Что такое преобразование текста в речь?
Преобразование текста в речь (TTS) — это технология, которая преобразует текст, отображаемый в цифровом интерфейсе, в естественную на слух речь. Эту технологию также называют «чтением вслух», компьютерной генерацией речи или синтезом речи. Большинство компаний предоставляют технологию преобразования текста в речь в виде API.
Изначально системы преобразования текста в речь разрабатывались как вспомогательная технология, призванная сделать определенные услуги более доступными для пользователей с нарушениями зрения и трудностями в обучении, такими как дислексия. Сегодня же генераторы речи на базе искусственного интеллекта позволяют таким программам гораздо точнее имитировать человеческую речь, открывая путь к множеству новых сфер применения: от обработки звонков в службах поддержки клиентов и создания подкастов с помощью ИИ до озвучивания видеоконтента и записи аудиокниг.
Развитие технологии преобразования текста в речь
Первые электрические синтезаторы речи появились примерно в 1930-х годах. Эти ранние устройства отличались ограниченными возможностями и сложностью в эксплуатации.
С появлением компьютеров в конце 1950-х годов программисты начали разрабатывать алгоритмы, способные использовать обширную базу данных аудиофайлов в качестве источника звуков. Эти алгоритмы находили звуковые соответствия для текстовых единиц и объединяли элементы речи. Поначалу синтезированная речь звучала механически (как у робота), однако по мере совершенствования языкового моделирования и улучшения методов описания языка алгоритмы преобразования текста в речь становились всё более качественными.
С появлением в 2000-х годах технологий глубокого обучения и нейронных сетей программисты начали моделировать звуковые волны непосредственно на основе речевых записей, что позволило получать высококачественное и более реалистичное звучание. Параллельно с этим специалисты в области компьютерных наук работали над совершенствованием систем распознавания речи и обработки естественного языка. Развитие диалогового искусственного интеллекта основывалось на интеграции технологий преобразования речи в текст и текста в речь.
Хотя искусственный интеллект и машинное обучение упростили процесс генерации естественной речи, они также породили новые спорные вопросы, такие как технология дипфейков (deepfakes). Технологические компании работают над созданием систем анализа звука в реальном времени для выявления аудиодипфейков.
Как работает технология преобразования текста в речь?
Технологии глубокого обучения позволяют моделям синтеза речи анализировать большие объемы данных и лучше понимать взаимосвязь между словами и их акустическими характеристиками. Всё это делает голос искусственного интеллекта более естественным. Преобразование текста в речь — это многоэтапный процесс, включающий лингвистический анализ и синтез речи.
Основные компоненты преобразования текста в речь:
- Лингвистический анализ
- Синтез речи
Лингвистический анализ
Глубокие нейронные сети в составе модели обучаются на наборах аудиоданных и соответствующих им текстах на английском, а иногда и на других языках. Это позволяет системе понять, как слова соотносятся с устной речью, а также учесть такие характеристики, как акцент, высота тона, громкость, интонация, ритм и другие параметры. Получив входной текст, модель анализирует слова, знаки препинания и структуру предложений. Она способна расшифровывать сокращения и выражения, рассчитывать длительность звучания слов, подбирать соответствующее произношение, а также выстраивать интонационный и ритмический рисунок фраз и предложений.
Генерация речи
После анализа текста модель использует двухэтапный процесс для его преобразования в аудиосигнал.
- Шаг 1: Модель преобразует текст в признаки, согласованные во времени, такие как спектрограмма, которая используется для определения изменений частоты с течением времени. Это позволяет зафиксировать детальные характеристики речи и учесть контекстуально зависимое произношение, ударения и временные параметры слов.
- Шаг 2: Вокодер (сеть кодирования звука) может преобразовывать согласованные во времени характеристики в звуковые волны, которые компьютер способен превратить в естественную речь. Некоторые модели преобразования текста в речь позволяют пользователям изменять громкость, высоту тона и скорость воспроизведения, а также выбирать различные языки, диалекты и стили речи.
Многие устройства, такие как смартфоны, оснащены встроенными системами преобразования текста в речь. Эта технология также доступна в виде программного обеспечения, расширений для браузера, веб-инструментов или приложений, доступных для скачивания.
Варианты использования преобразования текста в речь
Технология преобразования текста в речь изначально разрабатывалась как средство повышения доступности для широкого круга пользователей, позволяющее людям с нарушениями зрения или трудностями при чтении взаимодействовать с текстами с помощью компьютеров и других устройств. Например, Стивен Хокинг использовал одну из версий этой технологии.
С тех пор технология получила развитие, охватив более широкий спектр вариантов применения — в частности, те случаи, когда считывание данных вручную нецелесообразно или когда можно сэкономить время оператора. Вот некоторые из основных областей применения этой технологии:
- Аудиоконтент
- Образование
- Чат-боты и виртуальные помощники
- Судоходство
- Многоязычное общение и изучение языков
- СМИ и развлечения
- Здравоохранение
Аудиоконтент
Программы преобразования текста в речь могут озвучивать цифровые тексты, книги, учебные материалы, руководства и инструкции, способствуя процессу электронного обучения и онлайн-подготовки; новостные организации также могут использовать эту технологию для перевода своих статей в аудиоформат.
Образование
Функции преобразования текста в речь помогают учащимся сохранять внимание и следить за текстом во время чтения, позволяя соотносить слова с их произношением. Это также способствует улучшению понимания прочитанного и повышению вовлеченности при знакомстве с новыми грамматическими конструкциями и лексикой. Кроме того, данная технология полезна для людей с нарушениями зрения или трудностями в обучении, такими как дислексия. Она также позволяет озвучивать письменные работы учащихся, помогая им проверять и редактировать выполненные задания и эссе.
Чат-боты и виртуальные помощники
Виртуальные помощники, такие как Siri от Apple или Cortana от Microsoft, сочетают технологии преобразования текста в речь и речи в текст, чтобы понимать запросы пользователей и взаимодействовать с ними в формате естественного диалога. Они также способны озвучивать уведомления и зачитывать текстовые сообщения, например, когда пользователь находится за рулем. В корпоративной среде системы преобразования текста в речь могут повысить качество взаимодействия с клиентами, делая процесс обслуживания более интерактивным и естественным.
Судоходство
Именно благодаря технологии преобразования текста в речь системы GPS и другие картографические приложения могут передавать водителям указания в режиме реального времени. До появления этой технологии навигационные устройства использовали предварительно записанные голосовые сообщения и стандартные команды, такие как «поверните налево» или «поверните направо». С внедрением функции преобразования текста в речь навигационные инструкции стали более персонализированными: например, система GPS может назвать конкретную улицу, на которую нужно повернуть.
Многоязычное общение и изучение языков
Технология преобразования текста в речь помогает пользователям общаться на разных языках — например, с помощью таких приложений, как «Google Переводчик». Эта функция позволяет переводить устную речь с одного языка на другой, что может использоваться для озвучивания видеоконтента. Кроме того, она знакомит изучающих язык с естественным звучанием речи, помогая им понять, как произносятся различные слова.
СМИ и развлечения
Благодаря развитию технологий преобразования текста в речь их можно использовать для сокращения расходов в сфере медиапроизводства. Например, эта технология способна генерировать закадровый текст и повествование в видеоиграх, а также озвучивать персонажей. Некоторые студии сотрудничают с профессиональными актерами озвучивания, чтобы улучшить качество звучания голосов, созданных искусственным интеллектом.
Здравоохранение
Медицинские учреждения используют технологию преобразования текста в речь для обеспечения доступности коммуникации с пациентами. Это включает в себя создание аудиоверсий контента и публикаций, размещаемых на веб-сайтах или в социальных сетях. Кроме того, голосовые интерфейсы на базе генеративного искусственного интеллекта могут помогать напоминать пациентам о предстоящих визитах посредством телефонных звонков, а также информировать их о новостях или обновлениях в их медицинских картах. Это особенно важно для пациентов с нарушениями зрения, речи, опорно-двигательного аппарата или трудностями в обучении.
Теперь, когда вы стали экспертом в основах этого захватывающего мира, пришло время перейти к практике.
Готовы ли вы превратить свои слова в голос, который покоряет сердца и умы?
Начните свое путешествие в мир аудиоконтента уже сегодня.
Попробуйте платформу « Makina » бесплатно и превратите первые 1000 символов в профессиональную озвучку менее чем за 5 минут!
Начните бесплатную пробную версию прямо сейчас
Источник: IBM.COM