Synthèse vocale

Comment fonctionne la synthèse vocale

Les systèmes TTS modernes suivent généralement un processus en plusieurs étapes, souvent mis en œuvre à l'aide de modèles sophistiqués d'apprentissage automatique (ML) :

1. Prétraitement du texte : Le texte d'entrée est nettoyé et normalisé. Il s'agit de développer les abréviations, de corriger la ponctuation et d'identifier la structure des phrases pour préparer le texte à l'analyse linguistique. Les techniques NLP aident à comprendre les nuances du texte.
2. Analyse linguistique : Le système analyse le texte prétraité pour en extraire les caractéristiques linguistiques, telles que les phonèmes (unités de base du son), la prosodie (rythme, accent, intonation) et le phrasé. Cette étape permet de déterminer comment le texte doit sonner.
3. Modélisation acoustique : Les modèles d'apprentissage profond, tels que les réseaux neuronaux récurrents (RNN), les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ou les transformateurs, mettent en correspondance les caractéristiques linguistiques avec les caractéristiques acoustiques (comme les mel-spectrogrammes). Ces modèles sont entraînés sur de grands ensembles de données de textes jumelés à des enregistrements de parole humaine correspondants.
4. Vocodage (synthèse de forme d'onde) : Un vocodeur convertit les caractéristiques acoustiques en une forme d'onde audio audible. Les premiers vocodeurs étaient souvent paramétriques, mais les approches modernes comme WaveNet(développé par DeepMind) utilisent des réseaux neuronaux pour générer directement un son très réaliste et de haute fidélité.

Principales différences avec les technologies connexes

Le TTS se distingue des autres technologies de traitement du texte et de la parole basées sur l'IA :

• De la parole au texte (STT): C'est le processus inverse du TTS. Le STT, ou reconnaissance de la parole, convertit l'audio parlé en texte écrit. Le TTS génère de la parole, le STT l'interprète.
• Du texte à l'image: Cette technologie génère des images statiques basées sur des descriptions textuelles. Elle opère dans le domaine visuel, contrairement au TTS qui se concentre sur la génération audio. Les modèles d'IA générative comme DALL-E entrent dans cette catégorie.
• Texte-vidéo: Étendant le texte à l'image, ces modèles génèrent des séquences vidéo à partir d'invites textuelles, impliquant des dynamiques temporelles et des mouvements, qui sont des complexités non présentes dans le TTS. Sora d'OpenAI en est un exemple.

Applications dans le monde réel

La technologie TTS a de nombreuses applications pratiques, améliorant l'expérience de l'utilisateur et l'accessibilité :

• Outils d'accessibilité : Les lecteurs d'écran utilisent les TTS pour lire le contenu numérique à haute voix pour les personnes malvoyantes, améliorant ainsi l'accès aux sites Web, aux documents et aux applications, souvent guidés par des normes telles que les directives d'accessibilité au contenu Web (WCAG).
• Assistants virtuels et chatbots : Les assistants vocaux comme Amazon Alexa, Google Assistant et Apple Siri utilisent le TTS pour fournir des réponses vocales aux requêtes des utilisateurs, ce qui permet une interaction mains libres.
• Systèmes de navigation : Les systèmes GPS embarqués et les applications de navigation mobiles utilisent les TTS pour fournir des indications vocales virage par virage, ce qui est crucial pour les applications automobiles.
• Apprentissage en ligne et création de contenu : Les TTS peuvent générer automatiquement des narrations pour les supports pédagogiques, les présentations, les livres audio et les voix off vidéo, réduisant ainsi le temps et les coûts de production. Des plateformes comme Coursera utilisent parfois des voix synthétisées.
• Systèmes d'annonces publiques : Les annonces automatisées dans les aéroports, les gares(AI in Transportation) et d'autres espaces publics s'appuient souvent sur le TTS.

Progrès et outils technologiques

La qualité des TTS s'est considérablement améliorée grâce aux progrès de l'apprentissage profond. Les systèmes modernes peuvent produire une parole difficile à distinguer des enregistrements humains, en capturant des nuances telles que l'émotion et le style d'élocution. Le clonage vocal permet aux systèmes d'imiter des voix humaines spécifiques après s'être entraînés sur des quantités relativement faibles d'échantillons audio.

Plusieurs outils et plateformes facilitent le développement et le déploiement des applications TTS :

• Services dans le nuage : Google Cloud Text-to-Speech et Amazon Polly offrent des API TTS robustes et évolutives avec différentes voix et langues.
• Projets Open-Source : Des cadres comme Mozilla TTS et des modèles de recherche comme Tacotron 2 offrent des options accessibles aux développeurs. Des bibliothèques comme PyTorch et TensorFlow sont souvent utilisées pour construire ces modèles.

Text-to-Speech et Ultralytics

Alors qu'Ultralytics se concentre principalement sur la vision par ordinateur (VA) avec des modèles tels que Ultralytics YOLO pour des tâches telles que la détection d'objets et la segmentation d'images, le TTS peut servir de technologie complémentaire. Par exemple, un système de vision par ordinateur qui identifie des objets dans une scène pourrait utiliser le TTS pour décrire verbalement ses résultats. À mesure que l'IA évolue vers l'apprentissage multimodal, combinant vision et langage(voir l'article de blog sur le rapprochement du NLP et de la CV), l'intégration de la TTS aux modèles de CV deviendra de plus en plus précieuse. Des plateformes comme Ultralytics HUB fournissent des outils pour gérer les modèles d'IA, et les développements futurs pourraient voir une intégration plus étroite des diverses modalités de l'IA, y compris le TTS, au sein d'un flux de travail de projet unifié.