Forestil dig at tale med din smartphone, lytte til dine yndlingsartikler læst højt, mens du kører, eller lære et nyt sprog med perfekt udtale – alt sammen uden menneskelig indgriben. Dette er magien ved Text-to-Speech (TTS) teknologi.
Virksomheder investerer også kraftigt i TTS, især efter AI-boomet. TTS-markedet blev vurderet til 3.2 milliarder dollars i 2023 og forventes at nå $7 milliarder i 2030, vokse med en CAGR på 12%.
Det, der startede som en simpel funktion, har nu udviklet sig til noget helt andet - Conversational AI. Tekst-til-tale er den samme teknologi, som nu driver virtuelle assistenter, kundeservice-bots osv. Så i denne guide vil vi lede dig igennem alt, hvad du behøver at vide om tekst-til-tale.
Men hvad er tekst-til-tale, og hvordan fungerer det?
I sin kerne handler Text-to-Speech (TTS) teknologi om at give en stemme til teksten. Enkelt sagt vil den tage teksten som input, der kan være i enhver form, inklusive en sætning, et afsnit eller et helt dokument - og omdanne det til talesprog. For det meste er den genererede stemme tæt på den menneskelige stemme, men den kan variere fra produkt til produkt.
Et godt eksempel er Google Assistants stemme lyder robotisk, men på den anden side er moderne AI-værktøjer som hume.ai meget tæt på menneskelig stemme.
Som enhver anden teknologi blev TTS-teknologien også kompleks med tiden, da flere AI- og ML-algoritmer blev tilføjet for at forbedre dens kapacitet. Men for nemheds skyld har vi opdelt tekst-til-tales funktion i tre dele.
Trin 1: Tekstbehandling
Dette er det første trin, hvor TTS-systemet forbereder teksten til tale. Her er hvad der sker:
- Analyse af teksten: Systemet vil først scanne teksten for at forstå dens struktur, som inkluderer alt lige fra tegnsætning, forkortelser og lige tal. Ved at gøre det kan systemet få en bedre forståelse af konteksten. Et godt eksempel er, at "Dr." genkendes som "Doctor" og ikke "Drive".
- Nedbrydning af ord: Senere opdeles ord i deres fonetiske komponenter, kendt som fonemer. Dette er et af de afgørende trin for at sikre korrekt udtale. Disse er de mindste lydenheder i tale. Et godt eksempel på at opdele ord i fonemer er ordet "kat", som har tre fonemer: /k/, /æ/ og /t/.
- Håndteringskontekst: I dette trin lærer systemet tekstens kontekst for at bestemme, hvordan ord skal udtales. For eksempel kan ordet "lead" udtales anderledes i "lead a team" versus "lead pipe."
Trin 2: Talesyntese
Når teksten er behandlet, er næste trin at konvertere den til egentlig tale. Dette gøres ved hjælp af en af to hovedmetoder:
- Konkatenativ syntese: Dette er en traditionel metode, der har været brugt meget længe. Processen er ret enkel, hvor du bruger forudindspillede fragmenter af menneskelig tale og syr dem sammen for at danne sætningen.
For at sige "Hej, verden", kan systemet f.eks. trække den forudindspillede lyd til "Hallo" og "verden" og derefter sy dem til en sætning. Selvom det er effektivt, er den store ulempe, at den genererede lyd kan lyde hakkende eller robotagtig, især med komplekse sætninger. - Neural TTS (moderne tilgang): I modsætning til den tidligere metode, hvor systemet ville sy forudindspillede klip, er Neural TTS en moderne metode og bruger kunstig intelligens og dyb læring til at generere tale fra bunden.
For for eksempel at sige "Hej verden", vil neurale netværksteknikken generere hele sætningen i en tæt på naturlig tone, som også vil være følelsesmæssig og bøjelig. Dette er grunden til, at du vil finde nat- og dagforskelle mellem gammel og ny TTS-software med hensyn til talekvalitet.
Denne tilgang skaber meget realistisk, udtryksfuld og menneskelignende tale, hvilket gør den til det foretrukne valg for mange avancerede TTS-systemer i dag.
Trin 3: Tilføjelse af prikken over i'et
I det sidste trin tilføjer TTS-systemet det sidste touch for at forbedre outputtet:
- Tone og tonehøjde: Det er gjort for at hjælpe med at udtrykke følelser eller vægt. Fx udtrykkes begejstring med en højere tonehøjde, mens alvor afspejles i en lavere tone.
- pacing: Den vil justere talens hastighed, så den matcher det naturlige talemønster baseret på tekstens kontekst.
- Vejrtrækning og pauser: Dette er det vigtigste efter min mening, hvor disse avancerede systemer simulerer naturlige vejrtrækningslyde og pauser ved hjælp af AI og ML, hvilket gør outputtet mere naturtro. Det bedste eksempel er, hvordan NotebookLM genererer lyd fra tekst i samtaleform med vejrtrækning og pauser som efterligner præcis hvordan mennesket taler.
Hvad er AI's rolle i TTS
Vi mener, at kunstig intelligens har revolutioneret TTS-teknologien og har gjort det muligt for os vigtige funktioner, som vi bruger dagligt, såsom evnen til at producere realistisk og naturligt klingende tale. Sammen med disse funktioner er nøjagtigheden også forbedret i vid udstrækning.
Her er de vigtigste bidrag fra AI til TTS-teknologien:
- Neural TTS for menneskelignende stemmer: Dette er langtfra det vigtigste bidrag fra AI til TTS. Med AI er vi nu vidne til Neural TTS, som ikke kun efterligner menneskelignende tale, men også har følelser, pauser og dybde, hvilket ikke er muligt uden AI. I modsætning til traditionelle metoder skaber den flydende, naturtro stemmer uden at være afhængig af forudindspillede segmenter.
- Følelsesmæssig berøring: Med AI kan tekst-til-tale-systemer generere lyd, der har følelser. Dette er specielt nyttigt, når du taler med en chatbot, og det har en eftertrykkelig stemme, som er gavnlig for både virksomheder og brugere. Dette er grunden til, at flere og flere TTS-systemer nu bliver brugt i storytelling, terapi og virtuelle assistenter.
- AI-stemmer, der kan tilpasses: Siden integrationen af AI med TTS, kan du oprette personlige stemmer til personlig og professionel brug, da tonen nemt kan ændres efter behov. For eksempel kan virksomheder bygge empatiske modeller med toner, der matcher denne use case, men på den anden side, hvis en person ønsker at bygge noget for sjov, kan bygge en model, der lyder som JARVIS, et film-inspireret værktøj.
- Flersproget og accentunderstøttelse: Med kunstig intelligens kan TTS-systemer nemt forstå og reagere på flere sprog. På denne måde kan virksomheder sikre inklusivitet og tilgængelighed for globale målgrupper. Men det bedste er, at det også tilpasser sig regionale nuancer, hvilket i sidste ende forbedrer relatabiliteten.
- Integration med Conversational AI: TTS, når det er integreret med AI, er blevet en integreret del af de moderne AI-assistenter som Alexa og Siri. Det sikrer, at disse assistenter leverer svar, der er samtaleorienterede, engagerende og kontekstuelt passende.
Udfordringer, som virksomheder står over for at udvikle TTS
På trods af moderne teknologi er der adskillige udfordringer, som virksomheder står over for at udvikle og udnytte det sande potentiale i TTS. Her er nogle af de vigtigste problemer:
- Datatilgængelighed og kvalitet: Resultatet af TTS-systemet afhænger i høj grad af kvaliteten af datasættene, og virksomheder har brug for store mængder kvalitetsdata, som er svære at finde og dyre at indkøbe.
- Opnå naturlighed og udtryksevne: Dette er et af de mest afgørende problemer, som virksomheder står over for, og det er - at opnå naturlighed og udtryksfuldhed. Mens moderne AI- og ML-algoritmer har løst dette problem i vid udstrækning, kommer disse systemer ofte til kort i at replikere kontekstfølsomme udtryk som sarkasme eller spænding.
- Høje beregningsomkostninger: Hvis du ønsker at udvikle avancerede TTS-modeller, der er drevet af AI, svarende til Tacotron or WaveNet, gør dig klar til at bruge en ulidelig mængde penge på beregningskraft. Disse avancerede TTS-systemer kræver moderne GPU'er til inferencing og træning, hvilket kan vise sig at være et stort problem for små organisationer.
- Flersproget og regional tilpasning: At bygge et TTS-system, der alene forstår flere sprog og accenter, er et stort problem. Dette er grunden til, at virksomheder ofte udvikler flere TTS til flere sprog og slår dem sammen for at løse dette problem. Selv en sådan løsning er måske ikke i stand til at løse dette problem 100%.
Hvordan kan Shaip omdefinere tekst-til-tale for dig?
Uanset om du udvikler virtuelle assistenter, interaktive stemmesvarssystemer eller andre AI-drevne stemmeapplikationer, er Shaip her for at holde din hånd. Vi har ekspertise i indsamling og behandling af taledata, så dine TTS-systemer ikke kun kan gøres nøjagtige, men også lyde naturligt og relevant.
Sådan kan Shaip løfte dine TTS-projekter:
- Tilpassede TTS-dataløsninger: Shaip kan give dig skræddersyede TTS-datasæt der opfylder de specifikke behov for dit projekt. Fra optagelser i studiekvalitet til scenarier i den virkelige verden er dataene omhyggeligt kurateret for at forbedre klarheden og flydenheden af den genererede tale.
- Taledatakatalog af høj kvalitet: Hos Shaip kan du få adgang til en meget stort taledatakatalog og få præ-mærkede stemmedatasæt fra det store lager. Etisk fremskaffede datasæt med metadata sikrer, at du får træningsdata af den bedste kvalitet til dine AI-modeller.
- Ekspert evaluering og support: Vi går et skridt videre end at levere data. Vi tilbyder også evalueringstjenester, der sikrer, at TTS lever op til de høje standarder for naturlig tale og nøjagtighed.
Ved at samarbejde med Shaip får du adgang til taledataløsninger i verdensklasse, som markant vil forbedre resultatet af dit næste TTS-system. Uanset om du leder efter brugerdefinerede datasæt eller færdige løsninger, spørger du, og vi får det til at fungere for dig.
