📚 TTS (Text-to-Speech) là gì?

Text-to-Speech, còn được gọi là TTS, là một dạng công nghệ hỗ trợ mang lại sự thoải mái và dễ chịu trong cuộc sống. Hệ thống đọc to và rõ ràng các văn bản kỹ thuật số đủ để một người có thể hiểu. TTS còn được gọi là công nghệ đọc to, được chấp nhận rộng rãi vì tính linh hoạt của nó. Chỉ cần một lần chạm, văn bản của trang web sẽ được chuyển thành âm thanh.

Hệ thống mở rộng trên tất cả các thiết bị như điện thoại thông minh, máy tính xách tay, máy tính để bàn và máy tính bảng, được coi là lý tưởng cho trẻ em, công chúng trên 20 tuổi và người khuyết tật. Cuộc đấu tranh của việc đọc và căng thẳng mắt vào các thiết bị điện tử đều biến mất với TTS trong khi tăng cường sự tập trung, học tập và thói quen đọc trực tuyến thông qua việc lắng nghe. Vì vậy, nếu bạn là một blogger, người đọc hoặc chủ sở hữu trang web, TTS là phần mềm sẽ mở rộng tầm hiểu biết của bạn. Nhưng lợi ích của việc có tiếng nói cho mọi thứ, không giới hạn và không ranh giới là gì? Nó được phân loại theo người dùng vì họ là người sử dụng các dịch vụ.

Cho phép mọi người trò chuyện với máy móc là giấc mơ lâu đời về tương tác giữa người và máy tính. Khả năng hiểu lời nói tự nhiên của máy tính đã được cách mạng hóa trong vài năm qua nhờ ứng dụng mạng nơ-ron sâu (ví dụ: Tìm kiếm bằng giọng nói của Google). Tuy nhiên, tạo ra lời nói bằng máy tính — một quá trình thường được gọi là tổng hợp giọng nói hoặc chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) — vẫn chủ yếu dựa trên cái gọi là TTS nối tiếp, trong đó cơ sở dữ liệu rất lớn gồm các đoạn lời nói ngắn được ghi lại từ một người nói duy nhất và sau đó kết hợp lại để tạo thành lời nói hoàn chỉnh. Điều này gây khó khăn cho việc sửa đổi giọng nói (ví dụ: chuyển sang người nói khác hoặc thay đổi điểm nhấn hoặc cảm xúc trong bài phát biểu của họ) mà không ghi lại cơ sở dữ liệu hoàn toàn mới.

📚 Công nghệ TTS hoạt động như thế nào?

Quá trình TTS bao gồm một số giai đoạn:

• 1. Nhập văn bản: Bước đầu tiên là nhập văn bản mà bạn muốn chuyển đổi thành giọng nói. Đây có thể là một tài liệu viết, một trang web, một cuộc trò chuyện chatbot hoặc thậm chí là một bài đăng trên mạng xã hội.
• 2. Phân tích văn bản: Sau đó, văn bản được phân tích để xác định cách phát âm, ngữ điệu và nhịp điệu chính xác. Điều này bao gồm việc xác định từng từ, cụm từ và câu, cũng như ngữ cảnh mà chúng được sử dụng.
• 3. Tổng hợp giọng nói: Văn bản được phân tích sau đó được xử lý bằng thuật toán tổng hợp giọng nói để tạo ra đầu ra âm thanh tương ứng. Điều này liên quan đến việc tạo ra một biểu diễn kỹ thuật số của các từ được nói, bao gồm cao độ, giọng điệu và âm lượng.
• 4. Đầu ra âm thanh: Bước cuối cùng là tạo ra đầu ra âm thanh, có thể phát qua loa, tai nghe hoặc các thiết bị âm thanh khác.

📚 Các loại công nghệ TTS

Có một số loại công nghệ TTS, bao gồm:

• Hệ thống dựa trên quy tắc: Các hệ thống này sử dụng các quy tắc được xác định trước để tạo ra giọng nói. Chúng đơn giản và hiệu quả nhưng có thể không tạo ra giọng nói chất lượng cao.
• Mô hình thống kê: Các hệ thống này sử dụng các mô hình thống kê để tạo ra giọng nói. Chúng tiên tiến hơn các hệ thống dựa trên quy tắc và có thể tạo ra giọng nói chất lượng cao hơn.
• Trí tuệ nhân tạo (AI): Các hệ thống này sử dụng thuật toán AI để tạo ra giọng nói. Chúng là loại công nghệ TTS tiên tiến nhất và có thể tạo ra giọng nói tự nhiên và đàm thoại cao.

📚 Lợi ích của TTS!

GSpeech cung cấp nhiều tính năng, bao gồm các giải pháp Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) trực tuyến, SaaS, tại chỗ cho nhiều nguồn khác nhau như trang web, ứng dụng di động, sách điện tử, tài liệu học tập điện tử, tài liệu, trải nghiệm khách hàng hàng ngày, trải nghiệm vận chuyển và nhiều hơn nữa. Một doanh nghiệp, tổ chức và nhà xuất bản tích hợp công nghệ TTS sẽ được hưởng lợi như thế nào.

🎯 Tăng khả năng tiếp cận

Công nghệ TTS cung cấp khả năng tiếp cận tốt hơn cho những người khiếm thị, mắc chứng khó đọc hoặc khó đọc, cho phép họ tiếp cận thông tin và giao tiếp dễ dàng hơn.

🎯 SEO nâng cao

Bằng cách cung cấp một cách thay thế để người dùng sử dụng nội dung của bạn, bạn có thể cải thiện tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) của trang web WordPress. Điều này đặc biệt quan trọng đối với những người dùng dựa vào trình đọc màn hình để điều hướng web.

🎯 Cải thiện trải nghiệm người dùng

Công nghệ TTS có thể nâng cao trải nghiệm của người dùng bằng cách cung cấp cách tương tác tự nhiên và trực quan hơn với các thiết bị, giảm nhu cầu phải gõ hoặc đọc thủ công.

🎯 Dịch vụ khách hàng được nâng cao

Công nghệ TTS có thể hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời các câu hỏi thường gặp và cung cấp thông tin cho khách hàng một cách hiệu quả hơn.

🎯 Tăng năng suất

Công nghệ TTS có thể tăng năng suất bằng cách tự động hóa các tác vụ như nhập dữ liệu, phiên âm và đọc, giải phóng thời gian cho các tác vụ quan trọng hơn.

🎯 Hỗ trợ đa ngôn ngữ

Công nghệ TTS có thể hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, khiến nó trở thành công cụ hữu ích cho các doanh nghiệp và tổ chức hoạt động trên toàn cầu.

🎯 Cải thiện khả năng đọc hiểu

Công nghệ TTS có thể cải thiện khả năng hiểu khi đọc bằng cách cho phép người dùng nghe văn bản trong khi theo dõi nội dung viết, giúp họ dễ hiểu thông tin phức tạp hơn.

🎯 Giảm mỏi mắt

Công nghệ TTS có thể làm giảm mỏi mắt bằng cách cung cấp một giải pháp thay thế cho việc đọc và đánh máy, khiến nó trở thành một công cụ hữu ích cho những người dành nhiều giờ trước màn hình.

🎯 Tăng cường sự tương tác

Công nghệ TTS có thể tăng cường sự tương tác bằng cách cung cấp trải nghiệm tương tác và nhập vai hơn, khiến nó trở thành công cụ có giá trị cho các ứng dụng giáo dục và giải trí.

🎯 Lợi thế cạnh tranh

Công nghệ TTS có thể mang lại lợi thế cạnh tranh bằng cách cung cấp phương thức tương tác độc đáo và sáng tạo với các thiết bị, giúp sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trở nên khác biệt so với đối thủ cạnh tranh.

Điều này đã dẫn đến một nhu cầu lớn về TTS tham số, trong đó tất cả thông tin cần thiết để tạo dữ liệu được lưu trữ trong các tham số của mô hình và nội dung cũng như đặc điểm của bài phát biểu có thể được kiểm soát thông qua đầu vào của mô hình. Tuy nhiên, cho đến nay, TTS tham số có xu hướng nghe kém tự nhiên hơn so với cách ghép nối. Các mô hình tham số hiện tại thường tạo tín hiệu âm thanh bằng cách chuyển đầu ra của chúng thông qua các thuật toán xử lý tín hiệu được gọi là người nói chuyện.

WaveNet thay đổi mô hình này bằng cách lập mô hình trực tiếp dạng sóng thô của tín hiệu âm thanh, mỗi lần một mẫu. Cùng với việc mang lại giọng nói có âm thanh tự nhiên hơn, việc sử dụng dạng sóng thô có nghĩa là WaveNet có thể lập mô hình cho bất kỳ loại âm thanh nào, bao gồm cả âm nhạc.

WaveNet: Một mô hình chung cho âm thanh thô

Các nhà nghiên cứu thường tránh mô hình hóa âm thanh thô vì nó tích tắc rất nhanh: thường là 16,000 mẫu mỗi giây hoặc hơn, với cấu trúc quan trọng ở nhiều thang thời gian. Việc xây dựng một mô hình hồi quy hoàn toàn tự động, trong đó dự đoán cho từng mẫu trong số các mẫu đó bị ảnh hưởng bởi tất cả các mẫu trước đó (theo cách nói của thống kê, mỗi phân phối dự đoán đều phụ thuộc vào tất cả các quan sát trước đó), rõ ràng là một nhiệm vụ đầy thách thức.

Tuy vậy, PixelRNN và PixelCNN Các mô hình, được công bố trước đó, cho thấy có thể tạo ra các hình ảnh tự nhiên phức tạp không chỉ một pixel tại một thời điểm mà còn một kênh màu tại một thời điểm, đòi hỏi hàng nghìn dự đoán cho mỗi hình ảnh. Điều này đã truyền cảm hứng cho chúng tôi để điều chỉnh PixelNet hai chiều của mình thành WaveNet một chiều.

Hình ảnh động ở trên cho thấy cách WaveNet được cấu trúc. Đây là một mạng nơ-ron tích chập hoàn toàn, trong đó các lớp tích chập có nhiều hệ số giãn nở khác nhau cho phép trường tiếp nhận của nó phát triển theo cấp số nhân theo chiều sâu và bao phủ hàng nghìn bước thời gian.

Vào thời điểm đào tạo, các chuỗi đầu vào là dạng sóng thực được ghi lại từ người nói. Sau khi đào tạo, chúng ta có thể lấy mẫu mạng để tạo ra các phát biểu tổng hợp. Tại mỗi bước trong quá trình lấy mẫu, một giá trị được rút ra từ phân phối xác suất do mạng tính toán. Sau đó, giá trị này được đưa trở lại đầu vào và một dự đoán mới cho bước tiếp theo được đưa ra. Việc xây dựng các mẫu từng bước một như thế này tốn kém về mặt tính toán, nhưng chúng tôi thấy điều này rất cần thiết để tạo ra âm thanh phức tạp, có âm thanh chân thực.

Cải thiện tình trạng nghệ thuật

Chúng tôi đã đào tạo SóngNet sử dụng một số tập dữ liệu TTS của Google để chúng tôi có thể đánh giá hiệu suất của nó. Hình sau đây cho thấy chất lượng của WaveNets trên thang điểm từ 1 đến 5, so với các hệ thống TTS tốt nhất hiện tại của Google (tham số và kết hợp), và với giọng nói của con người sử dụng Điểm ý kiến ​​trung bình (MOS). MOS là thước đo chuẩn cho các bài kiểm tra chất lượng âm thanh chủ quan và được thu thập trong các bài kiểm tra mù với đối tượng là con người (từ hơn 500 đánh giá trên 100 câu kiểm tra). Như chúng ta có thể thấy, WaveNets thu hẹp khoảng cách giữa trình độ tiên tiến và trình độ của con người hơn 50% đối với cả tiếng Anh Mỹ và tiếng Trung Quốc phổ thông.

Đối với cả tiếng Trung và tiếng Anh, hệ thống TTS hiện tại của Google được coi là một trong những hệ thống tốt nhất thế giới, do đó, việc cải thiện cả hai bằng một mô hình duy nhất là một thành tựu lớn.

GSpeech có thuật toán tổng hợp giọng nói AI, một trong những thuật toán tiên tiến và thực tế nhất trong ngành. Hầu hết các trình tổng hợp giọng nói (bao gồm cả Siri của Apple) đều sử dụng cái gọi là tổng hợp nối tiếp, trong đó một chương trình lưu trữ các âm tiết riêng lẻ — các âm thanh như "ba", "sht" và "oo" — và ghép chúng lại với nhau ngay lập tức để tạo thành các từ và câu. Phương pháp này đã trở nên khá tốt trong những năm qua, nhưng nó vẫn nghe có vẻ gượng gạo.

Ngược lại, WaveNet sử dụng máy học để tạo âm thanh từ đầu. Trên thực tế, nó phân tích các dạng sóng từ một cơ sở dữ liệu khổng lồ về giọng nói của con người và tái tạo chúng với tốc độ 24,000 mẫu mỗi giây. Kết quả cuối cùng bao gồm các giọng nói với những nét tinh tế như tiếng bĩu môi và giọng nhấn. Khi Google lần đầu tiên công bố WaveNet vào năm 2016, nó quá tốn kém về mặt tính toán để hoạt động bên ngoài môi trường nghiên cứu, nhưng kể từ đó, nó đã được tinh giản đáng kể, cho thấy một đường ống rõ ràng từ nghiên cứu đến sản phẩm.