Khám phá cách công nghệ Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) tiên tiến chuyển đổi văn bản thành giọng nói chân thực, nâng cao khả năng truy cập, tương tác AI và trải nghiệm của người dùng.
Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS), còn được gọi là tổng hợp giọng nói, là một dạng công nghệ hỗ trợ chuyển đổi văn bản viết thành giọng nói. Là một thành phần cốt lõi của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) , mục tiêu chính của TTS là tạo ra giọng nói tổng hợp không chỉ dễ hiểu mà còn tự nhiên như giọng nói của con người. Các hệ thống TTS ban đầu thường mang tính robot và thiếu sự thay đổi về âm điệu, nhưng các hệ thống hiện đại, được hỗ trợ bởi học sâu , có thể tạo ra giọng nói chân thực và biểu cảm cao, khiến nó trở thành một công cụ thiết yếu cho khả năng tiếp cận và tương tác của người dùng trong vô số ứng dụng.
Quá trình chuyển đổi văn bản thành lời nói nghe được thường bao gồm hai giai đoạn chính. Đầu tiên, hệ thống thực hiện tiền xử lý văn bản, trong đó nó phân tích văn bản đầu vào để giải quyết các điểm mơ hồ. Quá trình này bao gồm chuẩn hóa văn bản, trong đó các con số, chữ viết tắt và ký hiệu được chuyển đổi thành chữ viết (ví dụ: "Dr." thành "Doctor" và "10" thành "ten"). Sau đó, hệ thống tạo ra một biểu diễn ngữ âm của văn bản bằng một quy trình gọi là phiên âm ngữ âm , thường phân tích các từ thành các âm vị, các đơn vị cơ bản của âm thanh.
Giai đoạn thứ hai là tạo dạng sóng, trong đó thông tin ngữ âm được sử dụng để tạo ra âm thanh thực tế. Trước đây, điều này được thực hiện bằng các phương pháp như tổng hợp nối tiếp, ghép các đoạn ngắn của giọng nói đã ghi âm lại với nhau, hoặc tổng hợp tham số, tạo ra âm thanh dựa trên mô hình thống kê. Các hệ thống hiện đại tiên tiến hơn sử dụng bộ mã hóa giọng nói thần kinh, là các mạng nơ-ron sâu có khả năng tạo ra dạng sóng âm thanh chất lượng cao, giống như con người từ các đặc điểm ngôn ngữ. Những tiến bộ này đã cải thiện đáng kể độ tự nhiên của giọng nói tổng hợp, nắm bắt được các sắc thái như cao độ, nhịp điệu và ngữ điệu. Một ví dụ điển hình về sự tiến hóa này được ghi lại trong nghiên cứu của Google AI về Tacotron 2 .
Công nghệ TTS được tích hợp vào nhiều hệ thống chúng ta sử dụng hàng ngày, thường là để cải thiện khả năng truy cập và cung cấp tương tác rảnh tay. Dưới đây là hai ví dụ nổi bật:
Điều quan trọng là phải phân biệt TTS với các công nghệ xử lý ngôn ngữ và âm thanh liên quan khác.
Chất lượng TTS đã được cải thiện đáng kể nhờ những tiến bộ trong AI . Các hệ thống hiện đại có thể tạo ra giọng nói khó phân biệt với giọng nói của con người, nắm bắt được các sắc thái như cảm xúc và phong cách nói. Nhân bản giọng nói cho phép hệ thống bắt chước giọng nói của con người sau khi được đào tạo trên một lượng âm thanh mẫu tương đối nhỏ.
Một số công cụ và nền tảng hỗ trợ phát triển và triển khai các ứng dụng TTS:
Trong khi Ultralytics chủ yếu tập trung vào Thị giác Máy tính (CV) với các mô hình như Ultralytics YOLO cho các tác vụ như Phát hiện Đối tượng và Phân đoạn Hình ảnh , TTS có thể đóng vai trò là một công nghệ bổ sung. Ví dụ: một hệ thống CV nhận dạng đối tượng trong một cảnh có thể sử dụng TTS để mô tả bằng lời những phát hiện của nó. Khi AI phát triển theo hướng Học tập Đa phương thức , kết hợp thị giác và ngôn ngữ (xem bài đăng trên blog về việc kết nối NLP và CV ), việc tích hợp TTS với các mô hình CV sẽ ngày càng trở nên có giá trị. Các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp các công cụ để quản lý các mô hình AI, và các phát triển trong tương lai có thể chứng kiến sự tích hợp chặt chẽ hơn của các phương thức AI đa dạng, bao gồm TTS, trong một quy trình làm việc dự án thống nhất.
