Преобразование текста в речь

Преобразование текста в речь (TTS), также известное как синтез речи, — это форма вспомогательной технологии, которая преобразует письменный текст в устный вывод голоса. Являясь основным компонентом обработки естественного языка (NLP), основная цель TTS — генерировать синтезированную речь, которая не только понятна, но и звучит как естественный человеческий голос. Ранние системы TTS часто были роботизированными и не имели тональных вариаций, но современные системы, основанные на глубоком обучении, могут создавать очень реалистичную и выразительную речь, что делает их жизненно важным инструментом для обеспечения доступности и взаимодействия с пользователем в бесчисленных приложениях.

Как работает преобразование текста в речь

Процесс преобразования текста в слышимую речь обычно включает в себя два основных этапа. Сначала система выполняет предварительную обработку текста, где она анализирует входной текст для устранения неоднозначностей. Это включает в себя нормализацию текста, где числа, аббревиатуры и символы преобразуются в письменные слова (например, «Д-р» становится «Доктор», а «10» становится «десять»). Затем система генерирует фонетическое представление текста, используя процесс, называемый фонетической транскрипцией, часто разбивая слова на фонемы, основные единицы звука.

Второй этап — это генерация сигнала, где фонетическая информация используется для создания фактического аудио. Исторически это делалось с использованием таких методов, как конкатенативный синтез, который сшивает короткие фрагменты записанной речи, или параметрический синтез, который генерирует аудио на основе статистической модели. Более продвинутые современные системы используют нейронные вокодеры, которые представляют собой глубокие нейронные сети, способные генерировать высококачественные, человекоподобные аудиосигналы из лингвистических особенностей. Эти достижения значительно улучшили естественность синтезированных голосов, улавливая нюансы, такие как высота тона, ритм и интонация. Отличный пример этой эволюции задокументирован в исследовании Google AI по Tacotron 2.

Применение преобразования текста в речь

Технология TTS интегрирована во многие системы, которые мы используем ежедневно, часто для улучшения доступности и обеспечения взаимодействия без помощи рук. Вот два ярких примера:

• Инструменты специальных возможностей: TTS является краеугольным камнем программ чтения с экрана, которые помогают людям с нарушениями зрения, зачитывая вслух цифровой контент с компьютеров и мобильных устройств. Эта технология обеспечивает доступ к веб-сайтам, документам и приложениям, способствуя цифровой интеграции. Такие организации, как Американский фонд для слепых, предоставляют ресурсы о том, как эти инструменты расширяют возможности пользователей.
• Виртуальные помощники и навигация: Виртуальные помощники, такие как Alexa от Amazon и Google Assistant, используют TTS для передачи ответов, чтения новостей и предоставления информации. Аналогично, приложения GPS-навигации используют TTS для предоставления водителям пошаговых инструкций, позволяя им оставаться сосредоточенными на дороге.

Преобразование текста в речь в сравнении со смежными концепциями

Важно отличать TTS от других связанных технологий обработки аудио и языка.

• Преобразование речи в текст (STT): STT — прямая противоположность TTS. В то время как TTS преобразует текст в аудио, STT, также известная как распознавание речи, преобразует устную речь в письменный текст.
• Генерация текста: Это процесс создания нового письменного контента из запроса, задача, часто выполняемая Большой языковой моделью (LLM). TTS не создает новый контент; он озвучивает существующий текст.
• Понимание естественного языка (Natural Language Understanding, NLU): NLU — это подобласть NLP, ориентированная на машинное понимание прочитанного — определение намерения и значения, стоящего за текстом. TTS фокусируется исключительно на преобразовании текста в голос, а не на его значении.

Технологические достижения и инструменты

Качество TTS значительно улучшилось благодаря достижениям в области ИИ. Современные системы могут генерировать речь, которую трудно отличить от человеческой, улавливая нюансы, такие как эмоции и стиль речи. Клонирование голоса позволяет системам имитировать определенные человеческие голоса после обучения на относительно небольшом количестве образцов аудио.

Разработку и развертывание приложений TTS облегчают несколько инструментов и платформ:

• Облачные сервисы: Google Cloud Text-to-Speech и Amazon Polly предлагают надежные, масштабируемые API TTS с различными голосами и языками.
• Проекты с открытым исходным кодом: Фреймворки, такие как Mozilla TTS, и исследовательские модели, такие как Tacotron 2, предоставляют разработчикам доступные варианты. Библиотеки, такие как PyTorch и TensorFlow, часто используются для создания этих моделей.

Преобразование текста в речь и Ultralytics

Хотя Ultralytics в основном фокусируется на компьютерном зрении (CV) с такими моделями, как Ultralytics YOLO, для решения задач, таких как обнаружение объектов и сегментация изображений, TTS может служить дополнительной технологией. Например, система CV, идентифицирующая объекты в сцене, может использовать TTS для устного описания своих результатов. По мере развития AI в направлении мультимодального обучения, объединяющего зрение и язык (см. сообщение в блоге об объединении NLP и CV), интеграция TTS с моделями CV станет все более ценной. Платформы, такие как Ultralytics HUB, предоставляют инструменты для управления AI-моделями, и в будущих разработках можно будет увидеть более тесную интеграцию различных AI-модальностей, включая TTS, в рамках единого рабочего процесса проекта.