文本到语音

文本到语音 (TTS)，通常称为语音合成，是一种变革性的辅助技术，可将书面文字转换为口语语音输出。 将书面文字转换为口语语音输出。作为 自然语言处理（NLP）的一个专门分支、 作为自然语言处理 (NLP) 的一个专门分支，TTS 系统旨在解释文本数据并生成模仿人类语音的节奏、语调和发音的音频。 发音。虽然早期的迭代会产生机械和单调的声音，但深度学习（DL）方面的现代创新 深度学习（DL）的现代创新技术已经能够创造出 深度学习（DL）的现代创新已经能够创造出高度自然和富有表现力的声音。这种能力对于增强用户界面、使数字 内容，以及实现人类与人工智能（AI）之间的无缝交互的基础。 人工智能（AI）系统之间的无缝互动。

文本到语音背后的机制

将文本转换为音频是一个多阶段的过程，涉及复杂的语言和声学分析。首先 首先是文本规范化，即对原始文本进行清理和格式化--将数字、缩写词和符号转换成对应的文字（例如，将 "10km "转换成 "十公里"）。 例如，"10 公里 "变成 "十公里"）。然后，系统执行 音标，将单词映射为音素，音素是区别一个单词和另一个单词的独特声音单位（参见 IPA 指南）。 音素是区别一个词和另一个词的独特声音单位（参见IPA 指南）。

在最后阶段，系统会生成音频波形。传统的方法使用连接合成法将预先录制的语音片段 将预先录制的语音片段拼接在一起。然而，当代系统主要依靠 神经网络（NN）和变压器（Transformers）等架构来从头开始生成语音。 变压器等架构来从头开始生成语音。这些 神经声码器通过预测给定文本序列的最佳声学特征，生成更流畅、更逼真的音频。 谷歌的 WaveNet 就是这种技术的典范。 Google的 WaveNet。

实际应用

TTS 技术在现代软件中无处不在，为需要听觉反馈或免提操作的应用程序提供动力。 操作。

• 无障碍和包容性：TTS 是屏幕阅读器的支柱，可帮助有视觉障碍的个人 视觉障碍人士使用数字内容的能力。通过朗读网站、文档和电子邮件，这些工具弥补了 数字鸿沟。该领域的进步对于遵守以下标准至关重要 网络内容可访问性指南》（WCAG）等标准至关重要。从 从更广泛的意义上讲，这项技术 人工智能在医疗保健领域的应用。 阅读困难或神经退行性疾病的患者提供帮助。
• 智能导航和助手：汽车中的 GPS 系统 汽车应用中的人工智能依靠 TTS 为驾驶员提供逐向导航，使他们能够将注意力集中在道路上。同样、 Siri 和 Alexa 等虚拟助手利用 TTS 向用户口头传达搜索结果、提醒事项和智能家居状态更新。

将文本到语音技术与相关概念区分开来

要了解 TTS，就必须将其与人工智能领域的其他音频和语言技术区分开来。

• 语音到文本:这是 TTS 的逆过程。TTS 从文本生成音频，而语音转文本（或自动语音识别 或自动语音识别）则是捕捉口语并将其转录为书面文字。
• 生成式人工智能:TTS 是生成式人工智能的一种形式，侧重于音频。然而，与 文本生成模型创造新的叙述 (例如编写故事）不同，TTS 严格地将所提供的输入内容发声，而不改变其语义。
• 语音克隆：语音克隆是 TTS 的一个特定子集，其目的是利用少量语音样本复制特定人的声音。 克隆语音是 TTS 的一个特定子集，其目的是利用一小部分语音样本复制特定人的声音，从而提出了有关人工智能伦理的独特问题。 人工智能伦理。

将文本到语音技术与计算机视觉技术相结合

Ultralytics 主要专注于 计算机视觉 (CV)，提供最先进的 模型，如 YOLO11等先进模型，用于 物体检测模型。然而，将 CV 与 TTS 可创建强大的 多模式学习应用。例如 例如，针对视障人士的视觉系统可以detect 房间中的物体，并使用 TTS 将其大声播报出来、 提供实时环境感知。

下面的Python 示例演示了如何将Ultralytics YOLO11 模型与简单的 TTS 库结合起来 (gTTS)来detect 物体并发出声音。

from gtts import gTTS
from ultralytics import YOLO

# Load the official YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Get the class name of the first detected object
detected_class = results[0].names[int(results[0].boxes.cls[0])]

# Convert the detection text to speech
tts = gTTS(text=f"I see a {detected_class}", lang="en")
tts.save("detection_alert.mp3")

这一工作流程展示了将视觉感知与声音输出连接起来的潜力。随着生态系统的发展 未来的Ultralytics 平台将有助于管理这种复杂的多阶段人工智能管道、 使开发人员能够部署能看、能听、能说的综合解决方案。有关 整合多种人工智能模式，请浏览我们关于 连接 NLP 和 CV 的见解。