La tecnologia Text-to-Speech (TTS) è il processo di conversione del testo scritto in audio parlato. Ha molte applicazioni, come l'accessibilità, l'istruzione, l'intrattenimento e la comunicazione. La tecnologia TTS si è evoluta in modo significativo nel corso degli anni, passando da semplici voci sintetizzate che hanno un suono robotico e innaturale a sistemi avanzati di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in grado di produrre un parlato simile a quello umano, con emozioni, accenti e intonazioni.
In questo articolo esploreremo la storia e lo sviluppo della tecnologia TTS, le sfide e le opportunità che deve affrontare e le direzioni future che potrebbe prendere.
Pietre miliari nella storia della tecnologia Text-to-Speech
Di seguito una rapida sintesi dello sviluppo di sintesi vocale tecnologia e le pietre miliari della storia del text-to-speech.
| Anno | Evento |
|---|---|
| 1700s | Lo scienziato tedesco-danese Christian Kratzenstein crea risonatori acustici che imitano la voce umana. |
| 1952 | AUDREY, il primo sistema di riconoscimento vocale che riconosceva i numeri pronunciati, è stato sviluppato dai Bell Laboratories. |
| 1962 | Shoebox, un sistema che riconosceva numeri e semplici termini matematici, è stato sviluppato da IBM. |
| 1968 | Noriko Umeda inventa il text-to-speech per l'inglese presso il Laboratorio Elettrotecnico in Giappone. |
| 1970s | Sviluppo del primo sintetizzatore articolatorio basato sul tratto vocale umano. |
| 1976 | HARPY, un sistema che riconosce frasi da un vocabolario di 1.011 parole utilizzando modelli di Markov nascosti, è stato sviluppato dalla Carnegie Mellon University. |
| 1980s | La sintesi vocale entra nel mondo dei videogiochi con il lancio di Stratovox. Steve Jobs crea NeXT, che in seguito si fonderà con Apple. |
| 1984 | Kurzweil Applied Intelligence ha rilasciato il primo software di riconoscimento vocale per personal computer disponibile in commercio. |
| 1990s | I miglioramenti apportati al parlato sintetizzato portano a consonanti più morbide e a voci più naturali. Microsoft rilascia Narrator, una soluzione di lettura dello schermo inclusa in Windows. |
| 1990 | Dragon Dictate, il primo software di riconoscimento vocale continuo che permetteva agli utenti di parlare in modo naturale senza pause tra le parole, è stato rilasciato da Dragon Systems. |
| 1996 | I Bell Labs hanno introdotto AT&T Natural Voices, un sistema di sintesi vocale che utilizzava reti neurali per generare un parlato dal suono naturale. |
| 2000s | Gli sviluppatori devono affrontare delle sfide per creare degli standard condivisi per il parlato sintetizzato. |
| 2001 | Microsoft ha introdotto Speech Application Programming Interface (SAPI) 5.0, un'interfaccia standard per lo sviluppo di applicazioni vocali su piattaforme Windows. |
| 2006 | Google ha lanciato Google Voice Search, un servizio che permetteva agli utenti di effettuare ricerche sul web utilizzando i comandi vocali dei loro telefoni cellulari. |
| 2011 | Apple ha introdotto Siri, un assistente personale ad attivazione vocale che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per rispondere a domande ed eseguire compiti. |
| 2014 | Amazon ha lanciato Alexa, un servizio vocale basato su cloud che alimenta altoparlanti intelligenti e altri dispositivi con capacità di interazione vocale. |
| 2016 | WaveNet, un modello di sintesi vocale basato su reti neurali profonde che genera forme d'onda audio grezze, è stato sviluppato da DeepMind. |
| 2018 | Baidu ha presentato Deep Voice 3, un modello basato su reti neurali per il text to speech in grado di clonare una voce umana con pochi minuti di dati audio. |
| 2020 | OpenAI ha presentato Jukebox, un modello di generazione musicale basato su reti neurali in grado di produrre canzoni con testi e voci in vari generi e stili. |
| Futuro | Creazione di un modello del cervello per comprendere meglio i dati vocali. L'accento è posto sulla comprensione del ruolo delle emozioni nel parlato e sulla creazione di voci IA indistinguibili dagli esseri umani. |
Approfondiamo ora la storia della tecnologia text to speech.
Sviluppo storico del TTS
Le prime origini della tecnologia TTS e le sue prime applicazioni
Le prime origini della tecnologia TTS risalgono al XVIII secolo, quando alcuni scienziati costruirono modelli del tratto vocale umano in grado di produrre suoni vocali. Il primo sintetizzatore vocale elettronico fu inventato da Homer Dudley nel 1939 e utilizzava una tastiera e un pedale per controllare l'altezza e la durata dei suoni vocali.
Le prime applicazioni della tecnologia TTS riguardavano principalmente l'accessibilità, ad esempio per aiutare le persone ipovedenti o con difficoltà di lettura ad accedere al testo scritto. In seguito, la tecnologia TTS è stata utilizzata anche per scopi di intrattenimento, istruzione e comunicazione, come la creazione di robot vocali, audiolibri e assistenti vocali.
I limiti dei primi sistemi TTS.
Alcuni dei limiti dei primi sistemi TTS erano:
- Voci robotiche: I primi sistemi TTS utilizzavano tecnologie basate su regole, come la sintesi delle formanti e la sintesi articolatoria, che ottenevano un risultato simile con strategie leggermente diverse. I ricercatori pionieri registravano un parlante ed estraevano le caratteristiche acustiche dal parlato registrato: le formanti, che definiscono le qualità dei suoni vocali, nella sintesi delle formanti; e i parametri articolatori, come la posizione della lingua e la forma delle labbra, nella sintesi articolatoria. Queste caratteristiche sono state poi utilizzate per sintetizzare i suoni del parlato da zero, utilizzando modelli matematici del tratto vocale e di altri componenti della produzione vocale. Tuttavia, questi metodi hanno spesso prodotto un parlato dal suono innaturale, privo della prosodia, dell'intonazione e della variabilità del parlato umano.
- Mancanza di naturalezza: Un'altra limitazione dei primi sistemi TTS era la difficoltà di produrre un parlato dal suono naturale che corrispondesse al contesto, all'emozione e all'intenzione del parlante. I primi sistemi TTS si basavano su regole e algoritmi fissi per generare il parlato, che non tenevano conto delle sfumature e delle variazioni del linguaggio e della comunicazione umana. Ad esempio, i primi sistemi TTS non potevano regolare il tono, l'intonazione o la velocità in base all'umore o all'atteggiamento di chi parla o di chi ascolta. Inoltre, non erano in grado di gestire fenomeni linguistici complessi come il sarcasmo, l'ironia, l'umorismo o i modi di dire.
- Errori di pronuncia: Un terzo limite dei primi sistemi TTS era la loro incapacità di pronunciare correttamente le parole in lingue, accenti o dialetti diversi. I primi sistemi TTS utilizzavano la conversione da testo a fonema per mappare le parole scritte con i suoni vocali corrispondenti. Tuttavia, questo processo era spesso impreciso o incompleto, soprattutto per le parole che avevano pronunce multiple o ortografie irregolari. Inoltre, i primi sistemi TTS non avevano accesso a database di campioni vocali ampi e diversificati, in grado di coprire tutte le variazioni e le sfumature del parlato umano in regioni e culture diverse. Di conseguenza, i primi sistemi TTS spesso pronunciavano in modo errato parole o frasi che non erano familiari o non comuni.
I principi alla base dei primi modelli TTS
I principi alla base dei primi modelli TTS, come la sintesi formantica e la sintesi concatenativa, sono i seguenti:
- Sintesi delle formanti: Questo metodo utilizza modelli matematici del tratto vocale e di altri componenti della produzione vocale per sintetizzare i suoni del parlato da zero1 Si basa sull'estrazione di caratteristiche acustiche, come le formanti, dal parlato registrato e sul loro utilizzo per controllare i parametri dei modelli2 La sintesi delle formanti può produrre un parlato in qualsiasi lingua o accento, ma spesso ha un suono robotico e innaturale3.
- Sintesi concatenativa: Questo metodo utilizza unità vocali preregistrate, come foni, diafoni o sillabe, e le concatena per produrre il parlato1 Si basa sulla ricerca delle migliori unità di corrispondenza per un dato testo e sul livellamento delle transizioni tra di esse2 La sintesi concatenativa può produrre un parlato dal suono naturale, ma richiede un database ampio e diversificato di campioni vocali e non è in grado di gestire parole fuori dal vocabolario o accenti inediti.
I progressi della tecnologia TTS
Voci sintetiche e prosodia
Sviluppo di voci sintetiche e loro impatto sul TTS.
Lo sviluppo delle voci sintetiche e il loro impatto sul TTS sono:
- Voci sintetiche: Le voci sintetiche sono voci artificiali create da applicazioni di sintesi vocale, come i sistemi text-to-speech (TTS), che convertono il testo o altre rappresentazioni simboliche in parlato. La sintesi vocale può essere utilizzata per vari scopi, come l'accessibilità, l'istruzione, l'intrattenimento e la comunicazione.
- Sviluppo: Lo sviluppo delle voci sintetiche ha attraversato diverse fasi, dai metodi basati sulle regole, come la sintesi delle formanti e la sintesi concatenativa, ai metodi basati sui dati, come la sintesi parametrica statistica e la sintesi basata sulle reti neurali. I metodi basati su regole utilizzano modelli matematici e unità vocali preregistrate per generare suoni vocali da zero o per concatenazione. I metodi basati sui dati utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e corpora vocali su larga scala per apprendere la mappatura tra le caratteristiche del testo e del parlato e generare il parlato tramite campionamento o ottimizzazione.
- Impatto: L'impatto delle voci sintetiche sui TTS è che nel tempo hanno migliorato la qualità, la naturalezza e la diversità del parlato sintetizzato. Le voci sintetiche sono ora in grado di produrre un parlato che in alcuni casi è indistinguibile da quello umano, e possono anche adattarsi a lingue, accenti, stili ed emozioni diversi. Le voci sintetiche possono anche consentire nuove applicazioni e scenari per il TTS, come la clonazione della voce, la conversione della voce, l'impersonificazione della voce e il watermarking della voce. Tuttavia, le voci sintetiche pongono anche alcune sfide e rischi per il TTS, come le questioni etiche, le implicazioni sociali e il potenziale uso improprio di deepfakes e di contenuti fuorvianti.
Importanza della prosodia nella creazione di un discorso dal suono naturale.
L'importanza della prosodia (intonazione, ritmo e stress) nel creare un discorso dal suono naturale:
- Prosodia è il modello di variazione dell'altezza, del volume e della durata dei suoni del discorso che trasmette informazioni sulla struttura, il significato e l'emozione di un enunciato. La prosodia è un aspetto essenziale del discorso umano che influisce sul modo in cui percepiamo e comprendiamo il linguaggio parlato.
- Modellazione della prosodia è il processo di aggiunta dell'intonazione, dello stress e del ritmo appropriati all'output vocale, a seconda del contesto e del significato del testo3 La modellazione della prosodia è fondamentale per creare un TTS dal suono naturale che trasmetta le giuste sensazioni ed emozioni nel discorso3 Questa tecnologia comporta l'analisi delle caratteristiche linguistiche e acustiche del testo e l'applicazione delle regole e dei modelli prosodici appropriati2
- Impatto della prosodia è l'effetto della prosodia sulla qualità, la naturalezza e l'espressività del parlato sintetizzato. L'impatto della prosodia può migliorare l'intelligibilità, la chiarezza e la fluidità del discorso, nonché il coinvolgimento, l'attenzione e la soddisfazione dell'ascoltatore2 L'impatto della prosodia può anche migliorare la comunicazione di emozioni, atteggiamenti, intenzioni e personalità nel discorso, rendendolo più simile all'uomo e realistico.
Tecniche utilizzate per migliorare la prosodia nei sistemi TTS
Alcune delle tecniche utilizzate per migliorare la prosodia nei sistemi TTS sono:
- Previsione della prosodia: Questa tecnica prevede la previsione delle caratteristiche prosodiche, come intonazione, durata ed energia, a partire dal testo in ingresso o da altre caratteristiche linguistiche1 La previsione della prosodia può essere effettuata utilizzando metodi basati su regole, come l'annotazione ToBI e il modello Fujisaki, o metodi basati sui dati, come alberi decisionali, modelli di Markov nascosti e reti neurali. La previsione della prosodia può migliorare l'intelligibilità e la naturalezza del parlato sintetizzato aggiungendo lo stress, l'intonazione e il ritmo appropriati.
- Modellazione della prosodia: Questa tecnica prevede la modellazione della struttura e dei modelli prosodici del parlato naturale e la loro applicazione all'output vocale. La modellazione della prosodia può essere effettuata utilizzando metodi basati su regole, come il modello di sovrapposizione e il modello di approssimazione del target, o metodi basati sui dati, come la sintesi parametrica statistica e la sintesi basata su reti neurali. La modellazione della prosodia può migliorare la qualità e l'espressività del parlato sintetizzato catturando le variazioni linguistiche e acustiche della prosodia.
- Controllo della prosodia: Questa tecnica consiste nel modificare o incorporare la prosodia desiderata a livello più fine, controllando la frequenza fondamentale e la durata del telefono. Il controllo della prosodia può essere effettuato utilizzando metodi basati su regole, come la scalatura dell'intonazione e della durata, o metodi basati sui dati, come i token di stile e i token di stile globali3 Il controllo della prosodia può migliorare la diversità e l'adattabilità del parlato sintetizzato, consentendo l'uso di lingue, accenti, stili ed emozioni diversi.
Modelli basati su reti neurali
L'emergere di modelli basati su reti neurali nella tecnologia TTS.
L'emergere di modelli basati su reti neurali nella tecnologia TTS è:
- Modelli basati su reti neurali: I modelli basati sulle reti neurali sono modelli di apprendimento automatico che utilizzano reti neurali artificiali per apprendere la mappatura tra le caratteristiche del testo e del parlato e generare il parlato tramite campionamento o ottimizzazione. I modelli basati sulle reti neurali possono superare alcuni dei limiti dei metodi basati su regole e dati, come l'innaturalità, la mancanza di diversità e gli errori di pronuncia.
- Emersione: L'emergere di modelli basati su reti neurali nella tecnologia TTS può essere attribuito allo sviluppo dell'apprendimento profondo e dell'intelligenza artificiale, nonché alla disponibilità di corpora vocali su larga scala e di risorse computazionali. Il primo modello basato su reti neurali per il TTS è stato proposto da Zen et al. nel 2009, che ha utilizzato una rete neurale profonda (DNN) per prevedere le caratteristiche acustiche dalle caratteristiche linguistiche. Da allora, sono state applicate al TTS diverse architetture e tecniche di rete neurale, come le reti neurali ricorrenti (RNN), le reti neurali convoluzionali (CNN), i meccanismi di attenzione, le reti generative avversarie (GAN), gli autoencoder variazionali (VAE) e i trasformatori.
- Impatto: L'impatto dei modelli basati sulle reti neurali sulla tecnologia TTS è che hanno raggiunto prestazioni all'avanguardia in termini di qualità, naturalezza e diversità del parlato sintetizzato. I modelli basati sulle reti neurali possono produrre un parlato che in alcuni casi è indistinguibile da quello umano e possono anche adattarsi a lingue, accenti, stili ed emozioni diversi. I modelli basati sulle reti neurali possono anche consentire nuove applicazioni e scenari per il TTS, come la clonazione della voce, la conversione della voce, l'impersonificazione della voce e il watermarking della voce. Tuttavia, i modelli basati sulle reti neurali pongono anche alcune sfide e rischi per il TTS, come l'efficienza dei dati, l'interpretabilità, la robustezza e il potenziale uso improprio di deepfakes e contenuti fuorvianti.
Vantaggi delle reti neurali rispetto agli approcci tradizionali basati su regole.
Alcuni dei vantaggi delle reti neurali rispetto agli approcci basati su regole sono:
- Apprendimento guidato dai dati: Le reti neurali possono apprendere la mappatura tra testo e caratteristiche del parlato da corpora vocali su larga scala, senza affidarsi a regole create a mano o a unità vocali preregistrate. Ciò le rende più flessibili e adattabili a lingue, accenti, stili ed emozioni diversi.
- Generazione end-to-end: Le reti neurali possono generare il parlato direttamente dal testo, senza passaggi intermedi come l'analisi del testo, la modellazione acustica e la vocalizzazione. Questo riduce la complessità e la propagazione degli errori della pipeline di sintesi.
- Naturalezza e diversità: Le reti neurali possono produrre un parlato più naturale e diversificato rispetto agli approcci basati su regole, catturando le variazioni linguistiche e acustiche della prosodia e della qualità della voce. Le reti neurali possono anche consentire nuove applicazioni e scenari per il TTS, come la clonazione della voce, la conversione della voce, l'impersonificazione della voce e il watermarking della voce.
Componenti dei modelli TTS neurali
I componenti dei modelli TTS neurali sono:
- Elaborazione del testo: Questo componente prevede l'analisi del testo in ingresso e la sua conversione in una sequenza di caratteristiche linguistiche, come fonemi, sillabe, parole o caratteri. L'elaborazione del testo può anche includere l'aggiunta di punteggiatura, capitalizzazione, normalizzazione e altre fasi di pre-elaborazione del testo. L'elaborazione del testo può essere effettuata con metodi basati su regole, come grammatiche e lessici per l'analisi del testo, o con metodi basati sui dati, come reti neurali e trasformatori.
- Modellazione acustica: Questa componente prevede la previsione delle caratteristiche acustiche, come l'intonazione, la durata e l'energia, a partire dalle caratteristiche linguistiche. La modellazione acustica può anche includere la modellazione della struttura e dei modelli prosodici del parlato naturale e la loro applicazione all'output vocale. La modellazione acustica può essere effettuata utilizzando metodi basati su regole, come il modello di sovrapposizione e il modello di approssimazione del target, o metodi basati sui dati, come le reti neurali e i trasformatori.
- Vocalizzazione: Questo componente comporta la conversione delle caratteristiche acustiche in un segnale audio continuo. La vocalizzazione può anche comprendere la modifica o l'incorporazione della qualità della voce e del timbro desiderato a livello più fine, controllando la frequenza fondamentale e la durata del telefono. La vocalizzazione può essere effettuata utilizzando metodi basati su regole, come il modello del filtro sorgente e la concatenazione delle forme d'onda, o metodi basati sui dati, come le reti neurali e i trasformatori.
WaveNet e SampleRNN
Esplorazione del rivoluzionario modello WaveNet e del suo contributo al TTS.
Il modello WaveNet e il suo contributo al TTS sono:
- Modello WaveNet: WaveNet è un modello generativo di forme d'onda audio grezze che utilizza una rete neurale convoluzionale profonda con convoluzioni causali dilatate. WaveNet modella direttamente la distribuzione di probabilità di ogni campione audio condizionato da tutti i campioni precedenti, utilizzando uno strato di uscita softmax. WaveNet può generare il parlato campionando da questa distribuzione o condizionando altri input, come il testo o l'identità del parlante.
- Contributo a TTS: WaveNet ha migliorato in modo significativo la qualità, la naturalezza e la diversità del parlato sintetizzato rispetto ai metodi precedenti. WaveNet è in grado di produrre un parlato dal suono più simile a quello umano e realistico e di adattarsi a lingue, accenti, stili ed emozioni diversi. WaveNet ha ispirato molti modelli successivi basati su reti neurali per il TTS, come Tacotron, Deep Voice e Transformer TTS3 WaveNet ha anche reso possibili nuove applicazioni e scenari per il TTS, come la clonazione della voce, la conversione della voce, l'impersonificazione della voce e il watermarking della voce.
Capacità di WaveNet di generare un parlato di alta qualità e simile a quello umano attraverso una modellazione generativa profonda.
La capacità di WaveNet di generare un parlato di alta qualità e simile a quello umano attraverso una modellazione generativa profonda:
- Modellazione generativa profonda: WaveNet è un modello generativo profondo di forme d'onda audio grezze che utilizza una rete neurale convoluzionale profonda con convoluzioni causali dilatate. WaveNet modella direttamente la distribuzione di probabilità di ogni campione audio condizionato da tutti i campioni precedenti, utilizzando uno strato di uscita softmax. WaveNet può generare il parlato campionando da questa distribuzione o condizionando altri input, come il testo o l'identità del parlante.
- Discorso di alta qualità: WaveNet è in grado di produrre un parlato dal suono più naturale e realistico rispetto ai metodi precedenti, catturando le variazioni linguistiche e acustiche della prosodia e della qualità della voce. WaveNet può anche adattarsi a lingue, accenti, stili ed emozioni diversi. WaveNet ha migliorato significativamente la qualità del parlato sintetizzato rispetto ai metodi precedenti, riducendo il divario con le prestazioni umane di oltre 50%.
- Discorso simile a quello umano: WaveNet è in grado di generare un parlato che imita qualsiasi voce umana, modellando direttamente la voce sulla base di registrazioni di attori doppiatori. Invece di sintetizzare suoni, emula una persona reale. WaveNet può anche consentire nuove applicazioni e scenari per il TTS, come la clonazione della voce, la conversione della voce, l'impersonificazione della voce e il watermarking della voce.
Introduzione di SampleRNN come approccio alternativo per generare il parlato con una maggiore efficienza.
L'introduzione di SampleRNN come approccio alternativo per generare il parlato con una migliore efficienza è:
- CampioneRNN: SampleRNN è un modello generativo autoregressivo di forme d'onda audio grezze che utilizza una struttura gerarchica di deep reti neurali ricorrenti (RNN) per modellare le dipendenze nella sequenza di campioni. SampleRNN è in grado di generare il parlato campionando dalla distribuzione condizionale di ogni campione audio, dati tutti i campioni precedenti e input aggiuntivi come testo o identità del parlante.
- Approccio alternativo: SampleRNN è un approccio alternativo a WaveNet, che utilizza una rete neurale convoluzionale profonda con convoluzioni causali dilatate per generare il parlato. SampleRNN ha diversi moduli che operano a diverse velocità di clock, il che consente una maggiore flessibilità nell'allocazione delle risorse computazionali e nella modellazione di diversi livelli di astrazione.
- Miglioramento dell'efficienza: SampleRNN è in grado di generare il parlato con una maggiore efficienza rispetto a WaveNet, in quanto ha una minore complessità computazionale e requisiti di memoria. SampleRNN può anche sfruttare il parallelismo e le tecniche di ottimizzazione, come il teacher forcing e il campionamento programmato, per accelerare l'addestramento e l'inferenza.
Apprendimento per trasferimento e TTS multilingue
Progressi nelle tecniche di apprendimento transfert per TTS
I progressi nelle tecniche di transfer learning per il TTS sono:
Apprendimento per trasferimento: L'apprendimento per trasferimento è una tecnica di apprendimento automatico che sfrutta le conoscenze di un modello pre-addestrato per un nuovo compito o dominio1 L'apprendimento per trasferimento può ridurre la richiesta di dati e il tempo di addestramento per adattare i modelli TTS a una nuova voce, utilizzando solo pochi minuti di dati vocali.
Progressi: Alcuni dei progressi nelle tecniche di transfer learning per il TTS sono:
- Messa a punto dei modelli TTS a singolo altoparlante: Questa tecnica prevede la messa a punto di modelli TTS di alta qualità per un nuovo parlante, utilizzando solo pochi minuti di dati vocali. Questa tecnica è in grado di fornire prestazioni paragonabili a quelle di un modello addestrato da zero su più di 27 ore di dati per parlanti maschi e femmine.
- Adattamento di modelli TTS multilingue: Questa tecnica prevede l'adattamento di modelli TTS multi-voce pre-addestrati per una nuova voce, utilizzando alcuni minuti di dati vocali del nuovo parlante. Questa tecnica può condizionare il modello pre-addestrato direttamente sull'embedding derivato del nuovo parlante, oppure mettere a punto il modello sui dati del nuovo parlante.
- Esplorazione di TTS emozionali a basse risorse: Questa tecnica prevede l'esplorazione di metodi di apprendimento di trasferimento per TTS emozionali a basse risorse, utilizzando una piccola quantità di dati vocali emozionali. Questa tecnica può migliorare la naturalezza e l'espressività del parlato sintetizzato catturando l'emozione e lo stile del parlante di riferimento.
Spiegazione di come l'apprendimento per trasferimento consenta di addestrare modelli TTS in più lingue con dati limitati.
Come l'apprendimento per trasferimento consente di addestrare modelli TTS in più lingue con dati limitati:
- Più lingue: L'apprendimento per trasferimento può consentire l'addestramento di modelli TTS in più lingue con dati limitati, utilizzando metodi di apprendimento per trasferimento interlinguistico o multilingue. L'apprendimento di trasferimento interlinguistico prevede la messa a punto di un modello TTS pre-addestrato da una lingua ad alta risorsa a una lingua a bassa risorsa, utilizzando una piccola quantità di dati della lingua di destinazione. L'apprendimento di trasferimento multilingue prevede l'adattamento di un modello TTS multilingue pre-addestrato a una nuova lingua, utilizzando un set di dati multilingue congiunto di lingue a bassa risorsa.
- Dati limitati: L'apprendimento per trasferimento può superare il problema della scarsità di dati per le lingue a bassa risorsa utilizzando tecniche di aumento dei dati e di apprendimento per trasferimento basato su reti parziali. L'aumento dei dati comporta la generazione di dati vocali sintetici a partire dai dati originali applicando varie trasformazioni, come il pitch shifting, la perturbazione della velocità e l'aggiunta di rumore. L'apprendimento di trasferimento parziale basato sulla rete consiste nel trasferire solo alcuni strati o moduli del modello pre-addestrato al nuovo modello, congelando o scartando il resto.
Vantaggi e sfide dello sviluppo di sistemi TTS multilingue
Alcuni dei vantaggi e delle sfide dello sviluppo di sistemi TTS multilingue sono:
- Vantaggi: I sistemi TTS multilingue possono fornire la sintesi vocale per più lingue utilizzando un unico modello, il che può ridurre la richiesta di dati e il tempo di addestramento per le lingue con scarse risorse. I sistemi TTS multilingue possono anche migliorare la qualità, la naturalezza e la diversità del parlato sintetizzato, catturando le variazioni linguistiche e acustiche delle diverse lingue. I sistemi TTS multilingue possono anche consentire nuove applicazioni e scenari per il TTS, come la sintesi multilingue, la clonazione vocale, la conversione vocale, l'impersonificazione vocale e il watermarking vocale.
- Sfide: I sistemi di sintesi vocale multilingue devono affrontare diverse sfide, come la ricerca di una rappresentazione adatta a più lingue, come l'Alfabeto Fonetico Internazionale (IPA) o i grafemi. I sistemi TTS multilingue devono anche affrontare il compromesso tra la modellazione specifica per la lingua e quella indipendente dalla lingua, nonché l'equilibrio tra quantità e qualità dei dati per le diverse lingue. I sistemi TTS multilingue devono anche affrontare le questioni dell'identità del parlante, dello stile di conversazione e dell'emozione tra le diverse lingue.
Sfide e direzioni future
Considerazioni etiche
Alcune delle preoccupazioni etiche legate alla TTS sono:
- Clonazione della voce: La clonazione vocale è il processo di creazione di una voce sintetica che imita una specifica voce umana, utilizzando una piccola quantità di dati vocali del parlante di riferimento. La clonazione vocale può avere applicazioni positive, come il ripristino della voce di persone che hanno perso la capacità di parlare a causa di malattie o infortuni, o la conservazione della voce di personaggi storici o di celebrità. Tuttavia, la clonazione vocale può anche avere implicazioni negative, come la violazione della privacy e del consenso dell'interlocutore, o la creazione di contenuti falsi o fuorvianti che possono danneggiare la reputazione o la credibilità dell'interlocutore.
- Falsi profondi: I deepfakes sono media sintetici che combinano e sovrappongono immagini e video esistenti a immagini o video di origine utilizzando tecniche di deep learning. I deepfakes possono creare video o clip audio realistici e convincenti che mostrano persone che dicono o fanno cose che non hanno mai detto o fatto. I deepfakes possono avere applicazioni dannose, come la diffusione di disinformazione, propaganda o diffamazione, o la manipolazione dell'opinione pubblica, del comportamento o delle emozioni.
- Pregiudizi e discriminazioni: I pregiudizi e le discriminazioni sono il trattamento ingiusto o pregiudizievole di persone o gruppi in base a caratteristiche come la razza, il sesso, l'età o la religione. I pregiudizi e la discriminazione possono influenzare i sistemi Text-to-speech in vari modi, come la selezione di lingue, accenti, stili ed emozioni per la sintesi vocale, o la rappresentazione e l'inclusione di voci e identità diverse nei dati e nei modelli vocali. I pregiudizi e la discriminazione possono avere conseguenze dannose, come il rafforzamento degli stereotipi, l'emarginazione delle minoranze o l'esclusione di alcuni gruppi dall'accesso alle informazioni o ai servizi.
Questo ci porta all'importanza di un uso responsabile della tecnologia TTS e delle potenziali regolamentazioni:
- Uso responsabileL'uso responsabile della tecnologia TTS è un uso etico e legale della tecnologia TTS che rispetta i diritti, la privacy e il consenso dei talenti vocali e degli utenti della voce, e che previene o riduce al minimo i danni o l'uso improprio delle voci sintetiche. L'uso responsabile della tecnologia TTS richiede l'impegno e la collaborazione degli stakeholder lungo l'intera catena del valore della tecnologia, dalla progettazione e lo sviluppo alla vendita e all'uso finale dei prodotti e dei servizi TTS. L'uso responsabile della tecnologia TTS richiede anche l'adozione di buone pratiche e linee guida per il processo decisionale etico, la valutazione del rischio, la trasparenza e la responsabilità.
- Potenziali regolamenti: Le potenziali normative per la tecnologia TTS sono le leggi e le politiche che regolano lo sviluppo, la diffusione e l'uso della tecnologia TTS e che proteggono gli interessi e i diritti dei talenti vocali e degli utenti vocali. Le potenziali normative per la tecnologia TTS possono includere:
- Leggi sulla protezione dei dati e sulla privacy: Queste leggi regolano la raccolta, l'elaborazione, la conservazione e la condivisione dei dati personali, come le registrazioni o i modelli vocali, e richiedono il consenso degli interessati e la conformità dei responsabili e degli incaricati del trattamento dei dati.
- Leggi sulla proprietà intellettuale e sul copyright: Queste leggi proteggono la proprietà e i diritti dei talenti vocali sulle loro registrazioni o modelli vocali e impediscono l'uso non autorizzato o la riproduzione della loro voce da parte di altri.
- Leggi antifrode e antidiffamazione: Queste leggi vietano la creazione o la diffusione di contenuti falsi o fuorvianti che utilizzano voci sintetiche, come deepfakes o voice phishing, che possono danneggiare la reputazione o la credibilità dei talenti vocali o degli utenti della voce.
TTS in tempo reale e bassa latenza
Alcune delle sfide per ottenere un TTS in tempo reale e a bassa latenza sono:
- Complessità computazionale: I modelli TTS, in particolare quelli basati su reti neurali, presentano un'elevata complessità computazionale e requisiti di memoria, poiché devono elaborare grandi quantità di dati di testo e di parlato e generare campioni audio di alta qualità. Questo può limitare la velocità e l'efficienza dei modelli TTS, soprattutto per i contenuti di lunga durata o per le applicazioni su larga scala.
- Congestione della rete: I modelli TTS, soprattutto quelli basati su cloud, si affidano alla connettività di rete e alla larghezza di banda per fornire agli utenti il parlato. Tuttavia, la congestione della rete può causare ritardi, perdite di pacchetti o jitter nella trasmissione dei dati vocali, che possono degradare la qualità e la naturalezza del parlato sintetizzato.
- Esperienza dell'utente: I modelli TTS, soprattutto per le applicazioni di comunicazione in tempo reale, devono fornire un'esperienza utente interattiva e senza soluzione di continuità, che corrisponda alle aspettative e alle preferenze degli utenti. Tuttavia, l'esperienza dell'utente può essere influenzata da vari fattori, come la latenza, l'affidabilità e la diversità del parlato sintetizzato, nonché la qualità della voce, lo stile e l'emozione delle voci sintetiche.
Questo ci porta all'importanza di ridurre il tempo di inferenza per le applicazioni TTS:
- Prestazioni in tempo reale: La riduzione del tempo di inferenza per le applicazioni TTS può consentire la sintesi vocale in tempo reale, che è un requisito per molte applicazioni pratiche come gli assistenti digitali, i telefoni cellulari, i dispositivi embedded, ecc. I sistemi di sintesi vocale in tempo reale possono fornire un'esperienza utente interattiva e senza interruzioni, in grado di soddisfare le aspettative e le preferenze degli utenti.
- Efficienza delle risorse: La riduzione del tempo di inferenza per le applicazioni TTS può anche migliorare l'efficienza delle risorse dei modelli TTS, in particolare di quelli basati su reti neurali, che presentano un'elevata complessità computazionale e requisiti di memoria. L'efficienza delle risorse può ridurre il costo e il consumo energetico dei modelli TTS e renderli più accessibili e scalabili per diversi dispositivi e piattaforme.
- Miglioramento della qualità: La riduzione del tempo di inferenza per le applicazioni TTS può anche migliorare la qualità, la naturalezza e la diversità del parlato sintetizzato, riducendo al minimo i ritardi, le perdite di pacchetti o il jitter causati dalla congestione della rete o da altri fattori. Il miglioramento della qualità può aumentare la soddisfazione e la fiducia degli utenti e dei talenti vocali e prevenire o mitigare i danni o l'uso improprio delle voci sintetiche.
Emozione ed espressività
Alcune delle ricerche in corso sull'aggiunta di emozioni ed espressività alle voci TTS sono:
- Ingresso dell'intensità delle emozioni: Questa ricerca prevede l'utilizzo di un input di intensità emozionale dall'estrazione non supervisionata per migliorare il TTS emozionale. L'input dell'intensità dell'emozione deriva da una mappa di attenzione o salienza di un riconoscitore di emozioni, che indica le regioni del discorso che sono più emotive. L'input dell'intensità delle emozioni può essere utilizzato per controllare il grado di espressione delle emozioni nel parlato sintetico.
- Incorporazione di emozioni e stili: Questa ricerca prevede l'utilizzo di metodi non supervisionati per estrarre embeddings di emozioni e stili dall'audio di riferimento a livello globale, di cluster o di frame. Gli embeddings di emozione e stile possono catturare le variazioni della prosodia e della qualità della voce nelle diverse emozioni e stili. Gli embeddings di emozione e stile possono essere utilizzati per condizionare il modello TTS a generare un parlato con l'emozione e lo stile desiderati.
- Conversione delle emozioni: Questa ricerca prevede l'utilizzo di tecniche come la conversione vocale o emozionale per generare un discorso emozionale da un discorso neutro. La conversione delle emozioni può modificare le caratteristiche prosodiche e spettrali del parlato per cambiare l'emozione percepita dal parlante. La conversione delle emozioni può essere utilizzata per aumentare i dati emotivi per l'addestramento dei modelli TTS o per sintetizzare un discorso con emozioni diverse a partire dallo stesso testo.
Considerando quanto sopra, il prossimo fattore importante è l'importanza della sintesi vocale emozionale in vari domini:
- Assistenti virtuali: La sintesi vocale emozionale può migliorare la naturalezza e l'interattività degli assistenti virtuali, come Siri, Alexa o Cortana, consentendo loro di esprimere emozioni e stili diversi in base al contesto e al feedback dell'utente. La sintesi vocale emozionale può anche migliorare la soddisfazione e la fiducia degli utenti nelle tecnologie di assistenza virtuale, rendendole più coinvolgenti ed empatiche.
- Intrattenimento: La sintesi vocale emozionale può arricchire l'industria dell'intrattenimento, come i videogiochi, i film o gli audiolibri, creando voci sintetiche realistiche e diverse per personaggi, narratori o cantanti. La sintesi vocale emozionale può anche consentire nuove applicazioni e scenari per l'intrattenimento, come la clonazione della voce, la conversione della voce, l'impersonificazione della voce e il watermarking della voce.
- Accessibilità: La sintesi vocale emozionale può migliorare l'accessibilità e l'inclusione di persone con disabilità o esigenze speciali, come disabilità visive, dislessia o afasia, fornendo loro un linguaggio sintetico espressivo e personalizzato per la comunicazione o l'informazione. La sintesi vocale emozionale può anche sostenere il benessere emotivo e la salute mentale delle persone con disabilità o esigenze speciali, fornendo loro un feedback emotivo o una compagnia.
Integrazione con assistenti AI e dispositivi IoT
Integrazione della tecnologia TTS con gli assistenti AI e i dispositivi IoT.
Alcuni degli sviluppi nell'integrazione della tecnologia TTS con gli assistenti AI e i dispositivi IoT sono:
- Azure Neural TTS sui dispositivi: Azure Neural TTS è un potente servizio di sintesi vocale che consente agli utenti di trasformare il testo in un discorso realistico utilizzando l'intelligenza artificiale. Azure Neural TTS ha recentemente annunciato la disponibilità di voci naturali su dispositivo per scenari disconnessi e ibridi, come lettori di schermo, assistenti vocali in auto o dispositivi embedded. Azure Neural TTS sui dispositivi è in grado di fornire alta qualità, alta efficienza e alta reattività per la sintesi vocale su vari dispositivi e piattaforme.
- API Text-to-Speech di Google Cloud: Google Cloud Text-to-Speech API è un servizio basato sul cloud che consente agli utenti di sintetizzare un discorso dal suono naturale con le innovative reti neurali di Google. Google Cloud Text-to-Speech API supporta più di 140 lingue e varianti e consente agli utenti di personalizzare l'intonazione, la velocità di riproduzione e il profilo vocale del parlato sintetico. Google Cloud Text-to-Speech API supporta anche la creazione di voci personalizzate e la sintonizzazione vocale per creare voci uniche e personalizzate per diversi marchi e applicazioni.
UberTTS è un sintesi vocale avanzata che combina le capacità di entrambe le tecnologie Azure e Google AI in un unico programma con l'utilizzo di tutte le tecnologie di AI. Caratteristiche di SSML.
- Discorso sul dispositivo: Speech On-Device è una soluzione che consente agli utenti di eseguire l'IA vocale di qualità server in locale su qualsiasi dispositivo, come telefoni, tablet, automobili, TV o altoparlanti. Speech On-Device è in grado di fornire un riconoscimento e una sintesi vocale veloci e affidabili, senza problemi di connettività di rete o latenza. Speech On-Device è inoltre in grado di supportare funzionalità vocali multilingue e interlingue per diversi scenari e preferenze degli utenti.
È inoltre importante discutere i vantaggi dell'incorporazione del TTS nei sistemi di smart home, nell'assistenza sanitaria e nelle soluzioni di accessibilità:
- Sistemi domestici intelligenti: Il TTS può migliorare la funzionalità e l'interattività dei sistemi domestici intelligenti, come altoparlanti, display o elettrodomestici intelligenti, consentendo loro di comunicare con gli utenti utilizzando un linguaggio naturale ed espressivo. Il TTS può anche migliorare l'esperienza e la soddisfazione degli utenti dei sistemi domestici intelligenti, rendendoli più coinvolgenti e personalizzati.
- Assistenza sanitaria: Il TTS può migliorare la qualità e l'accessibilità dei servizi sanitari, come la telemedicina, l'educazione sanitaria o il supporto alla salute mentale, fornendo agli utenti una sintesi vocale realistica e personalizzata. Il TTS può anche ridurre i costi e i tempi di erogazione dell'assistenza sanitaria, consentendo una comunicazione remota ed efficiente tra pazienti e fornitori.
- Soluzioni per l'accessibilità: La TTS può aiutare le persone con disabilità o esigenze speciali, come la disabilità visiva, la dislessia o l'afasia, fornendo loro un output vocale per la comunicazione o l'informazione. La TTS può anche sostenere il benessere emotivo e l'inclusione delle persone con disabilità o esigenze speciali, fornendo loro un feedback emotivo o una compagnia.
Domande frequenti (FAQ)
Qual è il primo software text-to-speech?
Il primo software text-to-speech è stata Kurzweil Applied Intelligence, che nel 1984 ha rilasciato il primo software di riconoscimento vocale per personal computer disponibile in commercio. Tuttavia, i primi sistemi di sintesi vocale erano basati su computer e furono sviluppati alla fine degli anni '50 da Bell Laboratories e IBM. Il primo sintetizzatore vocale meccanico fu sviluppato da Charles Wheatstone all'inizio del 1800.
Chi ha dato vita a TTS?
Non esiste una risposta definitiva su chi abbia dato vita al TTS, poiché nel corso degli anni diversi ricercatori e aziende hanno contribuito allo sviluppo di sistemi di sintesi e riconoscimento vocale. Tuttavia, alcuni dei pionieri del TTS sono:
- Christian Kratzenstein, uno scienziato tedesco-danese che nel 1700 creò dei risonatori acustici che imitavano il suono della voce umana.
- Charles Wheatstone, inventore britannico che sviluppò il primo sintetizzatore vocale meccanico all'inizio del 1800.
- Homer Dudley, ingegnere elettrico americano che nel 1939 creò il VODER (Voice Operating Demonstrator), il primo sintetizzatore vocale elettronico.
- John Larry Kelly Jr., un fisico dei Bell Labs che nel 1961 utilizzò un computer IBM per sintetizzare il parlato.
- Noriko Umeda et al., ricercatori dell'Electrotechnical Laboratory in Giappone, che nel 1968 hanno sviluppato il primo sistema text-to-speech in inglese generale.
- Ray Kurzweil, inventore americano che nel 1984 ha rilasciato il primo software di riconoscimento vocale per personal computer disponibile in commercio.
Qual è la storia del linguaggio sintetico?
La storia del linguaggio sintetico può essere riassunta come segue:
- La storia del parlato sintetico risale al 1700, quando alcuni ricercatori e inventori cercarono di costruire dispositivi meccanici in grado di produrre suoni simili a quelli umani, come risonatori acustici e sintetizzatori vocali.
- La storia del parlato sintetico è progredita nel XX secolo, quando sono stati sviluppati sistemi elettronici e informatici per generare il parlato a partire dal testo o da altri input, come il VODER, il computer IBM e il sistema del Laboratorio Elettrotecnico.
- La storia del parlato sintetico è progredita ulteriormente tra la fine del XX e l'inizio del XXI secolo, quando sono state introdotte nuove tecniche e tecnologie per migliorare la qualità, la naturalezza e la diversità del parlato sintetico, come le reti neurali, la clonazione della voce e le incorporazioni di emozioni e stili.
Qual è la storia del riconoscimento vocale nell'IA?
La storia del riconoscimento vocale nell'IA può essere riassunta come segue:
- Il riconoscimento vocale è la tecnologia che consente ai computer di riconoscere e tradurre in testo il linguaggio parlato.
Il primo sistema di riconoscimento vocale è stato sviluppato dai Bell Laboratories nel 1952 ed era in grado di riconoscere i numeri pronunciati con elevata precisione. - Negli anni '60 e '70, i sistemi di riconoscimento vocale hanno ampliato il loro vocabolario e utilizzato metodi probabilistici come i modelli di Markov nascosti per migliorare l'accuratezza e la velocità.
- Negli anni '80 e '90, i sistemi di riconoscimento vocale sono diventati più indipendenti dal parlante e hanno utilizzato reti neurali e modelli linguistici statistici per gestire il linguaggio naturale e grandi vocabolari.
- Negli anni 2000 e 2010, i sistemi di riconoscimento vocale hanno beneficiato dei progressi dell'apprendimento profondo e dei big data, raggiungendo prestazioni quasi umane in diversi ambiti e applicazioni.
Che cos'è la tecnologia di sintesi vocale?
La tecnologia di sintesi vocale si riferisce al processo di generazione del parlato artificiale a partire da un testo digitale. Questa tecnologia è comunemente utilizzata nei dispositivi e nei software che richiedono una riproduzione audio di contenuti scritti.
Quando sono stati creati i sistemi di sintesi vocale?
I primi sistemi di sintesi vocale furono creati nel 1770 da Wolfgang von Kempelen e dal professore russo Christian Kratzenstein. Queste macchine vocali acustico-meccaniche furono i primi dispositivi ad essere considerati sintetizzatori vocali.
Qual è stato il primo dispositivo ad essere considerato un sintetizzatore vocale?
Il primo dispositivo ad essere considerato un sintetizzatore vocale è stato il Voder, creato da Homer Dudley alla fine degli anni Trenta. Era in grado di produrre una gamma limitata di suoni simili a quelli umani e fu utilizzato principalmente per i primi esperimenti di codifica vocale.
Come si è evoluta la tecnologia di sintesi nel tempo?
La tecnologia di sintesi si è evoluta notevolmente dalla creazione del Voder. Negli anni '70, Texas Instruments ha prodotto il primo sistema completo di sintesi vocale, noto come "Speak & Spell". Lo sviluppo della sintesi a selezione unitaria negli anni '80 ha permesso di ottenere un parlato dal suono più naturale, mettendo insieme parole e frasi preregistrate. L'introduzione di tecniche di spettrogramma e di codifica lineare predittiva negli anni '90 ha ulteriormente migliorato la qualità del parlato sintetizzato. Attualmente, gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale vengono utilizzati per generare un parlato altamente realistico e comprensibile.
Che cos'è un vocoder?
Un vocoder è un tipo di sintetizzatore vocale che funziona analizzando e sintetizzando le caratteristiche dei segnali vocali. È stato originariamente inventato per le comunicazioni sicure durante la Seconda Guerra Mondiale e da allora è stato utilizzato nella produzione musicale per creare voci robotiche.
Che cos'è la sintesi di selezione delle unità?
La sintesi a selezione unitaria è una tecnica in cui unità di parlato preregistrate, come parole o frasi, vengono selezionate in base alle loro caratteristiche fonetiche e prosodiche e messe insieme per creare un parlato dal suono naturale.
Che cos'è il linguaggio intelligibile?
Per discorso intelligibile si intende un discorso che può essere compreso da un ascoltatore. Nel contesto della sintesi vocale, si riferisce alla capacità del parlato sintetizzato di essere percepito con la stessa chiarezza e precisione del parlato naturale.
Che cos'è il Dectalk?
Dectalk è un sintetizzatore vocale che utilizza la sintesi concatenativa, un'altra forma di sintesi a selezione unitaria. È stato comunemente utilizzato nei dispositivi di tecnologia assistiva per ipovedenti o persone con difficoltà di lettura.
Che cos'è Haskins Laboratories?
Haskins Laboratories è un istituto di ricerca privato, senza scopo di lucro, focalizzato sullo studio della parola, del linguaggio e dei processi cognitivi. Ha condotto ricerche approfondite sulla tecnologia di sintesi vocale.
Come si trasforma il testo in audio?
Il testo viene trasformato in audio attraverso il processo di sintesi vocale. Questo processo prevede la scomposizione del testo in elementi fonetici e linguistici e l'utilizzo della tecnologia di sintesi per generare segnali vocali che vengono poi convertiti in un'uscita audio.
Pensieri finali
Sulla base di tutto ciò che abbiamo discusso sopra, una possibile conclusione dell'evoluzione della tecnologia TTS dalle voci robotiche al parlato naturale simile a quello umano potrebbe essere che:
La tecnologia TTS ha subito notevoli progressi negli ultimi decenni, passando dalla produzione di voci robotiche e monotone alla generazione di un parlato realistico ed espressivo. I principali motori di questa evoluzione sono lo sviluppo di nuove tecniche di sintesi, come i modelli basati sulle reti neurali, la disponibilità di dati vocali ampi e diversificati e l'applicazione di metodi di apprendimento e di incremento dei dati.
L'evoluzione della tecnologia TTS ha reso possibili nuove funzionalità e caratteristiche, come la clonazione della voce, l'incorporazione di emozioni e stili e la sintonizzazione della voce. L'evoluzione della tecnologia TTS ha anche permesso di creare nuove applicazioni e scenari, come gli assistenti vocali, l'intrattenimento e le soluzioni di accessibilità.
L'evoluzione della tecnologia TTS ha portato anche nuove sfide e opportunità, come le questioni etiche, la valutazione della qualità e l'esperienza dell'utente. Si prevede che l'evoluzione della tecnologia TTS continuerà in futuro, con l'intensificarsi della ricerca e dell'innovazione in questo campo.
