Подготовительный этап
В основе TTS лежит программный алгоритм. Сначала он обрабатывает входной текст, чтобы подготовить его к синтезу речи. Для этого производится несколько этапов:
- Токенизация. В рамках нее текст делится на слова, фразы, а также предложения — программа понимает структуру и выделяет в ней ключевые элементы.
- Нормализация. Это обработка сокращений, которые используются только на письме. Например, «г.» превращается в «год», а 2025-й — в «две тысячи двадцать пятый».
- Лингвистический анализ. Позволяет определить грамматический строй, части речи, ударения, особенности интонации. Благодаря этому программа будет корректно произносить слова и делать паузы.
Далее TTS преобразовывает текст в фонемы — звуковые единицы языка. Она опирается на словари произношения. Для обработки новых, редких или заимствованных слов применяются общепринятые морфологические и фонетические правила.
Также программа опирается на просодию — систему произношения различных слогов в конкретном языке. Она нужна, чтобы речь была естественной, с корректными акцентами и эмоциональными тембрами.
Синтез аудио
На основе полученных ранее данных программа преобразовывает фонемы в соответствующие звуковые волны, формирующие голос. Существует несколько методов синтеза аудио из текста:
Конкатенативный. Применяет для генерации аудио предварительно записанные отрывки человеческой речи. Готовые предложения образуются из множества фрагментов. Из преимуществ подхода — высокое качество звука. Однако для его реализации необходимы огромные базы данных.
Параметрический. Текст в случае с ним генерируется при помощи математических моделей голосового тракта. Этот метод менее требователен к ресурсам, чем предыдущий. Однако зи звучание в результате, как правило, не такое естественное.
Нейронный. Передовой метод, в основе которого лежит применение ИИ-алгоритмов по типу WaveNet и Tacotron. Это глубокие генеративные модели, которые зобучаются на больших объемах аудиоинформации. Синтезируемая ими речь максимально приближена к человеческой. Обучение на массивах данных позволяет нейросетям воспроизводить нюансы речи.
Когда аудиодорожка сгенерирована, система приступает к постобработке. Эта процедура направлена на дополнительное улучшение звука з— регулировку его громкости, скорости и высоты. На этом этапе могут добавляться эхо, реверберация и прочие эффекты, которые зменяют тембр голоса.
Что привнесли в TTS нейросети
Имитация голосов конкретных людей на основе относительно небольшой базы аудиоданных.
Генерация речи в реальном времени, что важно для интерактивных приложений. Натуральное воспроизведение эмоций.
Адаптация к языкам, акцентам и диалектам.
Технология преобразования текста в аудио делает информацию доступнее и удобнее для восприятия на любых языках.
На ней основаны современные голосовые помощники и программы, которые воспроизводят текст с мультимедийных экранов для людей с нарушениями зрения. Также TTS применяется для озвучивания учебных материалов, персонажей, книг и подкастов.