebih baik mendukung perkembangan karyawan mereka dengan asisten pelatihan berbasis teks-ke-suara.

Bagaimana teknologi teks-ke-ucapan berkembang?

Teknologi teks-ke-ucapan muncul sebagai solusi untuk membantu Stephen Hawking berkomunikasi secara verbal setelah fisikawan tersebut kehilangan suaranya akibat trakeostomi. Sistem teks-ke-ucapan pertama kali diciptakan oleh Dennis Klatt, yang menjadi dasar bagi inovasi-inovasi selanjutnya di bidang ini.
Kami menjelaskan bagaimana beberapa teknologi teks-ke-ucapan telah berkembang sepanjang dekade.

Sintesis formant

Sintesis formant adalah teknik audio yang meniru suara manusia dengan mencontohkan saluran suara. Ini adalah salah satu teknologi awal yang memungkinkan sistem teks-ke-suara.

Sintesis penggabungan

Sintesis penggabungan menghasilkan ucapan dengan menggabungkan beberapa blok kecil rekaman suara. Ini adalah pengembangan teks-ke-ucapan berbasis pembelajaran mesin yang memberikan hasil standar, namun kini telah digantikan oleh pembelajaran mendalam dan AI.

Sintesis suara berbasis deep learning

Deep learning adalah metode kecerdasan buatan yang mengajarkan komputer untuk mengambil keputusan dengan cara yang terinspirasi oleh otak manusia. Dengan mempelajari data audio yang telah diseleksi, hal ini memungkinkan para ilmuwan untuk menciptakan sintesis suara yang berbicara secara lebih alami.

Generator suara generatif

Generator suara generatif menggunakan AI generatif untuk belajar, meningkatkan, dan menghasilkan pidato yang nyata. Seperti deep learning, AI generatif dilatih dengan volume besar data audio. Dibandingkan dengan metode sintesis suara sebelumnya, generator suara generatif menghasilkan audio suara dengan nuansa yang bervariasi seperti dialek, intonasi, . Misalnya, Amazon Alexa didukung oleh AI generatif, yang membuat percakapan menjadi lebih cerdas, personal, dan mirip manusia.

Bagaimana cara teks-ke-ucapan bekerja?

Perangkat lunak teks-ke-ucapan menginterpretasikan teks yang diterimanya dan mengubahnya menjadi audio yang dapat didengarkan oleh orang. Namun, kualitas percakapan audio bergantung pada teknologi generasi ucapan yang mendasarinya. Ada empat jenis utama teknologi teks-ke-ucapan.

Mesin standar

Mesin standar menggunakan sintesis gabungan untuk menghasilkan ucapan yang alami. Ini menggabungkan bagian-bagian suara yang direkam yang disimpan dalam basis data untuk membentuk kalimat yang utuh. Meskipun audio yang dihasilkan jelas dan presisi, suaranya terdengar lebih seperti mesin daripada alami. Mesin standar sering digunakan di menu panggilan IVR, di mana suara rekaman meminta pengguna untuk memasukkan pilihan sebelum mengalihkan panggilan ke departemen yang tepat.

Mesin neural

Sama seperti mesin standar, mesin neural menggunakan blok audio sebagai dasar sintesis suara. Namun, hal itu tidak menghubungkan blok-blok tersebut. Sebaliknya, sistem ini menghasilkan gelombang audio berkelanjutan dengan mempertimbangkan bagaimana blok-blok audio yang berbeda akan terdengar ketika digabungkan. Hal ini membuat mesin neural untuk menghasilkan suara yang terdengar alami.

Mesin bentuk panjang

Didukung oleh teknologi pembelajaran mendalam, mesin bentuk panjang dapat membacakan artikel, buku, koran, dan konten lain dengan suara yang dapat menyesuaikan emosi. Melalui pembelajaran yang intensif, mesin ini menghasilkan suara yang mirip dengan cara orang membaca secara lantang. Ketika mesin menerima teks, ia menafsirkan maknanya dan memilih nada, jeda, dan penekanan yang sesuai. Hal ini menghasilkan perangkat lunak kecerdasan buatan (AI) teks-ke-suara yang mampu menampilkan emosi manusia.

Mesin generatif

Mesin generatif menggunakan algoritma AI canggih untuk menghasilkan ucapan yang mirip manusia. Insinyur pembelajaran mesin melatih mesin generatif dengan data audio dalam beragam bahasa, suara, dan gaya. Untuk menghasilkan suara, perangkat lunak AI mengubah teks tertulis menjadi kode suara dan mengubahnya menjadi gelombang audio berkualitas tinggi yang berkelanjutan. Mesin generatif dapat mengamati dan belajar dari interaksi digital secara waktu nyata, membuat mesin tersebut terdengar emosional, tegas, dan sangat informal, layaknya manusia.

Apa saja pertimbangan utama yang perlu diperhatikan saat memilih teknologi teks-ke-ucapan?

Anda dapat menemukan banyak platform teks-ke-suara berbayar dan gratis secara online. Namun, tidak semuanya didesain untuk mendukung penggunaan yang fleksibel, kustomisasi, dan kebutuhan bisnis lainnya. Di bawah ini, kami berbagi poin-poin yang perlu dipertimbangkan saat memilih solusi TTS.

Pilihan suara dan bahasa

Beberapa organisasi melayani konsumen di berbagai wilayah. Oleh karena itu, mereka memerlukan perangkat lunak teks-ke-suara yang mampu menghasilkan ucapan dalam bahasa lokal, dialek, dan suara yang beragam.

Tanda ucapan

Tanda ucapan adalah indikator khusus dalam audio yang dihasilkan yang menandai awal dan akhir dari frasa yang diucapkan. Tanda ucapan berguna jika Anda ingin menyandingkan audio dengan visual, seperti avatar AI. Fitur ini membuat avatar untuk menyelaraskan gerakan wajah dengan ucapan yang disintesis.

Opsi konfigurasi suara

Saat bekerja pada proyek komersial, Anda sebaiknya mencoba berbagai variasi suara sebelum menemukan yang paling sesuai. Beberapa generator suara menyediakan opsi yang membuat pengembang dapat menyesuaikan cara suara sintetis terdengar, termasuk:

Gaya bicara
Kecepatan bicara
Nada suara
Kenyaringan
Durasi bicara

Sintesis suara melalui API

Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) membuat pengembang perangkat lunak untuk mengintegrasikan fitur teks-ke-suara dengan mudah. Alih-alih membangun sintetisator suara dari awal, mereka menggunakan API untuk mengirim teks ke mesin dan menerima suara yang dihasilkan.

Kosakata yang disesuaikan

Terkadang, perangkat lunak teks-ke-ucapan mungkin tidak mengenali atau menafsirkan kata-kata tertentu dengan tepat. Biasanya, kata-kata ini memiliki ejaan/pelafalan yang tidak standar atau merupakan istilah khusus yang digunakan dalam industri spesifik. Misalnya, penerima, ketika digunakan dalam konteks elektronik, mengacu pada perangkat keras yang mendeteksi sinyal masuk. Dengan memilih aplikasi teks-ke-ucapan yang mendukung kosakata kustom, Anda dapat memasukkan istilah-istilah ini sehingga perangkat lunak dapat berkomunikasi dengan lebih lancar bersama pengguna.

Penyesuaian khusus yang eksklusif

Dalam beberapa kasus penggunaan, perusahaan ingin merefleksikan gaya suara yang mereka inginkan dalam audio yang dihasilkan. Untuk melakukannya, Anda memerlukan perangkat lunak teks-ke-ucapan yang dapat disesuaikan dengan persyaratan khusus, termasuk intonasi, nuansa, dan gaya yang unik bagi merek tersebut.

Bagaimana dukungan AWS dapat membantu memenuhi kebutuhan teks-ke-ucapan Anda?

Amazon Polly memungkinkan Anda untuk mengembangkan aplikasi teks-ke-ucapan yang dapat menjangkau pelanggan di berbagai wilayah dan bahasa. Dengan mesin standar, bentuk panjang, AI generatif, dan neural, Anda dapat mengubah jenis dokumen apa pun menjadi suara sesuai kebutuhan.

Anda dapat memakai Amazon Polly untuk

Pilih dari puluhan suara siap pakai dalam berbagai bahasa, dialek, dan jenis kelamin.
Sertakan atau ubah kosakata yang jarang digunakan, seperti nama perusahaan, frasa asing, atau istilah industri.
Streaming audio yang dihasilkan secara real-time dengan berbagai laju pengambilan sampel dan format.

Perusahaan menggunakan Amazon Polly untuk memperkaya aplikasi mereka dengan suara yang terdengar alami tanpa perlu mengeluarkan biaya besar untuk teknologi yang mahal.

Mulailah menggunakan teks-ke-suara dengan membuat akun AWS gratis hari ini.

Apa itu Teks-ke-Ucapan?