Преобразование текста в речь

Преобразование текста в речь (Text-to-Speech, TTS), также известное как синтез речи, - это разновидность вспомогательной технологии, которая преобразует письменный текст в устную речь. Основная цель TTS, как основного компонента обработки естественного языка (NLP), - генерировать синтезированную речь, которая не только понятна, но и звучит так же естественно, как человеческий голос. Ранние системы TTS часто были роботизированы и не имели тональной вариативности, 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 звуковую речь обычно включает два основных этапа. Сначала система выполняет предварительную обработку текста, анализируя его для устранения двусмысленностей. При этом происходит нормализация текста, в ходе которой цифры, аббревиатуры и символы преобразуются в письменные слова (например, "Dr." становится "Doctor", а "10" - "ten"). Затем система генерирует фонетическое представление текста с помощью процесса, называемого фонетической транскрипцией, часто разбивая слова на фонемы - основные звуковые единицы.

Второй этап - генерация формы волны, когда фонетическая информация используется для создания фактического звука. Исторически это делалось с помощью таких методов, как конкатенативный синтез, который сшивает вместе короткие фрагменты записанной речи, или параметрический синтез, который генерирует звук на основе статистической модели. Более продвинутые современные системы используют нейронные вокодеры, которые представляют собой глубокие нейронные сети, способные генерировать высококачественные, похожие на человеческие аудиоформы на основе лингвистических особенностей. Эти усовершенствования позволили значительно повысить естественность синтезированных голосов, улавливая такие нюансы, как высота тона, ритм и интонация. Отличным примером такого развития является исследование Google AI "Такотрон 2".

Применение преобразования текста в речь

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

• Инструменты доступности: TTS является основой устройств чтения с экрана, которые помогают людям с ослабленным зрением читать вслух цифровой контент с компьютеров и мобильных устройств. Эта технология обеспечивает доступ к веб-сайтам, документам и приложениям, способствуя цифровой инклюзии. Такие организации, как Американский фонд поддержки слепых, предоставляют ресурсы о том, как эти инструменты расширяют возможности пользователей.
• Виртуальные помощники и навигация: Виртуальные помощники, такие как Amazon's Alexa и Google Assistant, используют TTS для передачи ответов, чтения новостей и предоставления информации. Аналогичным образом, навигационные приложения GPS используют TTS, чтобы давать водителям пошаговые инструкции, позволяя им не отвлекаться от дороги.

Передача текста в речь по сравнению со смежными понятиями

Важно отличать TTS от других родственных технологий обработки звука и языка.

• Речь в текст (STT): STT - прямая противоположность TTS. В то время как TTS преобразует текст в аудио, STT, также известный как распознавание речи, преобразует устную речь в письменный текст.
• Генерация текста: Это процесс создания нового письменного контента на основе подсказки, задача, которую часто выполняет большая языковая модель (LLM). TTS не создает новый контент; он озвучивает существующий текст.
• Понимание естественного языка (NLU): NLU - это подобласть NLP, ориентированная на машинное понимание текста - определение намерений и смысла текста. TTS фокусируется исключительно на преобразовании текста в голос, а не на его смысле.

Технологические достижения и инструменты

Качество TTS значительно улучшилось благодаря достижениям в области искусственного интеллекта. Современные системы могут создавать речь, которую сложно отличить от человеческой, улавливая такие нюансы, как эмоции и стиль речи. Клонирование голоса позволяет системам имитировать конкретные человеческие голоса после обучения на относительно небольшом количестве образцов аудиозаписей.

Несколько инструментов и платформ облегчают разработку и развертывание приложений TTS:

• Облачные сервисы: Google Cloud Text-to-Speech и Amazon Polly предлагают надежные и масштабируемые TTS API 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. Для построения таких моделей часто используются библиотеки PyTorch и TensorFlow.

Преобразование текста в речь и ультралайтинг

Хотя Ultralytics в первую очередь специализируется на компьютерном зрении (CV), используя такие модели, как Ultralytics YOLO, для решения таких задач, как обнаружение объектов и сегментация изображений, TTS может служить дополнительной технологией. Например, система CV, идентифицирующая объекты в сцене, может использовать TTS для словесного описания своих результатов. По мере развития ИИ в направлении мультимодального обучения, объединяющего зрение и язык (см. статью в блоге о соединении NLP и CV), интеграция TTS с моделями CV будет становиться все более ценной. Платформы, подобные Ultralytics HUB, предоставляют инструменты для управления моделями ИИ, и в будущем возможно более тесное объединение различных модальностей ИИ, включая TTS, в рамках единого рабочего процесса проекта.