Apa itu Penghasil Teks-ke-Suara?

Mengonversikan teks dengan TTS adalah proses multi-langkah yang bergantung pada analisis linguistik, sintesis ucapan, serta prototipe kecerdasan buatan. Model AI dilatih pada set data audio besar dengan transkripsi yang sesuai dalam bahasa target. Tergantung pada arsitektur model, tersedia pendekatan teks-ke-suara yang berbeda.

Sintesis konkatenatif

Metode ini menciptakan suara dengan menggabungkan segmen kecil dari suara manusia yang telah direkam. Model AI menganalisis data audio pelatihannya untuk mendeteksi fonem (suara individu), difon (transisi suara dari tengah suatu fonem ke bagian tengah fonem berikutnya), serta suku kata ataupun kata. Sistem tersebut mencocokkan semua komponen ini ke masing-masing semua kata tertulis.
Saat Anda menuliskan teks, sistem:

• Mengubah teks menjadi perwujudan fonetik.
• Menentukan segmen audio yang paling cocok untuk mencakup urutan suara.
• Menggabungkan atau menyatukan komponen individu guna membentuk ucapan lengkap yang sesuai dengan teks input.

Hal ini memprioritaskan transisi yang mulus dan prosodi alami (intonasi, ritme, penekanan) selama proses penggabungan.

Sintesis teks-ke-suara berbasis neural

Teks-ke-suara Neural (NTTS) adalah kemajuan lebih lanjut dalam penggabungan sintesis. Layanan Ini memiliki dua komponen utama.

Rangkaian ke model spektrogram

Ini adalah model rangkaian-ke-rangkaian yang mengonversikan urutan fonem teks menjadi urutan gelombang suara. Komponen ini menghasilkan spektrogram, perwujudan visual tentang bagaimana energi suara disebarkan pada frekuensi yang berbeda dari waktu ke waktu. Ini menangkap alur dan konteks dalam rangkaian, menekankan fitur akustik yang membuat suara terdengar alami di telinga manusia, seperti penekanan, nada, ritme, dan intonasi.

Vocoder neural

Setelah menghasilkan spektrogram, output diteruskan ke vocoder neural — model pembelajaran mendalam terkhusus yang mengubah spektrogram menjadi bentuk gelombang audio yang sebenarnya. Komponen ini menghasilkan suara beresolusi tinggi serta berkelanjutan yang lebih halus, jelas, dan terdengar realistis daripada yang mampu dicapai oleh sintesis gabungan.

Teks-ke-suara generatif

Teks-ke-suara generatif menggunakan model bahasa besar dengan miliaran parameter guna menghasilkan suara yang ekspresif secara emosional, peka terhadap konteks, serta bersifat percakapan. Ia dapat belajar sambil digunakan, menyesuaikan gaya berbicara dengan konten serta mensimulasikan nada persuasif, empatik, ataupun bersemangat saat percakapan berlangsung. Ini mewujudkan pergeseran dari teks-ke-suara ke teks-ke-suara-yang-bermakna, sehingga suara yang dihasilkan AI terdengar sangat mirip dengan suara manusia asli.

Proses dua tahap pada TTS generatif berjalan sebagai berikut:

Pengubahan kode teks-ke-suara

Komponen transformator mengubah teks input mentah menjadi kode tutur menengah. Kode tutur adalah perwujudan data yang kompak, mempelajari penyandian prosodi (ritme, stres, intonasi), emosi, serta nuansa linguistik. Ini dapat menguraikan semantik dan tujuan teks, memahami nada, penekanan, dan bahkan isyarat emosional.

Pengurai kode tutur menjadi gelombang suara

Kode tutur kemudian diteruskan ke pengurai kode konvolusional, yang mengubahnya menjadi bentuk gelombang audio mentah. Pengurai kode ini bekerja secara bertahap, artinya dapat menyiarkan suara secara langsung. Ini memastikan latensi rendah dan memberikan output audio yang halus serta berkualitas tinggi untuk suara AI yang realistis.

Ada beberapa kemampuan dan karakteristik inti yang perlu dicari ketika menentukan penghasil teks-ke-suara yang efektif.

Kemudahan penggunaan

Penghasil teks-ke-suara harus menyediakan API dan SDK yang fleksibel guna memudahkan keterpaduan dengan kode program aplikasi. Sistem harus mendukung teknologi standar seperti Speech Synthesis Markup Language (SSML), sehingga pengembang dapat menambahkan penandaan untuk penekanan, intonasi, dan penataan bahasa ke teks input. Ini memberikan kendali suara yang lebih baik sambil memproduksi audio yang lebih realistis serta alami.

Kustomisasi tinggi

Penghasil teks-ke-suara harus mendukung berbagai bahasa, aksen, serta variasi bahasa. Organisasi bisa jadi memiliki kosakata yang berbeda karena industri atau wilayah di mana mereka beroperasi. Penghasil teks-ke-suara semestinya mengizinkan penyesuaian pengucapan dalam audio yang dihasilkan. Ini juga semestinya mengizinkan Anda untuk menyesuaikan waktu maksimum yang diperlukan untuk menjalankan frasa tertentu. Menyesuaikan parameter ini memberi pebisnis opsi untuk mengadaptasikan bunyi teks-ke-suara mereka dengan cara yang paling sesuai dengan kasus penggunaan mereka.

Opsi optimasi

Penghasil teks-ke-suara harus mendukung berbagai tingkat pengambilan sampel, memungkinkan bisnis untuk mengoptimalkan kualitas audio sambil mengasah penggunaan kapasitas data. Mengganti frekuensi pengambilan sampel akan mengubah ukuran berkas MP3, OGG, dan PCM.

Integrasi dengan alat lainnya

Jika Anda ingin menggunakan perangkat lunak teks-ke-suara bersamaan dengan sistem dukungan pelanggan, maka kemampuan untuk terpadu ke dalam alat pusat kontak adalah wajib. Perangkat lunak penghasil teks-ke-suara Anda harus berpadu dengan alat lain yang berhadapan dengan pelanggan untuk mempermudah pengelolaan pengalaman pelanggan.