- Что такое облачные вычисления?›
- Центр концепций в сфере облачных вычислений›
- Искусственный интеллект
Что такое преобразование текста в устную речь?
Что такое преобразование текста в устную речь?
Преобразование текста в устную речь – это технология, которая превращает цифровой текст в разговорную речь с помощью синтезированного голоса. Ее применяют в образовании, клиентском обслуживании, вспомогательных технологиях, цифровых аватарах, играх, автоматизации звонков и других сферах. Такие решения используют ИИ для генерации естественно звучащей речи с нужным акцентом и диалектом. Современные голосовые движки могут передавать паузы, эмоции и варьировать темп речи – почти как в живом разговоре.
Какие преимущества дает преобразования текста в речь?
Преобразование текста в речь / преобразование текста в устную речь позволяет компаниям взаимодействовать с аудиторией с помощью качественной голосовой озвучки текстов. Ниже приведены ключевые преимущества этой технологии для бизнеса.
Улучшение доступности
Компании могут стать более инклюзивными, используя технологии преобразования текста в речь при создании контента – особенно для людей с нарушениями зрения. Программа преобразует текст в аудиофайл, который удобно прослушивать тем, кому трудно воспринимать информацию с экрана.
Персонализированное взаимодействие
С помощью программ преобразования текста в устную речь организации могут настраивать аудиоконтент, выбирая тон, голос и стиль, приятные для целевой аудитории. Сообщения, озвученные фирменным голосом бренда, помогают произвести яркое впечатление и усилить узнаваемость.
Поддержка учебных мероприятий
Преобразование текста в устную речь открывает новые возможности для онлайн-обучения. Когда письменный материал озвучивается, вовлеченность учащихся возрастает, а вместе с ней и эффективность обучения.
Расширение охвата аудитории
Некоторые пользователи хотят иметь больше вариантов доступа к контенту. Технологии преобразования текста в речь (TTS) позволяют адаптировать материалы для тех, кто предпочитает аудиоформаты – подкасты или видео – вместо чтения блогов и документов.
Альтернативный формат обучения
Сотрудники могут обучаться эффективнее, используя голосовых помощников. Вместо чтения длинных текстов они слушают информацию на ходу, экономя время и повышая продуктивность.
Как развивалась технология преобразования текста в речь?
Передача текста в речь впервые появилась как способ помочь Стивену Хокингу снова говорить после потери голоса вследствие трахеотомии. Первую систему преобразования текста в речь разработал Деннис Клатт – она стала основой для будущих инноваций в этой области.
Мы расскажем, как различные технологии преобразования текста в речь развивались на протяжении десятилетий.
Формантный синтез
Формантный синтез – это звуковая технология, имитирующая человеческий голос за счет моделирования голосового тракта. Это одна из первых технологий, которая легла в основу систем преобразования текста в речь.
Конкатенативный синтез
Конкатенативный синтез формирует речь, объединяя множество мелких фрагментов звуковых записей. Эта технология основана на машинном обучении и обеспечивает стандартное качество, однако сегодня ее вытеснили методы глубокого обучения и ИИ.
Синтез речи на основе глубокого обучения
Глубокое обучение – это метод искусственного интеллекта, который обучает компьютеры принимать решения, вдохновляясь работой человеческого мозга. Анализируя тщательно отобранные аудиоданные, учёные могут создавать синтез речи, звучащий более естественно.
Генератор генеративного голоса
Генеративные голосовые генераторы используют технологии генеративного ИИ для обучения, улучшения и создания реалистичной речи. Как и в случае с глубоким обучением, генеративный ИИ обучается на больших объемах аудиоданных. По сравнению с ранними методами синтеза речи, такие генераторы воспроизводят звук с различными нюансами – диалектами, интонациями и т. д. Например, Amazon Alexa работает на основе генеративного ИИ, что позволяет вести более умные, персонализированные и человечные диалоги.
Как работает функция преобразования текста в речь?
Программное обеспечение для преобразования текста в речь интерпретирует входной текст и преобразует его в аудиофайл, который можно прослушать. Однако естественность звучания зависит от используемой технологии синтеза речи. Существует четыре основных типа технологий преобразования текста в речь.
Стандартный движок
Стандартный движок использует конкатенативный синтез для создания естественно звучащей речи. Он объединяет фрагменты заранее записанных звуков из базы данных, формируя целые слова. Хотя получаемый звук отличается четкостью и точностью, он звучит скорее как машина, чем как живой человек. Стандартные движки часто применяются в голосовых меню IVR, где записанный голос предлагает пользователю выбрать нужный вариант перед переводом вызова в соответствующий отдел.
Нейронный движок
Как и стандартный движок, нейронный использует аудиоблоки в качестве основы для синтеза речи. Однако он не объединяет эти блоки напрямую. Вместо этого он формирует непрерывную звуковую волну, учитывая, как бы звучали разные аудиофрагменты при объединении. Благодаря этому нейронный движок воспроизводит речь, максимально приближенную к естественной.
Движок длинной формы
Основанный на технологиях глубокого обучения, движок длинной формы способен озвучивать статьи, книги, газеты и другой контент эмоционально адаптивным голосом. Благодаря углубленному обучению он воспроизводит речь так, как если бы её читал человек вслух. Получив текст, движок интерпретирует его смысл и подбирает соответствующий тон, паузы и акценты. В результате получается ИИ-решение для озвучивания текста, способное передавать человеческие эмоции.
Генеративный движок
Генеративный движок использует продвинутые алгоритмы искусственного интеллекта для создания речи, близкой к человеческой. Инженеры машинного обучения обучают его на аудиоданных с разными языками, голосами и стилями. Чтобы сгенерировать речь, программное обеспечение преобразует письменный текст в речевые коды, а затем – в качественный, непрерывный звуковой сигнал. Генеративный движок способен в реальном времени анализировать цифровые взаимодействия и адаптироваться к ним, что позволяет ему звучать эмоционально, уверенно и естественно, как живой человек.
На что обратить внимание при выборе технологии преобразования текста в речь?
В Интернете доступно множество как платных, так и бесплатных платформ преобразования текста в речь. Однако не все из них обеспечивают гибкость, возможность настройки и соответствие различным бизнес-требованиям. Ниже мы перечислим ключевые моменты, которые стоит учитывать при выборе TTS-решения.
Опция голоса и языка
Некоторые компании обслуживают клиентов в разных регионах. Поэтому им нужно программное обеспечение для преобразования текста в речь, которое поддерживает местные языки, диалекты и различные голоса.
Речевые знаки
Речевые знаки – это специальные метки в сгенерированном аудио, указывающие начало и конец произносимых фраз. Они особенно полезны при синхронизации звука с визуальными элементами, например, с аватаром на базе ИИ. Это помогает аватару точно повторять движения лица во время воспроизведения синтезированной речи.
Опции конфигурации речи
При разработке коммерческих проектов стоит протестировать разные варианты речи, чтобы найти оптимальное решение. Некоторые голосовые движки позволяют настраивать звучание синтезированного голоса, включая следующие параметры:
- Стиль речи
- Скорость речи
- Подача
- Громкость
- Продолжительность речи
Синтез речи через API
Интерфейс прикладного программирования (API) позволяет разработчикам легко внедрять функцию преобразования текста в речь. Вместо того чтобы создавать синтезатор речи с нуля, они передают текст в движок через API и получают сгенерированную речь в ответ.
Настраиваемый словарь
Иногда программы для преобразования текста в речь могут некорректно распознавать или озвучивать отдельные слова. Чаще всего это касается нестандартных написаний, произношений или терминов, специфичных для определенных сфер. Например, слово приемник в контексте электроники означает устройство, принимающее входящие сигналы. Если выбрать синтезатор речи с поддержкой настраиваемого словаря, такие термины можно добавить вручную – это повысит точность и естественность речи программы.
Собственная настройка
Иногда компании стремятся отразить фирменный стиль голоса в сгенерированной речи. Для этого требуется программа для преобразования текста в речь, которая может учитывать особенности бренда – тональность, интонационные нюансы и индивидуальный стиль.
Как AWS может помочь вам с задачами преобразования текста в речь?
Amazon Polly позволяет создавать приложения для озвучивания текста, которые эффективно взаимодействуют с пользователями на разных языках и в различных регионах. Благодаря использованию стандартных, нейросетевых и генеративных ИИ-движков, вы можете преобразовывать в речь документы любого формата по мере необходимости.
Amazon Polly можно использовать для:
- Выбора из десятков готовых голосов на различных языках, диалектах и с разными тембрами.
- Добавления или настройки редкой лексики, например названий компаний, иностранных выражений или специализированных терминов.
- Потоковой передачи сгенерированного аудио в реальном времени с различными частотами дискретизации и форматами.
Многие компании применяют Amazon Polly, чтобы интегрировать в свои приложения естественно звучащие голоса без необходимости инвестировать в дорогостоящие технологии.
Начните работу с преобразованием текста в речь – создайте бесплатный аккаунт AWS уже сегодня.