Föreställ dig att prata med din smartphone, lyssna på dina favoritartiklar upplästa medan du kör eller lära dig ett nytt språk med perfekt uttal – allt utan mänsklig inblandning. Detta är magin med Text-to-Speech-teknik (TTS).
Företag satsar också hårt på TTS, särskilt efter AI-boomen. TTS-marknaden värderades till 3.2 miljarder dollar 2023 och förväntas nå 7 miljarder USD år 2030, växa med en CAGR på 12 %.
Det som började som en enkel funktion har nu utvecklats till något helt annat – Conversational AI. Text-till-tal är samma teknik som nu driver virtuella assistenter, kundtjänstrobotar, etc. Så i den här guiden kommer vi att gå igenom allt du behöver veta om text-till-tal.
Men vad är text-till-tal och hur det fungerar?
I grunden handlar Text-to-Speech-teknik (TTS) om att ge en röst åt texten. Enkelt uttryckt tar den texten som en input som kan vara i vilken form som helst inklusive en mening, ett stycke eller ett helt dokument – och omvandlar den till talat språk. För det mesta är den genererade rösten nära mänsklig röst, men den kan skilja sig från produkt till produkt.
Ett bra exempel är Google Assistants röst låter robotiskt men å andra sidan är moderna AI-verktyg som hume.ai väldigt nära mänsklig röst.
Liksom all annan teknik blev TTS-tekniken också komplex med tiden eftersom flera AI- och ML-algoritmer lades till för att förbättra dess förmåga. Men för din bekvämlighet har vi delat upp hur text-till-tal fungerar i tre delar.
Steg 1: Textbearbetning
Detta är det första steget, där TTS-systemet förbereder texten för tal. Så här händer:
- Analysera texten: Systemet kommer först att skanna texten för att förstå dess struktur som inkluderar allt från skiljetecken, förkortningar och jämna siffror. Genom att göra det kan systemet få en bättre förståelse av sammanhanget. Ett bra exempel är att "Dr." känns igen som "Doctor", inte "Drive".
- Bryter ner ord: Senare delas ord upp i sina fonetiska komponenter, så kallade fonem. Detta är ett av de avgörande stegen för att säkerställa korrekt uttal. Dessa är de minsta ljudenheterna i tal. Ett bra exempel på att bryta ner ord i fonem är ordet "katt" som har tre fonem: /k/, /æ/ och /t/.
- Hanteringskontext: I det här steget kommer systemet att lära sig textens sammanhang för att bestämma hur ord ska uttalas. Till exempel kan ordet "leda" uttalas annorlunda i "leda ett team" jämfört med "lead pipe".
Steg 2: Talsyntes
När texten har bearbetats är nästa steg att konvertera den till faktiskt tal. Detta görs med en av två huvudmetoder:
- Konkatenativ syntes: Detta är en traditionell metod som har använts väldigt länge. Processen är ganska enkel där du använder förinspelade fragment av mänskligt tal och syr ihop dem för att bilda meningen.
Till exempel, för att säga "Hej, värld", kan systemet dra det förinspelade ljudet för "Hello" och "world" och sedan sy ihop dem för att bilda en mening. Även om det är effektivt, är den stora nackdelen att det genererade ljudet kan låta hackigt eller robotiskt, särskilt med komplexa meningar. - Neural TTS (Modern Approach): Till skillnad från den tidigare metoden där systemet skulle sy förinspelade klipp, är Neural TTS en modern metod och använder artificiell intelligens och djupinlärning för att generera tal från grunden.
Till exempel, för att säga "Hej, värld", kommer den neurala nätverkstekniken att generera hela meningen i en nära naturlig ton som också kommer att vara känslomässig och böjlig. Detta är anledningen till att du kommer att hitta skillnader mellan dag och natt mellan gammal och ny TTS-programvara när det gäller talkvalitet.
Detta tillvägagångssätt skapar mycket realistiskt, uttrycksfullt och människoliknande tal, vilket gör det till det föredragna valet för många avancerade TTS-system idag.
Steg 3: Lägga till pricken över i:et
I det sista steget lägger TTS-systemet till den sista touchen för att förbättra resultatet:
- Ton och tonhöjd: Det görs för att hjälpa till att uttrycka känslor eller betoning. Till exempel uttrycks spänning med ett högre tonläge, medan allvar återspeglas i en lägre ton.
- pacing: Den kommer att justera talets hastighet för att matcha det naturliga talmönstret baserat på textens sammanhang.
- Andning och pauser: Detta är det viktigaste enligt min mening där dessa avancerade system simulerar naturliga andningsljud och pauser med AI och ML, vilket gör utgången mer verklighetstrogen. Det bästa exemplet är hur NotebookLM genererar ljud från text i konversationsform med andning och pauser som härmar exakt hur människan talar.
Vad är rollen för AI i TTS
Vi tror att AI har revolutionerat TTS-tekniken och har gett oss viktiga funktioner som vi använder dagligen, som förmågan att producera realistiskt och naturligt klingande tal. Tillsammans med dessa funktioner har noggrannheten också förbättrats i stor utsträckning.
Här är de viktigaste bidragen från AI till TTS-tekniken:
- Neural TTS för mänskliga röster: Detta är överlägset det viktigaste bidraget från AI till TTS. Med AI, nu bevittnar vi Neural TTS som inte bara härmar mänskligt tal utan också har känslor, pauser och djup vilket inte är möjligt utan AI. Till skillnad från traditionella metoder skapar den flytande, verklighetstrogna röster utan att förlita sig på förinspelade segment.
- Känslomässig beröring: Med AI kan text-till-tal-system generera ljud som har känslor. Detta är speciellt användbart när du pratar med en chatbot och den har en eftertrycklig röst som är fördelaktig för både företag och användare. Detta är anledningen till att fler och fler TTS-system nu används i storytelling, terapi och virtuella assistenter.
- Anpassningsbara AI-röster: Sedan integrationen av AI med TTS kan du skapa personliga röster för personligt och professionellt bruk eftersom tonen enkelt kan ändras enligt behoven. Till exempel kan företag bygga empatiska modeller med toner som matchar detta användningsfall, men å andra sidan, om en individ vill bygga något för skojs skull, kan bygga en modell som låter som JARVIS, ett filminspirerat verktyg.
- Flerspråkig och accentstöd: Med AI kan TTS-system enkelt förstå och svara på flera språk. På så sätt kan företag säkerställa inkludering och tillgänglighet för globala publiker. Men det bästa är att det också anpassar sig till regionala nyanser, vilket så småningom förbättrar relaterbarheten.
- Integration med Conversational AI: TTS när det integreras med AI har blivit en integrerad del av moderna AI-assistenter som Alexa och Siri. Det säkerställer att dessa assistenter levererar svar som är konversationsmässiga, engagerande och kontextuellt lämpliga.
Utmaningar som företag står inför för att utveckla TTS
Trots modern teknik finns det flera utmaningar som företag står inför för att utveckla och utnyttja den verkliga potentialen hos TTS. Här är några av de viktigaste problemen:
- Datatillgänglighet och kvalitet: Resultatet av TTS-systemet är starkt beroende av kvaliteten på datamängder och företag behöver stora mängder kvalitetsdata som är svåra att hitta och kostsamma att köpa.
- Att uppnå naturlighet och uttrycksfullhet: Detta är ett av de mest avgörande problemen som företag står inför och det vill säga att uppnå naturlighet och uttrycksfullhet. Medan moderna AI- och ML-algoritmer har löst detta problem i stor utsträckning, misslyckas dessa system ofta med att replikera sammanhangskänsliga uttryck som sarkasm eller spänning.
- Höga beräkningskostnader: Om du vill utveckla avancerade TTS-modeller som drivs av AI, liknande Tacotron or WaveNet, gör dig redo att spendera en olidlig summa pengar på beräkningskraft. Dessa avancerade TTS-system kräver moderna GPU:er för slutledning och utbildning, vilket kan visa sig vara ett stort problem för små organisationer.
- Flerspråkig och regional anpassning: Att bygga ett TTS-system som ensamt förstår flera språk och accenter är ett stort problem. Detta är anledningen till att företag ofta utvecklar flera TTS för flera språk och slår samman dem för att lösa detta problem. Även en sådan lösning kanske inte kan lösa detta problem till 100%.
Hur kan Shaip omdefiniera text-till-tal åt dig?
Oavsett om du utvecklar virtuella assistenter, interaktiva röstsvarssystem eller andra AI-drivna röstapplikationer, är Shaip här för att hålla din hand. Vi har expertis inom insamling och bearbetning av taldata så att dina TTS-system inte bara kan göras korrekta utan också låta naturliga och relevanta.
Så här kan Shaip lyfta dina TTS-projekt:
- Anpassade TTS-datalösningar: Shaip kan förse dig med skräddarsydda TTS-datauppsättningar som uppfyller de specifika behoven i ditt projekt. Från inspelningar av studiokvalitet till verkliga scenarier, data är noggrant sammanställda för att förbättra klarheten och flytet i det genererade talet.
- Högkvalitativ taldatakatalog: Hos Shaip kan du få tillgång till en mycket stor taldatakatalog och få förmärkta röstdatauppsättningar från det stora förrådet. Etiskt anskaffade datauppsättningar med metadata säkerställer att du får träningsdata av bästa kvalitet för dina AI-modeller.
- Expertutvärdering och support: Vi går ett steg längre än att tillhandahålla data. Vi erbjuder även utvärderingstjänster som säkerställer att TTS uppfyller de höga kraven på naturligt tal och noggrannhet.
Genom att samarbeta med Shaip får du tillgång till taldatalösningar i världsklass som avsevärt kommer att förbättra resultatet av ditt nästa TTS-system. Oavsett om du letar efter anpassade datauppsättningar eller färdiga lösningar, frågar du och vi får det att fungera för dig.
