📚 TTS(Metin Okuma) Nedir?

Metinden Konuşmaya, TTS olarak da adlandırılır, hayata kolaylık ve konfor getiren bir destekleyici teknoloji biçimidir. Sistem, dijital metinleri bir kişinin anlayabileceği kadar yüksek sesle ve net bir şekilde okur. TTS, esnekliği nedeniyle yaygın olarak kabul gören sesli okuma teknolojisi olarak da bilinir. Web sitesinin metninin sese dönüştürüldüğü tek bir dokunuş uzağınızdadır.

Sistem akıllı telefonlar, dizüstü bilgisayarlar, masaüstü bilgisayarlar ve tabletler gibi tüm cihazlara yayılıyor ve çocuklar, 20 yaş üstü halk ve engelli kişiler için ideal kabul ediliyor. TTS ile okuma mücadelesi ve elektronik cihazlara karşı gözlerin zorlanması ortadan kalkarken, dinleme yoluyla odaklanma, öğrenme ve çevrimiçi okuma alışkanlığı artıyor. Yani bir blog yazarı, okuyucu veya web sitesi sahibiyseniz, TTS bilgi ufkunuzu genişletecek bir yazılımdır. Peki her şey için bir sese sahip olmanın, sınırlama ve sınır olmamasının faydaları nelerdir? Hizmetleri kullanacak kişi oldukları için kullanıcılara göre ayrılmıştır.

İnsanların makinelerle sohbet etmesine izin vermek, insan-bilgisayar etkileşiminin uzun zamandır devam eden bir hayalidir. Bilgisayarların doğal konuşmayı anlama yeteneği, son birkaç yılda derin sinir ağlarının (örneğin, Google Sesli Arama) uygulanmasıyla devrim niteliğinde bir değişime uğradı. Ancak, bilgisayarlarla konuşma üretmek — genellikle konuşma sentezi veya metinden sese (TTS) — hala büyük ölçüde sözde sıralı TTS, burada tek bir konuşmacıdan çok büyük bir kısa konuşma parçaları veritabanı kaydedilir ve daha sonra tam ifadeler oluşturmak için yeniden birleştirilir. Bu, tamamen yeni bir veritabanı kaydetmeden sesi değiştirmeyi (örneğin farklı bir konuşmacıya geçmeyi veya konuşmalarının vurgusunu veya duygusunu değiştirmeyi) zorlaştırır.

📚 TTS Teknolojisi Nasıl Çalışır?

TTS süreci birkaç aşamadan oluşmaktadır:

• 1. Metin Girişi: İlk adım, konuşmaya dönüştürmek istediğiniz metni girmektir. Bu, yazılı bir belge, bir web sayfası, bir chatbot sohbeti veya hatta bir sosyal medya gönderisi olabilir.
• 2. Metin Analizi: Daha sonra metin doğru telaffuz, tonlama ve ritmi belirlemek için analiz edilir. Bu, bireysel kelimeleri, ifadeleri ve cümleleri ve bunların kullanıldığı bağlamı tanımlamayı içerir.
• 3. Konuşma Sentezi: Analiz edilen metin daha sonra karşılık gelen ses çıktısını üretmek için konuşma sentez algoritmaları kullanılarak işlenir. Bu, perde, ton ve ses düzeyi dahil olmak üzere konuşulan sözcüklerin dijital bir temsilinin oluşturulmasını içerir.
• 4. Ses Çıkışı: Son adım, hoparlörler, kulaklıklar veya diğer ses aygıtları aracılığıyla çalınabilen ses çıkışını üretmektir.

📚 TTS Teknolojisinin Türleri

TTS teknolojisinin çeşitli türleri vardır, bunlar şunlardır:

• Kural Tabanlı Sistemler: Bu sistemler konuşma üretmek için önceden tanımlanmış kuralları kullanır. Basit ve etkilidirler ancak yüksek kalitede konuşma üretemeyebilirler.
• İstatistiksel Modeller: Bu sistemler konuşma üretmek için istatistiksel modeller kullanır. Kural tabanlı sistemlerden daha gelişmiştir ve daha yüksek kalitede konuşma üretebilirler.
• Yapay Zeka (AI): Bu sistemler konuşma üretmek için AI algoritmalarını kullanır. Bunlar en gelişmiş TTS teknolojisi türüdür ve son derece doğal ve sohbetvari konuşmalar üretebilirler.

📚 TTS'nin Faydaları!

GSpeech, web siteleri, mobil uygulamalar, e-kitaplar, e-öğrenme materyalleri, belgeler, günlük müşteri deneyimi, taşıma deneyimi ve daha fazlası gibi çok çeşitli kaynaklar için çevrimiçi, SaaS, şirket içi Metinden Konuşmaya (TTS) çözümleri dahil olmak üzere birçok özellik sunar. TTS teknolojisini entegre eden bir işletme, kuruluş ve yayıncının nasıl faydalandığı.

🎯 Artırılmış Erişilebilirlik

TTS teknolojisi, görme engelli, disleksili veya okuma güçlüğü çeken bireylere daha fazla erişilebilirlik sağlayarak, onların bilgiye daha kolay ulaşmasını ve iletişim kurmasını sağlıyor.

🎯 Gelişmiş SEO

Kullanıcılara içeriğinizi tüketmeleri için alternatif bir yol sağlayarak WordPress web sitenizin arama motoru optimizasyonunu (SEO) iyileştirebilirsiniz. Bu, web'de gezinmek için ekran okuyucularına güvenen kullanıcılar için özellikle önemlidir.

🎯 Gelişmiş Kullanıcı Deneyimi

TTS teknolojisi, cihazlarla etkileşim kurmanın daha doğal ve sezgisel bir yolunu sunarak, manuel yazma veya okuma ihtiyacını azaltarak kullanıcı deneyimini iyileştirebilir.

🎯 Gelişmiş Müşteri Hizmetleri

TTS teknolojisi, müşterilere 24/7 destek sağlayarak, sık sorulan soruları yanıtlayabilir ve müşterilere daha etkili ve verimli bir şekilde bilgi sağlayabilir.

🎯 Artan Üretkenlik

TTS teknolojisi, veri girişi, yazıya dökme ve okuma gibi görevleri otomatikleştirerek üretkenliği artırabilir ve daha önemli görevler için zaman yaratabilir.

🎯 Çok Dilli Destek

TTS teknolojisi birden fazla dili destekleyebildiğinden, küresel çapta faaliyet gösteren işletmeler ve kuruluşlar için değerli bir araçtır.

🎯 Gelişmiş Okuma Anlama

TTS teknolojisi, kullanıcıların yazılı kelimeyi takip ederken metni dinlemelerine olanak tanıyarak okuduğunu anlama becerisini geliştirebilir ve karmaşık bilgileri anlamayı kolaylaştırabilir.

🎯 Göz Yorgunluğunun Azaltılması

TTS teknolojisi, okuma ve yazmaya alternatif sunarak göz yorgunluğunu ve yorgunluğunu azaltabiliyor ve bu da onu ekran başında uzun saatler geçiren kişiler için değerli bir araç haline getiriyor.

🎯 Artan Katılım

TTS teknolojisi, daha etkileşimli ve sürükleyici bir deneyim sunarak etkileşimi artırabilir ve bu da onu eğitim ve eğlence uygulamaları için değerli bir araç haline getirir.

🎯 Rekabet Avantajı

TTS teknolojisi, cihazlarla etkileşim kurmanın benzersiz ve yenilikçi bir yolunu sunarak, ürününüzü veya hizmetinizi rakiplerinizden ayırarak rekabet avantajı sağlayabilir.

Bu, büyük bir talebin ortaya çıkmasına neden oldu. parametrik TTS, verileri oluşturmak için gereken tüm bilgilerin modelin parametrelerinde saklandığı ve konuşmanın içeriği ve özellikleri modele girişler aracılığıyla kontrol edilebildiği yerdir. Ancak şimdiye kadar parametrik TTS, birleştiriciden daha az doğal görünme eğilimindeydi. Mevcut parametrik modeller tipik olarak çıkışlarını sinyal işleme algoritmaları olarak bilinen sinyal işleme algoritmalarından geçirerek ses sinyalleri üretir. ses kodlayıcıları.

WaveNet, ses sinyalinin ham dalga biçimini her seferinde bir örnek olarak doğrudan modelleyerek bu paradigmayı değiştirir. Daha doğal kulağa sahip konuşma sağlamanın yanı sıra, ham dalga formlarını kullanmak, WaveNet'in müzik de dahil olmak üzere her türlü sesi modelleyebileceği anlamına gelir.

WaveNet: Ham ses için üretken bir model

Araştırmacılar genellikle ham sesi modellemekten kaçınırlar çünkü çok hızlı işler: tipik olarak saniyede 16,000 örnek veya daha fazlası, birçok zaman ölçeğinde önemli yapı. Her bir örneğin tahmininin önceki tüm örneklerden etkilendiği (istatistik dilinde, her tahmini dağılım önceki tüm gözlemlere bağlı) tamamen otoregresif bir model oluşturmak açıkça zorlu bir iştir.

Bununla birlikte, PikselRNN ve PikselCNN Daha önce yayınlanan modeller, karmaşık doğal görüntülerin yalnızca bir pikselde değil, aynı zamanda bir renk kanalında, görüntü başına binlerce tahmin gerektiren şekilde üretilmesinin mümkün olduğunu gösterdi. Bu, iki boyutlu PixelNet'lerimizi tek boyutlu bir WaveNet'e uyarlamamız için bize ilham verdi.

Yukarıdaki animasyon bir WaveNet'in nasıl yapılandırıldığını gösterir. Bu, evrişimsel katmanların alıcı alanının derinlikle üssel olarak büyümesine ve binlerce zaman adımını kapsamasına izin veren çeşitli genişleme faktörlerine sahip olduğu tam bir evrişimsel sinir ağıdır.

Eğitim zamanında, giriş dizileri insan konuşmacılardan kaydedilen gerçek dalga formlarıdır. Eğitimden sonra, sentetik ifadeler üretmek için ağı örnekleyebiliriz. Örnekleme sırasında her adımda, ağ tarafından hesaplanan olasılık dağılımından bir değer çekilir. Bu değer daha sonra girişe geri beslenir ve bir sonraki adım için yeni bir tahmin yapılır. Örnekleri bu şekilde adım adım oluşturmak hesaplama açısından pahalıdır, ancak karmaşık, gerçekçi ses üreten sesler üretmek için bunun gerekli olduğunu gördük.

Sanatın Durumunun İyileştirilmesi

Biz eğitildik Dalga Ağı Google'ın TTS veri kümelerinden bazılarını kullanarak performansını değerlendirebildik. Aşağıdaki şekil, WaveNets'in kalitesini 1'den 5'e kadar bir ölçekte, Google'ın mevcut en iyi TTS sistemleriyle karşılaştırarak göstermektedir (parametrik ve birleştirici), ve insan konuşmasını kullanarak Ortalama Görüş Puanları (MOS). MOS, öznel ses kalitesi testleri için standart bir ölçüdür ve insan deneklerle yapılan kör testlerde elde edilmiştir (500 test cümlesinde 100'den fazla derecelendirmeden). Gördüğümüz gibi, WaveNets, hem ABD İngilizcesi hem de Mandarin Çincesi için en son teknoloji ile insan seviyesi performansı arasındaki farkı %50'den fazla azaltır.

Google'ın mevcut TTS sistemleri hem Çince hem de İngilizce için dünya çapında en iyiler arasında kabul ediliyor, dolayısıyla her ikisini de tek bir modelle geliştirmek büyük bir başarı.

GSpeech, sektördeki en gelişmiş ve gerçekçi olan yapay zeka ses sentezleme algoritmasına sahiptir. Çoğu ses sentezleyici (Apple'ın Siri'si dahil) bir programın ayrı heceleri (örneğin "ba", "sht" ve "oo" gibi sesleri) depoladığı ve bunları anında bir araya getirerek kelimeler ve cümleler oluşturduğu birleşik sentez adı verilen şeyi kullanır. Bu yöntem yıllar içinde oldukça iyi hale geldi, ancak hala yapmacık geliyor.

Karşılaştırıldığında WaveNet, sıfırdan ses üretmek için makine öğrenimini kullanır. Aslında insan konuşmasının devasa bir veri tabanından gelen dalga formlarını analiz eder ve bunları saniyede 24,000 örnek hızında yeniden oluşturur. Sonuç, dudak şapırdatma ve aksan gibi inceliklere sahip sesleri içerir. Google, WaveNet'i ilk olarak 2016'da tanıttığında, araştırma ortamlarının dışında çalışmak için çok fazla hesaplama yoğunluğuna sahipti, ancak o zamandan beri önemli ölçüde küçültüldü ve araştırmadan ürüne kadar net bir boru hattı gösterildi.