Text-to-Speech

So funktioniert Text-to-Speech

Moderne TTS-Systeme folgen in der Regel einem mehrstufigen Prozess, der oft mit Hilfe von ausgeklügelten Modellen des maschinellen Lernens (ML) umgesetzt wird:

1. Vorverarbeitung des Textes: Der Eingabetext wird bereinigt und normalisiert. Dazu gehören die Erweiterung von Abkürzungen, die Korrektur der Zeichensetzung und die Identifizierung der Satzstruktur, um den Text für die linguistische Analyse vorzubereiten. NLP-Techniken helfen dabei, die Nuancen des Textes zu verstehen.
2. Linguistische Analyse: Das System analysiert den vorverarbeiteten Text, um sprachliche Merkmale wie Phoneme (Grundeinheiten des Klangs), Prosodie (Rhythmus, Betonung, Intonation) und Phrasierung zu extrahieren. In diesem Schritt wird festgelegt , wie der Text klingen soll.
3. Akustische Modellierung: Deep-Learning-Modelle wie rekurrente neuronale Netze (RNNs), neuronale Faltungsnetze (CNNs) oder Transformatoren bilden die linguistischen Merkmale auf akustische Merkmale (wie Mel-Spektrogramme) ab. Diese Modelle werden auf großen Datensätzen von Text gepaart mit entsprechenden menschlichen Sprachaufnahmen trainiert.
4. Vocoding (Wellenformsynthese): Ein Vocoder wandelt die akustischen Merkmale in eine hörbare Audiowellenform um. Frühe Vocoder waren oft parametrisch, aber moderne Ansätze wie WaveNet(entwickelt von DeepMind) verwenden neuronale Netze, um sehr realistisches, originalgetreues Audio direkt zu erzeugen.

Hauptunterschiede zu verwandten Technologien

TTS unterscheidet sich von anderen KI-gesteuerten Text- und Sprachverarbeitungstechnologien:

• Sprache-zu-Text (STT): Dies ist der umgekehrte Prozess von TTS. STT, oder Spracherkennung, wandelt gesprochene Sprache in geschriebenen Text um. TTS erzeugt Sprache; STT interpretiert Sprache.
• Text-to-Image: Diese Technologie erzeugt statische Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen. Sie arbeitet im visuellen Bereich, im Gegensatz zu TTS, das sich auf die Audiogenerierung konzentriert. Generative KI-Modelle wie DALL-E fallen in diese Kategorie.
• Text-zu-Video: Diese Modelle sind eine Erweiterung der Text-zu-Bild-Methode und erzeugen Videosequenzen aus Textaufforderungen, die eine zeitliche Dynamik und Bewegung beinhalten, eine Komplexität, die bei TTS nicht gegeben ist. Sora von OpenAI ist ein Beispiel dafür.

Anwendungen in der realen Welt

Die TTS-Technologie hat zahlreiche praktische Anwendungen, die die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit verbessern:

• Zugänglichkeits-Tools: Bildschirmlesegeräte nutzen TTS, um digitale Inhalte für sehbehinderte Menschen vorzulesen und so den Zugang zu Websites, Dokumenten und Anwendungen zu verbessern, wobei sie sich häufig an Standards wie den Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) orientieren.
• Virtuelle Assistenten und Chatbots: Sprachassistenten wie Amazon Alexa, Google Assistant und Apple Siri verwenden TTS, um gesprochene Antworten auf Benutzeranfragen zu geben und ermöglichen so eine freihändige Interaktion.
• Navigationssysteme: GPS-Systeme im Auto und mobile Navigationsanwendungen nutzen TTS, um gesprochene Abbiegehinweise zu liefern, was für Anwendungen im Automobilbereich von entscheidender Bedeutung ist.
• E-Learning und Erstellung von Inhalten: TTS kann automatisch Kommentare für Bildungsmaterialien, Präsentationen, Hörbücher und Videokommentare erstellen und so die Produktionszeit und -kosten senken. Plattformen wie Coursera verwenden manchmal synthetische Stimmen.
• Öffentliche Durchsagesysteme: Automatische Ansagen auf Flughäfen, Bahnhöfen(KI im Verkehrswesen) und anderen öffentlichen Plätzen beruhen häufig auf TTS.

Technologische Fortschritte und Tools

Die Qualität von TTS hat sich dank der Fortschritte beim Deep Learning dramatisch verbessert. Moderne Systeme können Sprache produzieren, die nur schwer von menschlichen Aufnahmen zu unterscheiden ist, und dabei Nuancen wie Emotionen und Sprechstil erfassen. Das Klonen von Stimmen ermöglicht es Systemen, bestimmte menschliche Stimmen zu imitieren, nachdem sie mit relativ kleinen Mengen von Audiobeispielen trainiert wurden.

Verschiedene Werkzeuge und Plattformen erleichtern die Entwicklung und den Einsatz von TTS-Anwendungen:

• Cloud-Dienste: Google Cloud Text-to-Speech und Amazon Polly bieten robuste, skalierbare TTS-APIs mit verschiedenen Stimmen und Sprachen.
• Open-Source-Projekte: Frameworks wie Mozilla TTS und Forschungsmodelle wie Tacotron 2 bieten Entwicklern zugängliche Optionen. Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow werden häufig zur Erstellung dieser Modelle verwendet.

Text-to-Speech und Ultralytik

Ultralytics konzentriert sich zwar in erster Linie auf Computer Vision (CV) mit Modellen wie Ultralytics YOLO für Aufgaben wie Objekterkennung und Bildsegmentierung, aber TTS kann als ergänzende Technologie dienen. So könnte beispielsweise ein CV-System, das Objekte in einer Szene identifiziert, TTS verwenden, um seine Ergebnisse verbal zu beschreiben. Da sich die KI in Richtung multimodales Lernen entwickelt, bei dem Sehen und Sprache kombiniert werden(siehe Blog-Beitrag über die Verknüpfung von NLP und CV), wird die Integration von TTS in CV-Modelle immer wertvoller werden. Plattformen wie Ultralytics HUB bieten Tools für die Verwaltung von KI-Modellen, und künftige Entwicklungen könnten eine engere Integration verschiedener KI-Modalitäten, einschließlich TTS, in einen einheitlichen Projekt-Workflow ermöglichen.