📚 Was ist TTS (Text-to-Speech)?

Text-to-Speech, auch TTS genannt, ist eine Form unterstützender Technologie, die das Leben einfacher und angenehmer macht. Das System liest digitale Texte laut und deutlich genug vor, damit eine Person sie verstehen kann. TTS ist auch als Vorlesetechnologie bekannt und wird aufgrund seiner Flexibilität weithin akzeptiert. Mit nur einer Berührung wird der Text der Website in Audio umgewandelt.

Das System lässt sich auf alle Geräte wie Smartphones, Laptops, Desktops und Tablets erweitern und gilt als ideal für Kinder, Personen über 20 und Menschen mit Behinderungen. Die Mühen beim Lesen und die Belastung der Augen durch elektronische Geräte gehören mit TTS der Vergangenheit an, während Konzentration, Lernfähigkeit und die Gewohnheit des Online-Lesens durch Zuhören verbessert werden. Wenn Sie also Blogger, Leser oder Websitebesitzer sind, ist TTS eine Software, die Ihren Wissenshorizont erweitert. Aber was sind die Vorteile, wenn man für alles eine Stimme hat, keine Einschränkungen und keine Grenzen? Es wird nach Benutzern getrennt, da diese die Personen sind, die die Dienste nutzen.

Menschen mit Maschinen kommunizieren zu lassen, ist ein lang gehegter Traum der Mensch-Computer-Interaktion. Die Fähigkeit von Computern, natürliche Sprache zu verstehen, wurde in den letzten Jahren durch die Anwendung tiefer neuronaler Netzwerke (z. B. Google Voice Search) revolutioniert. Die Generierung von Sprache mit Computern – ein Prozess, der normalerweise als Sprachsynthese oder Text-to-Speech (TTS) — basiert noch immer weitgehend auf sog. verkettetes TTSHier wird eine sehr große Datenbank mit kurzen Sprachfragmenten von einem einzelnen Sprecher aufgezeichnet und dann zu vollständigen Äußerungen zusammengefasst. Dies macht es schwierig, die Stimme zu ändern (z. B. zu einem anderen Sprecher zu wechseln oder die Betonung oder Emotion ihrer Sprache zu ändern), ohne eine ganz neue Datenbank aufzuzeichnen.

📚 Wie funktioniert die TTS-Technologie?

Der TTS-Prozess umfasst mehrere Phasen:

• 1. Texteingabe: Der erste Schritt besteht darin, den Text einzugeben, den Sie in Sprache umwandeln möchten. Dies kann ein schriftliches Dokument, eine Webseite, eine Chatbot-Konversation oder sogar ein Social-Media-Beitrag sein.
• 2. Textanalyse: Anschließend wird der Text analysiert, um die richtige Aussprache, Betonung und Rhythmus zu bestimmen. Dabei werden die einzelnen Wörter, Phrasen und Sätze sowie der Kontext, in dem sie verwendet werden, identifiziert.
• 3. Sprachsynthese: Der analysierte Text wird dann mithilfe von Sprachsynthesealgorithmen verarbeitet, um die entsprechende Audioausgabe zu generieren. Dabei wird eine digitale Darstellung der gesprochenen Wörter erstellt, einschließlich Tonhöhe, Ton und Lautstärke.
• 4. Audioausgabe: Der letzte Schritt besteht darin, die Audioausgabe zu erstellen, die über Lautsprecher, Kopfhörer oder andere Audiogeräte wiedergegeben werden kann.

📚 Arten der TTS-Technologie

Es gibt verschiedene Arten von TTS-Technologien, darunter:

• Regelbasierte Systeme: Diese Systeme verwenden vordefinierte Regeln zur Sprachgenerierung. Sie sind einfach und effizient, erzeugen jedoch möglicherweise keine hochwertige Sprache.
• Statistische Modelle: Diese Systeme verwenden statistische Modelle zur Sprachgenerierung. Sie sind fortschrittlicher als regelbasierte Systeme und können Sprache in höherer Qualität erzeugen.
• Künstliche Intelligenz (KI): Diese Systeme verwenden KI-Algorithmen zur Sprachgenerierung. Sie sind die fortschrittlichste Art der TTS-Technologie und können eine sehr natürliche und gesprächsähnliche Sprache erzeugen.

📚 Vorteile von TTS!

GSpeech bietet viele Funktionen, darunter Online-, SaaS- und On-Premise-Text-to-Speech-Lösungen (TTS) für eine Vielzahl von Quellen wie Websites, mobile Apps, E-Books, E-Learning-Material, Dokumente, alltägliche Kundenerfahrungen, Transporterfahrungen und vieles mehr. Wie Unternehmen, Organisationen und Verlage, die TTS-Technologie integrieren, davon profitieren.

🎯 Verbesserte Zugänglichkeit

Die TTS-Technologie bietet Personen mit Sehbehinderungen, Legasthenie oder Leseproblemen eine bessere Zugänglichkeit und ermöglicht ihnen den Zugriff auf Informationen und die einfachere Kommunikation.

🎯 Verbesserte SEO

Indem Sie Benutzern eine alternative Möglichkeit bieten, Ihre Inhalte zu nutzen, können Sie die Suchmaschinenoptimierung (SEO) Ihrer WordPress-Website verbessern. Dies ist besonders wichtig für Benutzer, die zum Navigieren im Internet auf Screenreader angewiesen sind.

🎯 Verbesserte Benutzererfahrung

TTS-Technologie kann das Benutzererlebnis verbessern, indem sie eine natürlichere und intuitivere Möglichkeit zur Interaktion mit Geräten bietet und den Bedarf an manuellem Eintippen oder Lesen reduziert.

🎯 Verbesserter Kundenservice

Mithilfe der TTS-Technologie lässt sich rund um die Uhr Kundensupport leisten, häufig gestellte Fragen beantworten und Kunden effizienter und effektiver informieren.

🎯 Erhöhte Produktivität

TTS-Technologie kann die Produktivität steigern, indem sie Aufgaben wie Dateneingabe, Transkription und Lesen automatisiert und so Zeit für wichtigere Aufgaben freisetzt.

🎯 Mehrsprachiger Support

Die TTS-Technologie unterstützt mehrere Sprachen und ist daher ein wertvolles Werkzeug für global tätige Unternehmen und Organisationen.

🎯 Verbessertes Leseverständnis

TTS-Technologie kann das Leseverständnis verbessern, indem sie es Benutzern ermöglicht, dem Text zuzuhören und gleichzeitig dem geschriebenen Wort zu folgen, wodurch das Verständnis komplexer Informationen erleichtert wird.

🎯 Reduzierte Augenbelastung

Die TTS-Technologie kann die Belastung und Ermüdung der Augen verringern, indem sie eine Alternative zum Lesen und Tippen bietet. Damit ist sie ein wertvolles Hilfsmittel für Personen, die viele Stunden vor dem Bildschirm verbringen.

🎯 Erhöhtes Engagement

TTS-Technologie kann das Engagement steigern, indem sie ein interaktiveres und intensiveres Erlebnis bietet, und ist somit ein wertvolles Werkzeug für Bildungs- und Unterhaltungsanwendungen.

🎯 Wettbewerbsvorteil

TTS-Technologie kann einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie eine einzigartige und innovative Möglichkeit der Interaktion mit Geräten bietet und Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung von der Konkurrenz abhebt.

Dies hat zu einer großen Nachfrage nach geführt parametrisches TTSHier werden alle zur Erzeugung der Daten erforderlichen Informationen in den Parametern des Modells gespeichert und der Inhalt und die Eigenschaften der Sprache können über die Eingaben in das Modell gesteuert werden. Bisher klang parametrisches TTS jedoch weniger natürlich als verkettet. Bestehende parametrische Modelle erzeugen typischerweise Audiosignale, indem sie ihre Ausgaben durch Signalverarbeitungsalgorithmen leiten, die als bekannt sind Vocoder.

WaveNet ändert dieses Paradigma, indem es die rohe Wellenform des Audiosignals einzeln abtastet. Durch die Verwendung von rohen Wellenformen liefert WaveNet nicht nur eine natürlich klingende Sprache, sondern kann auch jede Art von Audio, einschließlich Musik, modellieren.

WaveNet: Ein generatives Modell für Roh-Audio

Forscher vermeiden es normalerweise, Roh-Audiodaten zu modellieren, weil sie so schnell ablaufen: typischerweise 16,000 Samples pro Sekunde oder mehr, mit wichtigen Strukturen auf vielen Zeitskalen. Ein vollständig autoregressives Modell zu erstellen, bei dem die Vorhersage für jedes dieser Samples von allen vorherigen beeinflusst wird (in der Statistiksprache ist jede Vorhersageverteilung von allen vorherigen Beobachtungen abhängig), ist eindeutig eine anspruchsvolle Aufgabe.

Aber, PixelRNN und PixelCNN Früher veröffentlichte Modelle zeigten, dass es möglich war, komplexe natürliche Bilder nicht nur Pixel für Pixel, sondern Farbkanal für Farbkanal zu erzeugen, was Tausende von Vorhersagen pro Bild erforderte. Dies inspirierte uns dazu, unsere zweidimensionalen PixelNets an ein eindimensionales WaveNet anzupassen.

Die obige Animation zeigt, wie ein WaveNet aufgebaut ist. Es handelt sich um ein vollständig faltendes neuronales Netzwerk, bei dem die Faltungsschichten verschiedene Dilatationsfaktoren aufweisen, die es seinem rezeptiven Feld ermöglichen, mit der Tiefe exponentiell zu wachsen und Tausende von Zeitschritten abzudecken.

Zur Trainingszeit sind die Eingabesequenzen reale Wellenformen, die von menschlichen Sprechern aufgezeichnet wurden. Nach dem Training können wir das Netzwerk abtasten, um synthetische Äußerungen zu erzeugen. Bei jedem Schritt während der Abtastung wird ein Wert aus der vom Netzwerk berechneten Wahrscheinlichkeitsverteilung gezogen. Dieser Wert wird dann wieder in die Eingabe eingespeist und eine neue Vorhersage für den nächsten Schritt wird getroffen. Der schrittweise Aufbau von Samples auf diese Weise ist rechenintensiv, aber wir haben festgestellt, dass dies für die Erzeugung komplexer, realistisch klingender Audiodaten unerlässlich ist.

Verbesserung des Standes der Technik

Wir trainierten Wellennetz Wir haben einige TTS-Datensätze von Google verwendet, um die Leistung zu bewerten. Die folgende Abbildung zeigt die Qualität von WaveNets auf einer Skala von 1 bis 5 im Vergleich zu den derzeit besten TTS-Systemen von Google (parametrisch und konkatenative) und mit der menschlichen Sprache unter Verwendung Mittlere Meinungswerte (MOS). MOS sind ein Standardmaß für subjektive Tonqualitätstests und wurden in Blindtests mit menschlichen Probanden (aus über 500 Bewertungen von 100 Testsätzen) ermittelt. Wie wir sehen können, reduzieren WaveNets die Lücke zwischen dem Stand der Technik und der Leistung auf menschlichem Niveau sowohl für amerikanisches Englisch als auch für Mandarin-Chinesisch um über 50 %.

Die aktuellen TTS-Systeme von Google zählen sowohl für Chinesisch als auch für Englisch zu den besten der Welt. Daher ist die Verbesserung beider Sprachen mit einem einzigen Modell eine große Leistung.

GSpeech verfügt über einen KI-basierten Sprachsynthesealgorithmus, der zu den fortschrittlichsten und realistischsten der Branche gehört. Die meisten Sprachsynthesizer (einschließlich Siri von Apple) verwenden die sogenannte konkatenative Synthese, bei der ein Programm einzelne Silben – Laute wie „ba“, „sht“ und „oo“ – speichert und sie spontan zu Wörtern und Sätzen zusammenfügt. Diese Methode ist im Laufe der Jahre ziemlich gut geworden, klingt aber immer noch gestelzt.

WaveNet hingegen verwendet maschinelles Lernen, um Audio von Grund auf zu generieren. Es analysiert die Wellenformen aus einer riesigen Datenbank menschlicher Sprache und erstellt sie mit einer Rate von 24,000 Samples pro Sekunde neu. Das Endergebnis enthält Stimmen mit Feinheiten wie Schmatzen und Akzenten. Als Google WaveNet 2016 erstmals vorstellte, war es viel zu rechenintensiv, um außerhalb von Forschungsumgebungen zu funktionieren. Seitdem wurde es jedoch erheblich abgespeckt und zeigt eine klare Pipeline von der Forschung zum Produkt.