Texto para voz

Como funciona a conversão de texto em voz

Os sistemas TTS modernos seguem normalmente um processo em várias fases, muitas vezes implementado com recurso a modelos sofisticados de aprendizagem automática (ML):

1. Pré-processamento de texto: O texto de entrada é limpo e normalizado. Isto envolve a expansão das abreviaturas, a correção da pontuação e a identificação da estrutura das frases para preparar o texto para análise linguística. As técnicas de PNL ajudam a compreender as nuances do texto.
2. Análise linguística: O sistema analisa o texto pré-processado para extrair caraterísticas linguísticas, tais como fonemas (unidades básicas de som), prosódia (ritmo, ênfase, entoação) e fraseado. Esta etapa determina como o texto deve soar.
3. Modelação acústica: Os modelos de aprendizagem profunda, como as Redes Neuronais Recorrentes (RNN), as Redes Neuronais Convolucionais (CNN) ou os Transformers, mapeiam as caraterísticas linguísticas para caraterísticas acústicas (como espectrogramas de mel). Estes modelos são treinados em grandes conjuntos de dados de texto emparelhados com as correspondentes gravações de fala humana.
4. Codificação de voz (síntese de forma de onda): Um vocoder converte as caraterísticas acústicas em uma forma de onda de áudio audível. Os primeiros vocoders eram frequentemente paramétricos, mas abordagens modernas como a WaveNet(desenvolvida pela DeepMind) usam redes neurais para gerar diretamente áudio altamente realista e de alta fidelidade.

Principais diferenças em relação às tecnologias relacionadas

O TTS distingue-se de outras tecnologias de processamento de texto e fala baseadas em IA:

• Fala para texto (STT): Este é o processo inverso do TTS. O STT, ou reconhecimento de fala, converte o áudio falado em texto escrito. O TTS gera o discurso; o STT interpreta o discurso.
• Texto para imagem: Esta tecnologia gera imagens estáticas com base em descrições textuais. Opera no domínio visual, ao contrário do TTS que se concentra na geração de áudio. Os modelos de IA generativa, como o DALL-E, inserem-se nesta categoria.
• Texto para vídeo: Alargando o texto-à-imagem, estes modelos geram sequências de vídeo a partir de instruções de texto, envolvendo dinâmica temporal e movimento, que são complexidades não presentes no TTS. O Sora da OpenAI é um exemplo.

Aplicações no mundo real

A tecnologia TTS tem inúmeras aplicações práticas, melhorando a experiência do utilizador e a acessibilidade:

• Ferramentas de acessibilidade: Os leitores de ecrã utilizam TTS para ler conteúdos digitais em voz alta para pessoas com deficiência visual, melhorando o acesso a sítios Web, documentos e aplicações, muitas vezes orientados por normas como as WCAG (Web Content Accessibility Guidelines).
• Assistentes virtuais e chatbots: Os assistentes de voz, como o Amazon Alexa, oGoogle Assistant e o Apple Siri, utilizam o TTS para dar respostas orais às perguntas dos utilizadores, permitindo uma interação mãos-livres.
• Sistemas de navegação: Os sistemas GPS para automóveis e as aplicações de navegação móvel utilizam o TTS para fornecer direcções faladas passo a passo, o que é crucial para as aplicações automóveis.
• E-learning e criação de conteúdos: O TTS pode gerar automaticamente narração para materiais educativos, apresentações, audiolivros e locuções de vídeo, reduzindo o tempo e os custos de produção. Plataformas como a Coursera utilizam por vezes vozes sintetizadas.
• Sistemas de anúncios públicos: Os anúncios automatizados em aeroportos, estações de comboio(IA nos transportes) e outros espaços públicos recorrem frequentemente ao TTS.

Avanços tecnológicos e ferramentas

A qualidade do TTS melhorou drasticamente devido aos avanços na aprendizagem profunda. Os sistemas modernos podem produzir um discurso que é difícil de distinguir das gravações humanas, captando nuances como a emoção e o estilo de fala. A clonagem de voz permite que os sistemas imitem vozes humanas específicas após o treino em quantidades relativamente pequenas de amostras de áudio.

Várias ferramentas e plataformas facilitam o desenvolvimento e a implantação de aplicações TTS:

• Serviços na nuvem: Google Cloud Text-to-Speech e o Amazon Polly oferecem APIs TTS robustas e escaláveis com várias vozes e idiomas.
• Projectos de código aberto: Estruturas como o Mozilla TTS e modelos de investigação como o Tacotron 2 oferecem opções acessíveis para os programadores. Bibliotecas como PyTorch e TensorFlow são frequentemente utilizadas para construir estes modelos.

Text-to-Speech e Ultralytics

Enquanto Ultralytics se concentra principalmente na Visão por Computador (CV) com modelos como Ultralytics YOLO para tarefas como a deteção de objectos e a segmentação de imagens, o TTS pode servir como uma tecnologia complementar. Por exemplo, um sistema de CV que identifica objectos numa cena pode utilizar o TTS para descrever verbalmente as suas descobertas. À medida que a IA evolui para a aprendizagem multimodal, combinando visão e linguagem(ver publicação no blogue sobre a ligação entre PNL e CV), a integração do TTS nos modelos de CV tornar-se-á cada vez mais valiosa. Plataformas como o Ultralytics HUB fornecem ferramentas para gerir modelos de IA, e os desenvolvimentos futuros poderão assistir a uma maior integração de diversas modalidades de IA, incluindo o TTS, num fluxo de trabalho de projeto unificado.