📚 Ի՞նչ է TTS-ը (Text-to-Speech):

Text-to-Speech, որը նաև կոչվում է TTS, աջակցող տեխնոլոգիայի ձև է, որը հեշտություն և հարմարավետություն է բերում կյանքում: Համակարգը կարդում է թվային տեքստերը բավականին բարձր և հստակ, որպեսզի մարդը հասկանա: TTS-ը հայտնի է նաև որպես բարձրաձայն կարդալու տեխնոլոգիա, որը լայնորեն ընդունված է իր ճկունությամբ: Այն գտնվում է մեկ հպումով, որտեղ կայքի տեքստը վերածվում է աուդիոի:

Համակարգն ընդլայնվում է բոլոր սարքերում, ինչպիսիք են սմարթֆոնները, նոութբուքերը, աշխատասեղանները և պլանշետները, որոնք իդեալական են համարվում երեխաների, 20 տարեկանից բարձր հասարակության և հաշմանդամություն ունեցող մարդկանց համար: Էլեկտրոնային սարքերի նկատմամբ ընթերցանության և աչքերի շեշտադրման պայքարը բոլորն էլ անհետացել են TTS-ի հետ՝ միաժամանակ մեծացնելով ուշադրությունը, սովորելը և լսելու միջոցով առցանց կարդալու սովորությունը: Այսպիսով, եթե դուք բլոգեր, ընթերցող կամ կայքի սեփականատեր եք, TTS-ը ծրագրային ապահովում է, որը կընդլայնի ձեր գիտելիքների հորիզոնը: Բայց որո՞նք են ամեն ինչի համար ձայն ունենալու առավելությունները, առանց սահմանափակումների և սահմանների: Այն առանձնացված է ըստ օգտատերերի, քանի որ նրանք են ծառայություններից օգտվող անձը:

Մարդկանց մեքենաների հետ զրուցելու թույլ տալը մարդ-համակարգիչ փոխգործակցության վաղեմի երազանք է: Բնական խոսքը հասկանալու համակարգիչների կարողությունը հեղափոխվել է վերջին մի քանի տարիների ընթացքում խորը նեյրոնային ցանցերի կիրառմամբ (օրինակ՝ Google Voice Search): Այնուամենայնիվ, համակարգիչներով խոսքի ստեղծումը գործընթաց է, որը սովորաբար կոչվում է խոսքի սինթեզ կամ տեքստից խոսք (TTS) — դեռեւս մեծապես հիմնված է այսպես կոչված միացվող TTS, որտեղ կարճ խոսքի դրվագների շատ մեծ տվյալների բազան գրանցվում է մեկ խոսնակից և այնուհետև վերամիավորվում՝ ձևավորելով ամբողջական արտահայտություններ։ Սա դժվարացնում է ձայնի փոփոխումը (օրինակ՝ մեկ այլ բարձրախոսի անցնելը կամ նրանց խոսքի շեշտադրումը կամ զգացմունքները փոխելը) առանց տվյալների բազայի բոլորովին նոր ձայնագրելու:

📚 Ինչպե՞ս է աշխատում TTS տեխնոլոգիան:

TTS գործընթացը ներառում է մի քանի փուլ.

• 1. Տեքստի մուտքագրում. Առաջին քայլը տեքստի մուտքագրումն է, որը ցանկանում եք վերածել խոսքի: Սա կարող է լինել գրավոր փաստաթուղթ, վեբ էջ, չաթ-բոտի զրույց կամ նույնիսկ սոցիալական ցանցի գրառում:
• 2. Տեքստի վերլուծություն. Այնուհետև տեքստը վերլուծվում է՝ ճիշտ արտասանությունը, ինտոնացիան և ռիթմը որոշելու համար: Սա ներառում է առանձին բառերի, արտահայտությունների և նախադասությունների նույնականացում, ինչպես նաև այն համատեքստը, որտեղ դրանք օգտագործվում են:
• 3. Խոսքի սինթեզ. Վերլուծված տեքստն այնուհետև մշակվում է խոսքի սինթեզի ալգորիթմների միջոցով՝ համապատասխան ձայնային ելք ստեղծելու համար: Սա ներառում է ասված բառերի թվային պատկերի ստեղծում՝ ներառյալ բարձրությունը, տոնայնությունը և ծավալը:
• 4. Աուդիո ելք. Վերջին քայլը աուդիո ելք արտադրելն է, որը կարելի է նվագարկել բարձրախոսների, ականջակալների կամ այլ աուդիո սարքերի միջոցով:

📚 TTS տեխնոլոգիայի տեսակները

TTS տեխնոլոգիաների մի քանի տեսակներ կան, այդ թվում՝

• Կանոնների վրա հիմնված համակարգեր. Այս համակարգերը օգտագործում են նախապես սահմանված կանոններ՝ խոսք առաջացնելու համար: Դրանք պարզ և արդյունավետ են, բայց կարող են չարտադրել բարձրորակ խոսք:
• Վիճակագրական մոդելներ. Այս համակարգերը օգտագործում են վիճակագրական մոդելներ՝ խոսք առաջացնելու համար: Դրանք ավելի առաջադեմ են, քան կանոնների վրա հիմնված համակարգերը և կարող են ավելի բարձր որակի խոսք արտադրել:
• Արհեստական ​​ինտելեկտ (AI): Այս համակարգերն օգտագործում են AI ալգորիթմներ՝ խոսք ստեղծելու համար: Դրանք TTS տեխնոլոգիայի ամենաառաջադեմ տեսակն են և կարող են բարձր բնական և խոսակցական խոսք առաջացնել:

📚 TTS-ի առավելությունները:

GSpeech-ն առաջարկում է բազմաթիվ հնարավորություններ, այդ թվում՝ առցանց, SaaS, ներկառուցված Text-to-Speech (TTS) լուծումներ տարբեր աղբյուրների համար, ինչպիսիք են կայքերը, բջջային հավելվածները, էլեկտրոնային գրքերը, էլեկտրոնային ուսումնական նյութերը, փաստաթղթերը, հաճախորդների ամենօրյա փորձը, տրանսպորտը: փորձ և շատ ավելին: Ինչպես են շահում բիզնեսը, կազմակերպությունը և հրատարակիչները, որոնք ինտեգրում են TTS տեխնոլոգիան:

🎯 Մատչելիության բարձրացում

TTS տեխնոլոգիան ավելի մեծ հասանելիություն է ապահովում տեսողության խանգարումներով, դիսլեքսիայի կամ ընթերցանության դժվարություններ ունեցող անձանց համար՝ թույլ տալով նրանց ավելի հեշտ մուտք գործել տեղեկատվություն և հաղորդակցվել:

🎯 Ընդլայնված SEO

Օգտագործողների համար ձեր բովանդակությունը սպառելու այլընտրանքային միջոց տրամադրելով՝ դուք կարող եք բարելավել ձեր WordPress կայքի որոնման համակարգի օպտիմալացումը (SEO): Սա հատկապես կարևոր է այն օգտատերերի համար, ովքեր ապավինում են էկրանի ընթերցողներին համացանցում նավարկելու համար:

🎯 Բարելավված օգտվողի փորձ

TTS տեխնոլոգիան կարող է բարելավել օգտատիրոջ փորձը՝ ապահովելով սարքերի հետ փոխգործակցության ավելի բնական և ինտուիտիվ եղանակ՝ նվազեցնելով ձեռքով մուտքագրելու կամ կարդալու անհրաժեշտությունը:

🎯 Ընդլայնված հաճախորդների սպասարկում

TTS տեխնոլոգիան կարող է ապահովել հաճախորդների 24/7 աջակցություն՝ պատասխանելով հաճախակի տրվող հարցերին և հաճախորդներին տեղեկատվություն տրամադրելով ավելի արդյունավետ և արդյունավետ եղանակով:

🎯 Արտադրողականության բարձրացում

TTS տեխնոլոգիան կարող է բարձրացնել արտադրողականությունը՝ ավտոմատացնելով այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են տվյալների մուտքագրումը, տառադարձումը և ընթերցումը, ժամանակ ազատելով ավելի կարևոր առաջադրանքների համար:

🎯 Բազմալեզու աջակցություն

TTS տեխնոլոգիան կարող է աջակցել բազմաթիվ լեզուների՝ դարձնելով այն արժեքավոր գործիք բիզնեսների և կազմակերպությունների համար, որոնք գործում են ամբողջ աշխարհում:

🎯 Բարելավված ընթերցանության ըմբռնումը

TTS տեխնոլոգիան կարող է բարելավել ընթերցանության ըմբռնումը` թույլ տալով օգտվողներին լսել տեքստը` միաժամանակ գրավոր խոսքին հետևելով, ինչը հեշտացնում է բարդ տեղեկատվությունը հասկանալը:

🎯 Նվազեցված աչքի լարվածությունը

TTS տեխնոլոգիան կարող է նվազեցնել աչքերի լարվածությունն ու հոգնածությունը՝ այլընտրանք տալով ընթերցանությանը և մուտքագրմանը, ինչը արժեքավոր գործիք է դարձնում այն ​​անհատների համար, ովքեր երկար ժամեր են անցկացնում էկրանների առջև:

🎯 ներգրավվածության բարձրացում

TTS տեխնոլոգիան կարող է մեծացնել ներգրավվածությունը՝ ապահովելով ավելի ինտերակտիվ և ընկղմվող փորձ՝ այն դարձնելով արժեքավոր գործիք կրթական և ժամանցային հավելվածների համար:

🎯 Մրցակցային առավելություն

TTS տեխնոլոգիան կարող է մրցակցային առավելություն ապահովել՝ առաջարկելով սարքերի հետ փոխգործակցելու եզակի և նորարարական եղանակ՝ առանձնացնելով ձեր արտադրանքը կամ ծառայությունը մրցակիցներից:

Սա հանգեցրել է մեծ պահանջարկի պարամետրային TTS, որտեղ տվյալների գեներացման համար անհրաժեշտ ողջ տեղեկատվությունը պահվում է մոդելի պարամետրերում, և խոսքի բովանդակությունն ու բնութագրերը կարող են վերահսկվել մոդելի մուտքերի միջոցով: Մինչ այժմ, սակայն, պարամետրային TTS-ը հակված է հնչելու ավելի քիչ բնական, քան համակցված: Գոյություն ունեցող պարամետրային մոդելները սովորաբար առաջացնում են աուդիո ազդանշաններ՝ փոխանցելով դրանց ելքերը ազդանշանի մշակման ալգորիթմների միջոցով, որոնք հայտնի են որպես ձայնագրիչներ.

WaveNet-ը փոխում է այս պարադիգմը՝ ուղղակիորեն մոդելավորելով աուդիո ազդանշանի չմշակված ալիքի ձևը, միաժամանակ մեկ նմուշ: Ինչպես նաև ավելի բնական հնչողությամբ խոսքի ապահովումը, չմշակված ալիքային ձևերի օգտագործումը նշանակում է, որ WaveNet-ը կարող է մոդելավորել ցանկացած տեսակի աուդիո, ներառյալ երաժշտությունը:

WaveNet. Հում ձայնի գեներատիվ մոդել

Հետազոտողները սովորաբար խուսափում են հում ձայնի մոդելավորումից, քանի որ այն շատ արագ է հնչում. սովորաբար 16,000 նմուշ վայրկյանում կամ ավելի շատ ժամանակային մասշտաբներով կարևոր կառուցվածքով: Լիովին ավտոռեգեսիվ մոդելի կառուցումը, որտեղ այդ նմուշներից յուրաքանչյուրի կանխատեսումը ազդում է բոլոր նախորդների վրա (վիճակագրության մեջ յուրաքանչյուր կանխատեսող բաշխում պայմանավորված է բոլոր նախորդ դիտարկումներով), ակնհայտորեն դժվար խնդիր է:

Սակայն, PixelRNN և PixelCNN Ավելի վաղ հրապարակված մոդելները ցույց տվեցին, որ հնարավոր է ստեղծել բարդ բնական պատկերներ ոչ միայն միանգամից մեկ պիքսել, այլև միանգամից մեկ գունավոր ալիք, ինչը պահանջում է հազարավոր կանխատեսումներ յուրաքանչյուր պատկերի համար: Սա ոգեշնչեց մեզ հարմարեցնել մեր երկչափ PixelNets-ը միաչափ WaveNet-ին:

Վերոնշյալ անիմացիան ցույց է տալիս, թե ինչպես է կառուցված WaveNet-ը: Դա լիովին կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանց է, որտեղ կոնվոլյուցիոն շերտերն ունեն ընդլայնման տարբեր գործոններ, որոնք թույլ են տալիս նրա ընկալունակ դաշտը խորությամբ աճել և ծածկել հազարավոր ժամանակային քայլեր:

Մարզման ժամանակ մուտքագրման հաջորդականությունները իրական ալիքի ձևեր են, որոնք գրանցված են մարդու բարձրախոսներից: Դասընթացից հետո մենք կարող ենք նմուշառել ցանցը՝ սինթետիկ արտահայտություններ ստեղծելու համար: Նմուշառման ընթացքում յուրաքանչյուր քայլում արժեք է վերցվում ցանցի կողմից հաշվարկված հավանականության բաշխումից: Այնուհետև այս արժեքը վերադարձվում է մուտքագրմանը և կատարվում է հաջորդ քայլի նոր կանխատեսում: Նմանատիպ ժամանակաշրջանում նմուշներ կառուցելը հաշվողականորեն թանկ է, բայց մենք գտանք, որ դա կարևոր է բարդ, իրատեսական հնչեղություն ունեցող աուդիո ստեղծելու համար:

Արվեստի վիճակի բարելավում

Մենք մարզվել ենք WaveNet- ը օգտագործելով Google-ի TTS տվյալների հավաքածուներից մի քանիսը, որպեսզի կարողանանք գնահատել դրա կատարումը: Հետևյալ նկարը ցույց է տալիս WaveNets-ի որակը 1-ից 5 սանդղակով՝ համեմատած Google-ի ներկայիս լավագույն TTS համակարգերի հետ (պարամետրային և միացվող), և մարդկային խոսքի օգտագործմամբ Կարծիքի միջին միավորներ (MOS). MOS-ը ստանդարտ չափանիշ է ձայնի որակի սուբյեկտիվ թեստերի համար և ստացվել է մարդկանց հետ կապված կույր թեստերում (500 թեստային նախադասությունների 100 գնահատականներից): Ինչպես տեսնում ենք, WaveNets-ը ավելի քան 50%-ով նվազեցնում է արվեստի վիճակի և մարդկային մակարդակի կատարման միջև եղած բացը ինչպես ԱՄՆ-ի անգլերենի, այնպես էլ մանդարին չինարենի համար:

Ե՛վ չինարենի, և՛ անգլերենի համար Google-ի ներկայիս TTS համակարգերը համարվում են լավագույններից ամբողջ աշխարհում, ուստի մեկ մոդելով երկուսի կատարելագործումը մեծ ձեռքբերում է:

GSpeech-ն ունի AI ձայնի սինթեզի ալգորիթմ, որը բիզնեսում ամենաառաջադեմ և իրատեսականներից է: Ձայնի սինթեզատորներից շատերը (ներառյալ Apple-ի Siri-ն) օգտագործում են այն, ինչ կոչվում է միացվող սինթեզ, որի ժամանակ ծրագիրը պահպանում է առանձին վանկեր՝ հնչյուններ, ինչպիսիք են «ba», «sht» և «oo» - և դրանք միավորում է իրար՝ ձևավորելու բառեր և նախադասություններ: . Այս մեթոդը տարիների ընթացքում բավականին լավ է ստացվել, բայց այն դեռևս անշարժ է թվում:

Համեմատության համար, WaveNet-ը օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ զրոյից ձայն ստեղծելու համար: Այն իրականում վերլուծում է մարդկային խոսքի հսկայական տվյալների բազայի ալիքների ձևերը և վերստեղծում դրանք վայրկյանում 24,000 նմուշի արագությամբ: Վերջնական արդյունքը ներառում է այնպիսի նրբություններով ձայներ, ինչպիսիք են շուրթերի շրթունքները և շեշտադրումները: Երբ Google-ն առաջին անգամ բացահայտեց WaveNet-ը 2016-ին, այն չափազանց ինտենսիվ էր հաշվողականորեն՝ հետազոտական ​​միջավայրից դուրս աշխատելու համար, բայց դրանից հետո այն զգալիորեն կրճատվել է՝ ցույց տալով հստակ խողովակաշար՝ հետազոտությունից արտադրանք: