📚 Che cos'è la sintesi vocale (TTS)?

La sintesi vocale, chiamata anche TTS, è una forma di tecnologia di supporto che porta facilità e conforto nella vita. Il sistema legge i testi digitali ad alta voce e in modo sufficientemente chiaro da poter essere compreso da una persona. TTS è anche conosciuta come tecnologia di lettura ad alta voce, ampiamente accettata per la sua flessibilità. Basta un solo tocco per convertire il testo del sito in audio.

Il sistema si espande su tutti i dispositivi come smartphone, laptop, desktop e tablet, considerati ideali per bambini, il pubblico di età superiore ai 20 anni e le persone con disabilità. La difficoltà di leggere e lo stress degli occhi verso i dispositivi elettronici sono tutti spariti con TTS, mentre aumenta la concentrazione, l'apprendimento e l'abitudine di leggere online attraverso l'ascolto. Quindi, se sei un blogger, un lettore o un proprietario di un sito web, TTS è un software che amplierà i tuoi orizzonti di conoscenza. Ma quali sono i vantaggi di avere una voce per tutto, senza limitazioni e senza confini? È segregato in base agli utenti in quanto sono le persone che utilizzano i servizi.

Consentire alle persone di conversare con le macchine è un sogno di lunga data dell'interazione uomo-computer. La capacità dei computer di comprendere il linguaggio naturale è stata rivoluzionata negli ultimi anni dall'applicazione di reti neurali profonde (ad esempio, Google Voice Search). Tuttavia, generare il linguaggio con i computer, un processo solitamente definito sintesi vocale o testo-voce (TTS) — si basa ancora in gran parte sui cosiddetti TTS concatenativo, dove un database molto grande di brevi frammenti di discorso viene registrato da un singolo oratore e quindi ricombinato per formare espressioni complete. Ciò rende difficile modificare la voce (ad esempio passare a un altro oratore o alterare l'enfasi o l'emozione del loro discorso) senza registrare un database completamente nuovo.

📚 Come funziona la tecnologia TTS?

Il processo TTS prevede diverse fasi:

• 1. Immissione di testo: Il primo passo è inserire il testo che vuoi convertire in parlato. Può essere un documento scritto, una pagina web, una conversazione di chatbot o anche un post sui social media.
• 2. Analisi del testo: Il testo viene poi analizzato per determinare la pronuncia, l'intonazione e il ritmo corretti. Ciò comporta l'identificazione delle singole parole, frasi e periodi, nonché del contesto in cui vengono utilizzati.
• 3. Sintesi vocale: Il testo analizzato viene quindi elaborato utilizzando algoritmi di sintesi vocale per generare l'output audio corrispondente. Ciò comporta la creazione di una rappresentazione digitale delle parole pronunciate, inclusi tono, altezza e volume.
• 4. Uscita audio: Il passaggio finale consiste nel produrre l'uscita audio, che può essere riprodotta tramite altoparlanti, cuffie o altri dispositivi audio.

📚 Tipi di tecnologia TTS

Esistono diversi tipi di tecnologia TTS, tra cui:

• Sistemi basati su regole: Questi sistemi utilizzano regole predefinite per generare il parlato. Sono semplici ed efficienti, ma potrebbero non produrre un parlato di alta qualità.
• Modelli statistici: Questi sistemi utilizzano modelli statistici per generare il parlato. Sono più avanzati dei sistemi basati su regole e possono produrre un parlato di qualità superiore.
• Intelligenza artificiale (AI): Questi sistemi utilizzano algoritmi AI per generare il parlato. Sono il tipo più avanzato di tecnologia TTS e possono produrre un parlato altamente naturale e colloquiale.

📚 Vantaggi della TTS!

GSpeech offre molte funzionalità, tra cui soluzioni Text-to-Speech (TTS) online, SaaS e on-premise per un'ampia varietà di fonti come siti Web, app mobili, e-book, materiale di e-learning, documenti, esperienza quotidiana del cliente, esperienza di trasporto e molto altro. In che modo un'azienda, un'organizzazione e un editore che integrano la tecnologia TTS ne traggono vantaggio.

🎯 Maggiore accessibilità

La tecnologia TTS garantisce una maggiore accessibilità alle persone con disabilità visive, dislessia o difficoltà di lettura, consentendo loro di accedere alle informazioni e di comunicare più facilmente.

🎯 SEO migliorato

Fornendo agli utenti un modo alternativo per consumare i tuoi contenuti, puoi migliorare l'ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) del tuo sito web WordPress. Ciò è particolarmente importante per gli utenti che si affidano ai lettori di schermo per navigare sul web.

🎯 Esperienza utente migliorata

La tecnologia TTS può migliorare l'esperienza dell'utente offrendo un modo più naturale e intuitivo di interagire con i dispositivi, riducendo la necessità di digitare o leggere manualmente.

🎯 Servizio clienti migliorato

La tecnologia TTS è in grado di fornire assistenza clienti 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, rispondendo alle domande più frequenti e fornendo informazioni ai clienti in modo più efficiente ed efficace.

🎯 Aumento della produttività

La tecnologia TTS può aumentare la produttività automatizzando attività quali l'immissione dati, la trascrizione e la lettura, liberando tempo per attività più importanti.

🎯 Supporto multilingue

La tecnologia TTS supporta più lingue, il che la rende uno strumento prezioso per le aziende e le organizzazioni che operano a livello globale.

🎯 Comprensione della lettura migliorata

La tecnologia TTS può migliorare la comprensione della lettura consentendo agli utenti di ascoltare il testo seguendo allo stesso tempo la parola scritta, facilitando la comprensione di informazioni complesse.

🎯 Riduzione dell'affaticamento degli occhi

La tecnologia TTS può ridurre l'affaticamento e l'affaticamento degli occhi offrendo un'alternativa alla lettura e alla digitazione, diventando così uno strumento prezioso per chi trascorre lunghe ore davanti agli schermi.

🎯 Maggiore coinvolgimento

La tecnologia TTS può aumentare il coinvolgimento offrendo un'esperienza più interattiva e coinvolgente, il che la rende uno strumento prezioso per applicazioni educative e di intrattenimento.

🎯 Vantaggio competitivo

La tecnologia TTS può offrire un vantaggio competitivo offrendo un modo unico e innovativo di interagire con i dispositivi, distinguendo il tuo prodotto o servizio dalla concorrenza.

Ciò ha portato a una grande richiesta di TTS parametrico, dove tutte le informazioni necessarie per generare i dati sono memorizzate nei parametri del modello, e i contenuti e le caratteristiche del discorso possono essere controllati tramite gli input al modello. Finora, tuttavia, la sintesi vocale parametrica ha avuto la tendenza a suonare meno naturale che concatenativa. I modelli parametrici esistenti generalmente generano segnali audio facendo passare le loro uscite attraverso algoritmi di elaborazione del segnale noti come vocoder.

WaveNet cambia questo paradigma modellando direttamente la forma d'onda grezza del segnale audio, un campione alla volta. Oltre a produrre un parlato dal suono più naturale, l'utilizzo di forme d'onda grezze significa che WaveNet può modellare qualsiasi tipo di audio, inclusa la musica.

WaveNet: un modello generativo per l'audio non elaborato

I ricercatori solitamente evitano di modellare l'audio grezzo perché scorre molto velocemente: in genere 16,000 campioni al secondo o più, con una struttura importante a molte scale temporali. Costruire un modello completamente autoregressivo, in cui la previsione per ognuno di quei campioni è influenzata da tutti i precedenti (in termini statistici, ogni distribuzione predittiva è condizionata da tutte le osservazioni precedenti), è chiaramente un compito impegnativo.

Però, PixelRNN e PixelCNN modelli, pubblicati in precedenza, hanno dimostrato che era possibile generare immagini naturali complesse non solo un pixel alla volta, ma un canale colore alla volta, richiedendo migliaia di previsioni per immagine. Ciò ci ha ispirato ad adattare i nostri PixelNet bidimensionali a un WaveNet monodimensionale.

L'animazione sopra mostra come è strutturata una WaveNet. È una rete neurale completamente convoluzionale, in cui gli strati convoluzionali hanno vari fattori di dilatazione che consentono al suo campo recettivo di crescere esponenzialmente con la profondità e coprire migliaia di intervalli temporali.

Al momento dell'addestramento, le sequenze di input sono forme d'onda reali registrate da parlanti umani. Dopo l'addestramento, possiamo campionare la rete per generare enunciati sintetici. A ogni passaggio durante il campionamento viene estratto un valore dalla distribuzione di probabilità calcolata dalla rete. Questo valore viene quindi reimmesso nell'input e viene effettuata una nuova previsione per il passaggio successivo. Creare campioni un passaggio alla volta in questo modo è computazionalmente costoso, ma lo abbiamo scoperto essenziale per generare audio complesso e dal suono realistico.

Migliorare lo stato dell'arte

Ci siamo allenati Wave Net utilizzando alcuni dei dataset TTS di Google in modo da poterne valutare le prestazioni. La figura seguente mostra la qualità di WaveNets su una scala da 1 a 5, rispetto ai migliori sistemi TTS attuali di Google (parametrico e concatenativo), e con il linguaggio umano usando Punteggi di opinione medi (MOS). I MOS sono una misura standard per i test soggettivi di qualità del suono e sono stati ottenuti in test alla cieca con soggetti umani (da oltre 500 valutazioni su 100 frasi di prova). Come possiamo vedere, WaveNets riduce il divario tra lo stato dell'arte e le prestazioni a livello umano di oltre il 50% sia per l'inglese americano che per il cinese mandarino.

Sia per il cinese che per l'inglese, gli attuali sistemi TTS di Google sono considerati tra i migliori al mondo, quindi migliorare entrambi con un unico modello è un risultato importante.

GSpeech ha un algoritmo di sintesi vocale AI, che è uno dei più avanzati e realistici del settore. La maggior parte dei sintetizzatori vocali (incluso Siri di Apple) usa quella che viene chiamata sintesi concatenativa, in cui un programma memorizza singole sillabe, suoni come "ba", "sht" e "oo", e le unisce al volo per formare parole e frasi. Questo metodo è diventato piuttosto valido nel corso degli anni, ma suona ancora forzato.

WaveNet, al contrario, usa l'apprendimento automatico per generare audio da zero. In realtà analizza le forme d'onda da un enorme database di parlato umano e le ricrea a una velocità di 24,000 campioni al secondo. Il risultato finale include voci con sottigliezze come schiocchi di labbra e accenti. Quando Google ha presentato per la prima volta WaveNet nel 2016, era troppo intensivo dal punto di vista computazionale per funzionare al di fuori degli ambienti di ricerca, ma da allora è stato notevolmente ridotto, mostrando una chiara pipeline dalla ricerca al prodotto.