تحويل النص إلى كلام

كيفية عمل تحويل النص إلى كلام

عادةً ما تتبع الأنظمة الحديثة لترجمة النص الفورية إلى اللغة الإنجليزية عملية متعددة المراحل، وغالباً ما يتم تنفيذها باستخدام نماذج متطورة للتعلم الآلي (ML):

1. المعالجة المسبقة للنص: يتم تنظيف النص المدخلات وتطبيعه. ويتضمن ذلك توسيع الاختصارات، وتصحيح علامات الترقيم، وتحديد بنية الجملة لإعداد النص للتحليل اللغوي. تساعد تقنيات البرمجة اللغوية العصبية في فهم الفروق الدقيقة في النص.
2. التحليل اللغوي: يحلل النظام النص الذي تمت معالجته مسبقًا لاستخراج السمات اللغوية، مثل الفونيمات (الوحدات الأساسية للصوت)، والعروض (الإيقاع، والإجهاد، والتنغيم، والتنغيم)، والصياغة. تحدد هذه الخطوة كيف يجب أن يبدو النص.
3. النمذجة الصوتية: نماذج التعلّم العميق، مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) أو الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) أو المحولات (Transformers)، تقوم بتعيين السمات اللغوية إلى سمات صوتية (مثل المخططات الطيفية الميل). يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات كبيرة من النصوص المقترنة بتسجيلات الكلام البشري المقابلة.
4. الترميز الصوتي (تركيب الشكل الموجي): يقوم مُركِّب الصوت بتحويل السمات الصوتية إلى شكل موجة صوتية مسموعة. غالبًا ما كانت المُشَفِّرات الصوتية المبكرة بارامترية، لكن الأساليب الحديثة مثل WaveNet(التي طورتها شركة DeepMind) تستخدم الشبكات العصبية لتوليد صوت واقعي للغاية وعالي الدقة مباشرةً.

الاختلافات الرئيسية عن التقنيات ذات الصلة

تختلف خدمات تحويل النص إلى كلام عن تقنيات معالجة النصوص والكلام الأخرى المعتمدة على الذكاء الاصطناعي:

• تحويل الكلام إلى نص (STT): هذه هي العملية العكسية لتحويل الكلام إلى نص. تقوم STT، أو التعرف على الكلام، بتحويل الصوت المنطوق إلى نص مكتوب. تقوم TTS بتوليد الكلام؛ بينما تقوم STT بتفسير الكلام.
• تحويل النص إلى صورة: تقوم هذه التقنية بتوليد صور ثابتة بناءً على أوصاف نصية. وهي تعمل في المجال المرئي، على عكس تقنية تحويل النص إلى صورة التي تركز على توليد الصوت. تندرج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل DALL-E ضمن هذه الفئة.
• تحويل النص إلى فيديو: لتوسيع نطاق تحويل النص إلى صورة، تقوم هذه النماذج بتوليد تسلسلات فيديو من مطالبات نصية، تتضمن ديناميكيات زمنية وحركة، وهي تعقيدات غير موجودة في تحويل النص إلى فيديو. ويُعدّ Sora من OpenAI مثالاً على ذلك.

التطبيقات الواقعية

تتمتع تقنية TTS بالعديد من التطبيقات العملية، مما يعزز تجربة المستخدم وإمكانية الوصول:

• أدوات إمكانية الوصول: تستخدم قارئات الشاشة أجهزة قراءة الشاشة لقراءة المحتوى الرقمي بصوت عالٍ للأفراد ضعاف البصر، مما يحسن الوصول إلى مواقع الويب والمستندات والتطبيقات، وغالبًا ما تسترشد بمعايير مثل إرشادات الوصول إلى محتوى الويب (WCAG).
• المساعدون الافتراضيون وروبوتات المحادثة: يستخدم المساعدون الصوتيون مثل Amazon Alexa Google Assistant وApple Siri خدمات تحويل النص إلى كلام لتقديم ردود منطوقة على استفسارات المستخدم، مما يتيح التفاعل بدون استخدام اليدين.
• أنظمة الملاحة: تستخدم أنظمة GPS في السيارة وتطبيقات الملاحة على الهاتف المحمول أنظمة TTS لتقديم الاتجاهات المنطوقة خطوة بخطوة، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات السيارات.
• التعليم الإلكتروني وإنشاء المحتوى: يمكن لخدمات تحويل النص إلى كلام إنشاء السرد تلقائيًا للمواد التعليمية والعروض التقديمية والكتب الصوتية والتعليقات الصوتية للفيديو، مما يقلل من وقت الإنتاج والتكاليف. تستخدم منصات مثل كورسيرا في بعض الأحيان أصواتاً مركبة.
• أنظمة الإعلانات العامة: غالبًا ما تعتمد الإعلانات الآلية في المطارات ومحطات القطارات(الذكاء الاصطناعي في وسائل النقل) والأماكن العامة الأخرى على أنظمة تحويل النص إلى كلام.

التطورات والأدوات التكنولوجية

لقد تحسنت جودة تحويل النص إلى كلام بشكل كبير بسبب التقدم في التعلم العميق. يمكن للأنظمة الحديثة إنتاج كلام يصعب تمييزه عن التسجيلات البشرية، والتقاط الفروق الدقيقة مثل العاطفة وأسلوب التحدث. يسمح استنساخ الصوت للأنظمة بتقليد أصوات بشرية محددة بعد التدريب على كميات صغيرة نسبياً من عينات الصوت.

هناك العديد من الأدوات والمنصات التي تسهل تطوير ونشر تطبيقات تحويل النص إلى كلام:

• الخدمات السحابية: تقدم خدمة تحويل النص إلى كلام منGoogle Cloud Text-to-Speech و Amazon Polly واجهات برمجة تطبيقات تحويل النص إلى كلام قوية وقابلة للتطوير مع أصوات ولغات مختلفة.
• مشاريع مفتوحة المصدر: توفر أطر عمل مثل Mozilla TTS ونماذج بحثية مثل Tacotron 2 خيارات متاحة للمطورين. مكتبات مثل PyTorch و TensorFlow لبناء هذه النماذج.

تحويل النص إلى كلام Ultralytics صوتية

في حين أن Ultralytics تركز في المقام الأول على الرؤية الحاسوبية (CV) مع نماذج مثل Ultralytics YOLO لمهام مثل الكشف عن الكائنات وتقسيم الصور، يمكن أن تكون خدمات تحويل النص إلى كلام بمثابة تقنية تكميلية. على سبيل المثال، يمكن لنظام السيرة الذاتية الذي يحدد الأجسام في مشهد ما أن يستخدم تقنية تحويل النص إلى كلام لوصف النتائج التي توصل إليها شفهياً. مع تطور الذكاء الاصطناعي نحو التعلم متعدد الوسائط، والجمع بين الرؤية واللغة(انظر منشور المدونة حول الربط بين البرمجة اللغوية العصبية والسيرة الذاتية)، سيصبح دمج خدمات تحويل النص إلى كلام مع نماذج السيرة الذاتية ذا قيمة متزايدة. توفر منصات مثل Ultralytics HUB أدوات لإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن تشهد التطورات المستقبلية تكاملاً أوثق بين طرائق الذكاء الاصطناعي المتنوعة، بما في ذلك تحويل النص إلى كلام، ضمن سير عمل موحد للمشروع.