Bei der Text-to-Speech-Technologie (TTS) wird geschriebener Text in gesprochenes Audio umgewandelt. Es gibt viele Anwendungen, etwa in den Bereichen Barrierefreiheit, Bildung, Unterhaltung und Kommunikation. Die TTS-Technologie hat sich im Laufe der Jahre erheblich weiterentwickelt, von einfachen synthetisierten Stimmen, die roboterhaft und unnatürlich klingen, bis hin zu fortschrittlichen Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die menschenähnliche Sprache mit Emotionen, Akzenten und Intonation erzeugen können.
In diesem Artikel werden wir die Geschichte und Entwicklung der TTS-Technologie, die Herausforderungen und Chancen, denen sie gegenübersteht, und die künftigen Richtungen, die sie einschlagen könnte, untersuchen.
Meilensteine in der Geschichte der Text-to-Speech-Technologie
Nachfolgend finden Sie eine kurze Zusammenfassung der Entwicklung von Sprachsynthese Technologie und die Meilensteine in der Geschichte der Text-to-Speech-Technologie.
| Jahr | Ereignis |
|---|---|
| 1700er | Der deutsch-dänische Wissenschaftler Christian Kratzenstein entwickelt akustische Resonatoren, die die menschliche Stimme nachahmen. |
| 1952 | AUDREY, das erste Spracherkennungssystem, das gesprochene Zahlen erkannte, wurde von Bell Laboratories entwickelt. |
| 1962 | Shoebox, ein System, das Zahlen und einfache mathematische Begriffe erkennt, wurde von IBM entwickelt. |
| 1968 | Noriko Umeda erfindet am Elektrotechnischen Labor in Japan Text-to-Speech für Englisch. |
| 1970er Jahre | Entwicklung des ersten artikulatorischen Synthesizers basierend auf dem menschlichen Stimmapparat. |
| 1976 | HARPY, ein System, das Sätze aus einem Vokabular von 1.011 Wörtern mithilfe von Hidden-Markov-Modellen erkannte, wurde von der Carnegie Mellon University entwickelt. |
| 1980er Jahre | Mit der Veröffentlichung von Stratovox hält die Sprachsynthese Einzug in die Videospielwelt. Steve Jobs gründet NeXT, das später mit Apple fusioniert. |
| 1984 | Kurzweil Applied Intelligence veröffentlichte die erste kommerziell erhältliche Spracherkennungssoftware für PCs. |
| 1990er Jahre | Verbesserungen der synthetischen Sprache führen zu weicheren Konsonanten und natürlicher klingenden Stimmen. Microsoft veröffentlicht Narrator, eine in Windows enthaltene Bildschirmleselösung. |
| 1990 | Dragon Dictate, die erste kontinuierliche Spracherkennungssoftware, die es Benutzern ermöglicht, natürlich ohne Pausen zwischen Wörtern zu sprechen, wurde von Dragon Systems veröffentlicht. |
| 1996 | Bell Labs führte AT&T Natural Voices ein, ein Text-to-Speech-System, das neuronale Netze nutzte, um natürlich klingende Sprache zu erzeugen. |
| 2000er Jahre | Entwickler stehen vor der Herausforderung, vereinbarte Standards für synthetisierte Sprache zu erstellen. |
| 2001 | Microsoft hat Speech Application Programming Interface (SAPI) 5.0 eingeführt, eine Standardschnittstelle für die Entwicklung von Sprachanwendungen auf Windows-Plattformen. |
| 2006 | Google hat Google Voice Search eingeführt, einen Dienst, der es Nutzern ermöglicht, das Internet mithilfe von Sprachbefehlen auf ihren Mobiltelefonen zu durchsuchen. |
| 2011 | Apple stellte Siri vor, einen sprachaktivierten persönlichen Assistenten, der die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen nutzt, um Fragen zu beantworten und Aufgaben auszuführen. |
| 2014 | Amazon hat Alexa eingeführt, einen cloudbasierten Sprachdienst, der intelligente Lautsprecher und andere Geräte mit Sprachinteraktionsfunktionen ausstattet. |
| 2016 | WaveNet, ein auf einem tiefen neuronalen Netzwerk basierendes Modell für die Sprachsynthese, das rohe Audiowellenformen generiert, wurde von DeepMind entwickelt. |
| 2018 | Baidu führte Deep Voice 3 ein, ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Modell für Text-to-Speech, das eine menschliche Stimme mit nur wenigen Minuten Audiodaten klonen konnte. |
| 2020 | OpenAI führte Jukebox ein, ein auf neuronalen Netzwerken basierendes Modell zur Musikgenerierung, mit dem Songs mit Texten und Gesang in verschiedenen Genres und Stilen produziert werden können. |
| Zukunft | Konzentrieren Sie sich auf die Erstellung eines Gehirnmodells, um Sprachdaten besser zu verstehen. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der Rolle von Emotionen in der Sprache und der Schaffung von KI-Stimmen, die nicht von Menschen zu unterscheiden sind. |
Lassen Sie uns nun tiefer in die Geschichte der Text-to-Speech-Technologie eintauchen.
Historische Entwicklung von TTS
Frühe Ursprünge der TTS-Technologie und ihre ersten Anwendungen
Die frühen Ursprünge der TTS-Technologie lassen sich bis ins 18. Jahrhundert zurückverfolgen, als einige Wissenschaftler Modelle des menschlichen Stimmapparats bauten, die Vokale erzeugen konnten. Der erste elektronische Sprachsynthesizer wurde 1939 von Homer Dudley erfunden und nutzte eine Tastatur und ein Fußpedal, um die Tonhöhe und Dauer von Sprachlauten zu steuern.
Die anfänglichen Anwendungen der TTS-Technologie dienten hauptsächlich Zwecken der Barrierefreiheit, etwa um sehbehinderten Menschen mit Sehbehinderungen oder Lesebehinderungen den Zugriff auf geschriebene Texte zu erleichtern. Später wurde die TTS-Technologie auch für Unterhaltungs-, Bildungs- und Kommunikationszwecke eingesetzt, etwa zur Entwicklung von Sprachrobotern. Hörbücher und Sprachassistenten.
Die Einschränkungen früher TTS-Systeme.
Einige der Einschränkungen früher TTS-Systeme waren:
- Roboterstimmen: Frühe TTS-Systeme nutzten regelbasierte Technologien wie Formantensynthese und Artikulationssynthese, die durch leicht unterschiedliche Strategien ein ähnliches Ergebnis erzielten. Pionierforscher zeichneten einen Sprecher auf und extrahierten akustische Merkmale aus dieser aufgezeichneten Sprache – Formanten, die die Qualitäten von Sprachlauten definieren, in Formantsynthese; und Artikulationsparameter wie Zungenposition und Lippenform in der Artikulationssynthese. Diese Funktionen wurden dann verwendet, um Sprachlaute von Grund auf zu synthetisieren, wobei mathematische Modelle des Stimmtrakts und anderer Komponenten der Sprachproduktion zum Einsatz kamen. Allerdings führten diese Methoden oft zu unnatürlich klingender Sprache, der die Prosodie, Intonation und Variabilität der menschlichen Sprache fehlte.
- Mangel an Natürlichkeit: Eine weitere Einschränkung früher TTS-Systeme war ihre Schwierigkeit, natürlich klingende Sprache zu erzeugen, die dem Kontext, den Emotionen und der Absicht des Sprechers entsprach. Frühe TTS-Systeme stützten sich auf feste Regeln und Algorithmen zur Spracherzeugung, die die Nuancen und Variationen der menschlichen Sprache und Kommunikation nicht berücksichtigten. Frühe TTS-Systeme konnten beispielsweise ihren Ton, ihre Tonhöhe oder ihre Geschwindigkeit nicht an die Stimmung oder Haltung des Sprechers oder Zuhörers anpassen. Sie konnten auch mit komplexen sprachlichen Phänomenen wie Sarkasmus, Ironie, Humor oder Redewendungen nicht umgehen.
- Aussprachefehler: Eine dritte Einschränkung früher TTS-Systeme war ihre Unfähigkeit, Wörter in verschiedenen Sprachen, Akzenten oder Dialekten korrekt auszusprechen. Frühe TTS-Systeme nutzten die Umwandlung von Text in Phoneme, um geschriebene Wörter den entsprechenden Sprachlauten zuzuordnen. Allerdings war dieser Vorgang oft ungenau oder unvollständig, insbesondere bei Wörtern mit mehreren Aussprachen oder unregelmäßiger Schreibweise. Darüber hinaus hatten frühe TTS-Systeme keinen Zugriff auf große und vielfältige Datenbanken mit Sprachproben, die alle Variationen und Nuancen der menschlichen Sprache in verschiedenen Regionen und Kulturen abdecken konnten. Infolgedessen sprachen frühe TTS-Systeme häufig Wörter oder Phrasen falsch aus, die ihnen unbekannt oder ungewöhnlich waren
Die Prinzipien hinter frühen TTS-Modellen
Die Prinzipien hinter frühen TTS-Modellen, wie z. B. der Formantensynthese und der verkettenden Synthese, sind:
- Formantensynthese: Bei dieser Methode werden mathematische Modelle des Stimmtrakts und anderer Komponenten der Sprachproduktion verwendet, um Sprachlaute von Grund auf zu synthetisieren1. Dabei werden akustische Merkmale wie Formanten aus aufgezeichneter Sprache extrahiert und zur Steuerung der Parameter der Modelle2 verwendet, die durch die Formantsynthese erzeugt werden können Sprechen in jeder Sprache und mit jedem Akzent, aber es klingt oft roboterhaft und unnatürlich3
- Konkatenative Synthese: Diese Methode verwendet vorab aufgezeichnete Spracheinheiten wie Phone, Diphone oder Silben und verkettet sie, um Sprache zu erzeugen1. Dabei geht es darum, die am besten passenden Einheiten für einen bestimmten Text zu finden und die Übergänge zwischen ihnen zu glätten.2 Durch die konkatenative Synthese kann natürlich klingende Sprache erzeugt werden , aber es erfordert eine große und vielfältige Datenbank mit Sprachproben und kann nicht mit Wörtern außerhalb des Wortschatzes oder neuartigen Akzenten umgehen
Fortschritte in der TTS-Technologie
Synthetische Stimmen und Prosodie
Entwicklung synthetischer Stimmen und ihre Auswirkungen auf TTS.
Die Entwicklung synthetischer Stimmen und ihre Auswirkungen auf TTS sind:
- Synthetische Stimmen: Synthetische Stimmen sind künstliche Stimmen, die durch Sprachsyntheseanwendungen wie Text-to-Speech-Systeme (TTS) erzeugt werden, die Text oder andere symbolische Darstellungen in Sprache umwandeln. Die Sprachsynthese kann für verschiedene Zwecke verwendet werden, beispielsweise für Barrierefreiheit, Bildung, Unterhaltung und Kommunikation.
- Entwicklung: Die Entwicklung synthetischer Stimmen hat mehrere Phasen durchlaufen, von regelbasierten Methoden wie der Formantensynthese und der verketteten Synthese bis hin zu datengesteuerten Methoden wie der statistischen parametrischen Synthese und der auf neuronalen Netzwerken basierenden Synthese. Regelbasierte Methoden nutzen mathematische Modelle und vorab aufgezeichnete Spracheinheiten, um Sprachlaute von Grund auf oder durch Verkettung zu erzeugen. Datengesteuerte Methoden nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens und umfangreiche Sprachkorpora, um die Zuordnung zwischen Text- und Sprachmerkmalen zu erlernen und Sprache durch Stichprobenziehung oder Optimierung zu generieren.
- Auswirkungen: Der Einfluss synthetischer Stimmen auf TTS besteht darin, dass sie im Laufe der Zeit die Qualität, Natürlichkeit und Vielfalt der synthetischen Sprache verbessert haben. Synthetische Stimmen können mittlerweile Sprache erzeugen, die in manchen Fällen nicht mehr von menschlicher Sprache zu unterscheiden ist, und können sich auch an verschiedene Sprachen, Akzente, Stile und Emotionen anpassen. Synthetische Stimmen können auch neue Anwendungen und Szenarien für TTS ermöglichen, wie z. B. Stimmklonen, Stimmkonvertierung, Stimmenimitation und Stimmwasserzeichen. Allerdings stellen synthetische Stimmen auch einige Herausforderungen und Risiken für TTS dar, wie zum Beispiel ethische Probleme, soziale Implikationen und den möglichen Missbrauch von Deepfakes und irreführenden Inhalten
Bedeutung der Prosodie für die Schaffung natürlich klingender Sprache.
Die Bedeutung der Prosodie (Intonation, Rhythmus und Betonung) für die Erzeugung natürlich klingender Sprache ist:
- Prosodie ist das Variationsmuster in Tonhöhe, Lautstärke und Dauer von Sprachlauten, das Informationen über die Struktur, Bedeutung und Emotion einer Äußerung vermittelt. Prosodie ist ein wesentlicher Aspekt der menschlichen Sprache, der sich darauf auswirkt, wie wir gesprochene Sprache wahrnehmen und verstehen.
- Prosodie-Modellierung ist der Prozess, der Sprachausgabe abhängig vom Kontext und der Bedeutung des Textes die passende Intonation, Betonung und den richtigen Rhythmus hinzuzufügen3 Prosodie-Modellierung ist entscheidend für die Erstellung natürlich klingender TTS, die das richtige Gefühl und die richtige Emotion in der Sprache vermittelt3 Diese Technologie beinhaltet Analyse der sprachlichen und akustischen Merkmale des Textes und Anwendung der entsprechenden prosodischen Regeln und Muster2
- Prosodie-Einfluss ist die Auswirkung der Prosodie auf die Qualität, Natürlichkeit und Ausdruckskraft synthetisierter Sprache. Die Wirkung der Prosodie kann die Verständlichkeit, Klarheit und Flüssigkeit der Sprache sowie das Engagement, die Aufmerksamkeit und die Zufriedenheit des Zuhörers verbessern.2 Die Wirkung der Prosodie kann auch die Kommunikation von Emotionen, Einstellungen, Absichten und Persönlichkeiten in der Sprache verbessern und sie menschlicher machen und realistisch
Techniken zur Verbesserung der Prosodie in TTS-Systemen
Einige der Techniken zur Verbesserung der Prosodie in TTS-Systemen sind:
- Prosodie-Vorhersage: Bei dieser Technik werden prosodische Merkmale wie Tonhöhe, Dauer und Energie aus dem Eingabetext oder anderen sprachlichen Merkmalen vorhergesagt.1 Die Prosodievorhersage kann mithilfe regelbasierter Methoden wie ToBI-Annotation und Fujisaki-Modell oder datengesteuerter Methoden erfolgen , wie Entscheidungsbäume, Hidden-Markov-Modelle und neuronale Netze. Die Prosodievorhersage kann die Verständlichkeit und Natürlichkeit synthetisierter Sprache verbessern, indem sie die entsprechende Betonung, Intonation und den richtigen Rhythmus hinzufügt.
- Prosodie-Modellierung: Bei dieser Technik werden die prosodischen Strukturen und Muster natürlicher Sprache modelliert und auf die Sprachausgabe angewendet. Die Prosodie-Modellierung kann mit regelbasierten Methoden wie dem Überlagerungsmodell und dem Zielnäherungsmodell oder mit datengesteuerten Methoden wie der statistischen parametrischen Synthese und der auf neuronalen Netzwerken basierenden Synthese erfolgen. Die Prosodie-Modellierung kann die Qualität und Ausdruckskraft synthetisierter Sprache verbessern, indem sie die sprachlichen und akustischen Variationen der Prosodie erfasst.
- Prosodie-Kontrolle: Bei dieser Technik wird die gewünschte Prosodie auf einer feineren Ebene modifiziert oder eingefügt, indem die Grundfrequenz und die Lautdauer gesteuert werden. Die Prosodiesteuerung kann mithilfe regelbasierter Methoden wie Tonhöhen- und Dauerskalierung oder datengesteuerter Methoden wie Stil-Tokens und globalen Stil-Tokens3 erfolgen. Die Prosodiesteuerung kann die Vielfalt und Anpassungsfähigkeit synthetisierter Sprache verbessern, indem sie verschiedene Sprachen und Akzente ermöglicht , Stile und Emotionen.
Auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle
Entstehung neuronaler netzwerkbasierter Modelle in der TTS-Technologie.
Die Entstehung neuronaler netzwerkbasierter Modelle in der TTS-Technologie ist:
- Auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle: Auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle sind Modelle für maschinelles Lernen, die künstliche neuronale Netzwerke verwenden, um die Zuordnung zwischen Text- und Sprachmerkmalen zu lernen und Sprache durch Abtastung oder Optimierung zu erzeugen. Auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle können einige der Einschränkungen regelbasierter und datengesteuerter Methoden überwinden, wie z. B. Unnatürlichkeit, mangelnde Diversität und Aussprachefehler.
- Entstehung: Das Aufkommen neuronaler netzwerkbasierter Modelle in der TTS-Technologie kann auf die Entwicklung von Deep Learning und künstlicher Intelligenz sowie auf die Verfügbarkeit umfangreicher Sprachkorpora und Rechenressourcen zurückgeführt werden. Das erste auf einem neuronalen Netzwerk basierende Modell für TTS wurde von Zen et al. vorgeschlagen. im Jahr 2009, das ein tiefes neuronales Netzwerk (DNN) nutzte, um akustische Merkmale aus sprachlichen Merkmalen vorherzusagen. Seitdem wurden verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen und -techniken auf TTS angewendet, wie z. B. rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs), Faltungs-Neuronale Netzwerke (CNNs), Aufmerksamkeitsmechanismen, generative gegnerische Netzwerke (GANs), Variations-Autoencoder (VAEs) und Transformatoren.
- Auswirkungen: Die Auswirkung neuronaler netzbasierter Modelle auf die TTS-Technologie besteht darin, dass sie hinsichtlich Qualität, Natürlichkeit und Vielfalt der synthetisierten Sprache Spitzenleistungen erbracht haben. Auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle können Sprache erzeugen, die in einigen Fällen nicht von menschlicher Sprache zu unterscheiden ist, und können sich auch an verschiedene Sprachen, Akzente, Stile und Emotionen anpassen. Auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle können auch neue Anwendungen und Szenarien für TTS ermöglichen, wie z. B. Sprachklonen, Sprachkonvertierung, Sprachimitation und Sprachwasserzeichen. Allerdings stellen auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle auch einige Herausforderungen und Risiken für TTS dar, wie z. B. Dateneffizienz, Interpretierbarkeit, Robustheit und potenzieller Missbrauch von Deepfakes und irreführenden Inhalten.
Vorteile neuronaler Netze gegenüber herkömmlichen regelbasierten Ansätzen.
Einige der Vorteile neuronaler Netze gegenüber regelbasierten Ansätzen sind:
- Datengesteuertes Lernen: Neuronale Netze können die Zuordnung zwischen Text- und Sprachmerkmalen aus umfangreichen Sprachkorpora lernen, ohne auf handgefertigte Regeln oder vorab aufgezeichnete Spracheinheiten angewiesen zu sein. Dies macht sie flexibler und anpassungsfähiger an verschiedene Sprachen, Akzente, Stile und Emotionen.
- End-to-End-Generierung: Neuronale Netze können Sprache direkt aus Text generieren, ohne Zwischenschritte wie Textanalyse, akustische Modellierung und Vokodierung. Dies reduziert die Komplexität und Fehlerausbreitung der Synthesepipeline.
- Natürlichkeit und Vielfalt: Neuronale Netze können Sprache erzeugen, die natürlicher und vielfältiger ist als regelbasierte Ansätze, indem sie die sprachlichen und akustischen Variationen der Prosodie und der Stimmqualität erfassen. Neuronale Netze können auch neue Anwendungen und Szenarien für TTS ermöglichen, wie z. B. Sprachklonen, Sprachkonvertierung, Sprachimitation und Sprachwasserzeichen
Komponenten neuronaler TTS-Modelle
Die Komponenten neuronaler TTS-Modelle sind:
- Textverarbeitung: Bei dieser Komponente wird der Eingabetext analysiert und in eine Folge sprachlicher Merkmale wie Phoneme, Silben, Wörter oder Zeichen umgewandelt. Die Textverarbeitung kann auch das Hinzufügen von Satzzeichen, Groß- und Kleinschreibung, Normalisierung und anderen Textvorverarbeitungsschritten umfassen. Die Textverarbeitung kann mit regelbasierten Methoden wie Textanalysegrammatiken und Lexika oder mit datengesteuerten Methoden wie neuronalen Netzen und Transformatoren erfolgen.
- Akustische Modellierung: Diese Komponente beinhaltet die Vorhersage der akustischen Merkmale wie Tonhöhe, Dauer und Energie aus den sprachlichen Merkmalen. Akustische Modellierung kann auch die Modellierung der prosodischen Struktur und Muster natürlicher Sprache und deren Anwendung auf die Sprachausgabe umfassen. Die akustische Modellierung kann mithilfe regelbasierter Methoden wie Superpositionsmodell und Zielnäherungsmodell oder datengesteuerter Methoden wie neuronalen Netzen und Transformatoren erfolgen.
- Vocoding: Bei dieser Komponente geht es darum, die akustischen Merkmale in ein kontinuierliches Audiosignal umzuwandeln. Vocoding kann auch das Modifizieren oder Integrieren der gewünschten Sprachqualität und Klangfarbe auf einer feineren Ebene umfassen, indem die Grundfrequenz und die Telefondauer gesteuert werden. Vocoding kann mit regelbasierten Methoden wie dem Quell-Filter-Modell und der Wellenformverkettung oder mit datengesteuerten Methoden wie neuronalen Netzen und Transformatoren erfolgen
WaveNet und SampleRNN
Erkundung des revolutionären WaveNet-Modells und seines Beitrags zu TTS.
Das WaveNet-Modell und sein Beitrag zu TTS sind:
- WaveNet-Modell: WaveNet ist ein generatives Modell roher Audiowellenformen, das ein tiefes Faltungs-Neuronales Netzwerk mit erweiterten Kausalfaltungen verwendet. WaveNet modelliert direkt die Wahrscheinlichkeitsverteilung jedes Audio-Samples, konditioniert auf allen vorherigen Samples, unter Verwendung einer Softmax-Ausgabeschicht. WaveNet kann Sprache generieren, indem es diese Verteilung auswertet oder auf zusätzliche Eingaben wie Text oder Sprecheridentität konditioniert.
- Beitrag zu TTS: WaveNet hat die Qualität, Natürlichkeit und Vielfalt der synthetisierten Sprache im Vergleich zu früheren Methoden deutlich verbessert. WaveNet kann Sprache erzeugen, die menschlicher und realistischer klingt, und kann sich auch an verschiedene Sprachen, Akzente, Stile und Emotionen anpassen. WaveNet hat viele nachfolgende auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle für TTS inspiriert, wie Tacotron, Deep Voice und Transformer TTS3. WaveNet hat auch neue Anwendungen und Szenarien für TTS ermöglicht, wie z. B. Stimmklonen, Stimmkonvertierung, Stimmimitation und Stimmwasserzeichen
Fähigkeit von WaveNet, durch tiefe generative Modellierung hochwertige, menschenähnliche Sprache zu erzeugen.
Die Fähigkeit von WaveNet, durch tiefe generative Modellierung hochwertige, menschenähnliche Sprache zu erzeugen, ist:
- Tiefgreifende generative Modellierung: WaveNet ist ein tiefes generatives Modell roher Audiowellenformen, das ein tiefes Faltungs-Neuronales Netzwerk mit erweiterten kausalen Faltungen verwendet. WaveNet modelliert direkt die Wahrscheinlichkeitsverteilung jedes Audio-Samples, konditioniert auf allen vorherigen Samples, unter Verwendung einer Softmax-Ausgabeschicht. WaveNet kann Sprache generieren, indem es diese Verteilung auswertet oder auf zusätzliche Eingaben wie Text oder Sprecheridentität konditioniert.
- Hochwertige Rede: WaveNet kann Sprache erzeugen, die natürlicher und realistischer klingt als frühere Methoden, indem es die sprachlichen und akustischen Variationen der Prosodie und der Stimmqualität erfasst. WaveNet kann sich auch an verschiedene Sprachen, Akzente, Stile und Emotionen anpassen. WaveNet hat die Qualität synthetisierter Sprache im Vergleich zu früheren Methoden deutlich verbessert und den Abstand zur menschlichen Leistung um über 50% verringert.
- Menschenähnliche Sprache: WaveNet kann Sprache erzeugen, die jede menschliche Stimme nachahmt, indem die Stimme direkt nach Aufnahmen menschlicher Synchronsprecher modelliert wird. Anstatt Klänge zu synthetisieren, wird eine reale Person nachgeahmt. WaveNet kann auch neue Anwendungen und Szenarien für TTS ermöglichen, wie z. B. Sprachklonen, Sprachkonvertierung, Sprachimitation und Sprachwasserzeichen
Einführung von SampleRNN als alternativer Ansatz zur Sprachgenerierung mit verbesserter Effizienz.
Die Einführung von SampleRNN als alternativer Ansatz zur Sprachgenerierung mit verbesserter Effizienz ist:
- SampleRNN: SampleRNN ist ein autoregressives generatives Modell roher Audiowellenformen, das eine hierarchische Tiefenstruktur verwendet wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) zur Modellierung von Abhängigkeiten in der Probensequenz. SampleRNN kann Sprache generieren, indem es die bedingte Verteilung jedes Audio-Samples anhand aller vorherigen Samples und zusätzlicher Eingaben wie Text oder Sprecheridentität abtastet.
- Alternativer Ansatz: SampleRNN ist ein alternativer Ansatz zu WaveNet, der ein tiefes Faltungs-Neuronales Netzwerk mit erweiterten Kausalfaltungen verwendet, um Sprache zu erzeugen. SampleRNN verfügt über verschiedene Module, die mit unterschiedlichen Taktraten arbeiten, was mehr Flexibilität bei der Zuweisung von Rechenressourcen und der Modellierung verschiedener Abstraktionsebenen ermöglicht.
- Verbesserte Effizienz: SampleRNN kann im Vergleich zu WaveNet Sprache mit höherer Effizienz erzeugen, da es eine geringere Rechenkomplexität und einen geringeren Speicherbedarf aufweist. SampleRNN kann auch Parallelitäts- und Optimierungstechniken wie Lehrererzwingung und geplante Stichproben nutzen, um Training und Inferenz zu beschleunigen.
Transferlernen und mehrsprachiges TTS
Fortschritte bei Transfer-Lerntechniken für TTS
Die Fortschritte bei den Transferlerntechniken für TTS sind:
Lernen übertragen: Transferlernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die das Wissen eines vorab trainierten Modells für eine neue Aufgabe oder Domäne nutzt1. Transferlernen kann den Datenbedarf und die Trainingszeit für die Anpassung von TTS-Modellen für eine neue Stimme reduzieren, indem es nur wenige Sprachminuten benötigt Daten.
Fortschritte: Einige der Fortschritte bei Transfer-Lerntechniken für TTS sind:
- Feinabstimmung der TTS-Modelle mit einem Lautsprecher: Bei dieser Technik werden hochwertige Einzellautsprecher-TTS-Modelle für einen neuen Sprecher feinabgestimmt, wobei nur wenige Minuten Sprachdaten verwendet werden. Diese Technik kann eine vergleichbare Leistung wie ein Modell liefern, das von Grund auf auf der Grundlage von mehr als 27 Stunden Daten für männliche und weibliche Zielsprecher trainiert wurde.
- Anpassung von TTS-Modellen mit mehreren Lautsprechern: Bei dieser Technik werden vorab trainierte TTS-Modelle mit mehreren Sprechern für eine neue Stimme angepasst, wobei einige Minuten Sprachdaten des neuen Sprechers verwendet werden. Diese Technik kann das vorab trainierte Modell entweder direkt auf die abgeleitete Sprechereinbettung des neuen Sprechers konditionieren oder das Modell anhand der Daten des neuen Sprechers optimieren.
- Erforschung ressourcenarmer emotionaler TTS: Diese Technik beinhaltet die Erforschung von Transferlernmethoden für emotionales TTS mit geringem Ressourcenaufwand unter Verwendung einer kleinen Menge emotionaler Sprachdaten. Diese Technik kann die Natürlichkeit und Ausdruckskraft synthetisierter Sprache verbessern, indem sie die Emotionen und den Stil des Zielsprechers erfasst.
Erläuterung, wie Transferlernen das Training von TTS-Modellen in mehreren Sprachen mit begrenzten Daten ermöglicht.
Wie Transferlernen das Training von TTS-Modellen in mehreren Sprachen mit begrenzten Daten ermöglicht, ist:
- Mehrere Sprachen: Transferlernen kann das Training von TTS-Modellen in mehreren Sprachen mit begrenzten Daten ermöglichen, indem mehrsprachige oder mehrsprachige Transferlernmethoden verwendet werden. Beim sprachübergreifenden Transferlernen geht es um die Feinabstimmung eines vorab trainierten TTS-Modells von einer ressourcenreichen Sprache zu einer ressourcenarmen Sprache unter Verwendung einer kleinen Menge an Zielsprachendaten. Beim mehrsprachigen Transferlernen wird ein vorab trainiertes TTS-Modell für mehrere Sprecher an eine neue Sprache angepasst, wobei ein gemeinsamer mehrsprachiger Datensatz ressourcenarmer Sprachen verwendet wird.
- Begrenzte Daten: Transferlernen kann das Datenknappheitsproblem für Sprachen mit geringen Ressourcen durch den Einsatz von Datenerweiterung und teilweise netzwerkbasierten Transferlerntechniken überwinden. Bei der Datenerweiterung werden synthetische Sprachdaten aus den Originaldaten generiert, indem verschiedene Transformationen wie Tonhöhenverschiebung, Geschwindigkeitsstörung und Rauschaddition angewendet werden. Beim partiellen netzwerkbasierten Transferlernen werden nur einige Schichten oder Module des vorab trainierten Modells auf das neue Modell übertragen, während der Rest eingefroren oder verworfen wird.
Vorteile und Herausforderungen der Entwicklung mehrsprachiger TTS-Systeme
Zu den Vorteilen und Herausforderungen der Entwicklung mehrsprachiger TTS-Systeme gehören:
- Vorteile: Mehrsprachige TTS-Systeme können Sprachsynthese für mehrere Sprachen mithilfe eines einzigen Modells bereitstellen, was den Datenbedarf und die Trainingszeit für Sprachen mit geringen Ressourcen reduzieren kann. Mehrsprachige TTS-Systeme können auch die Qualität, Natürlichkeit und Vielfalt synthetisierter Sprache verbessern, indem sie die sprachlichen und akustischen Variationen verschiedener Sprachen erfassen. Mehrsprachige TTS-Systeme können auch neue Anwendungen und Szenarien für TTS ermöglichen, wie z. B. mehrsprachige Synthese, Sprachklonung, Sprachkonvertierung, Sprachimitation und Sprachwasserzeichen.
- Herausforderungen: Mehrsprachige Text-to-Speech-Systeme stehen vor mehreren Herausforderungen, beispielsweise der Suche nach einer geeigneten Darstellung für mehrere Sprachen, etwa dem Internationalen Phonetischen Alphabet (IPA) oder Graphemen. Mehrsprachige TTS-Systeme müssen sich auch mit dem Kompromiss zwischen sprachspezifischer und sprachunabhängiger Modellierung sowie dem Gleichgewicht zwischen Datenmenge und -qualität für verschiedene Sprachen befassen. Mehrsprachige TTS-Systeme müssen auch die Probleme der Sprecheridentität, des Sprechstils und der Emotionen in verschiedenen Sprachen berücksichtigen.
Herausforderungen und zukünftige Richtungen
Ethische Überlegungen
Einige der ethischen Bedenken im Zusammenhang mit TTS sind:
- Klonen von Stimmen: Beim Stimmenklonen wird eine synthetische Stimme erstellt, die eine bestimmte menschliche Stimme nachahmt, indem eine kleine Menge Sprachdaten des Zielsprechers verwendet wird. Das Klonen von Stimmen kann positive Anwendungen haben, beispielsweise die Wiederherstellung der Stimme von Menschen, die aufgrund einer Krankheit oder Verletzung ihre Sprachfähigkeit verloren haben, oder die Erhaltung der Stimme historischer Persönlichkeiten oder Berühmtheiten. Allerdings kann das Klonen von Stimmen auch negative Auswirkungen haben, etwa die Verletzung der Privatsphäre und Einwilligung des Zielsprechers oder die Erstellung gefälschter oder irreführender Inhalte, die dem Ruf oder der Glaubwürdigkeit des Zielsprechers schaden können.
- Deepfakes: Deepfakes sind synthetische Medien, die mithilfe von Deep-Learning-Techniken vorhandene Bilder und Videos kombinieren und mit Quellbildern oder Videos überlagern. Deepfakes können realistische und überzeugende Videos oder Audioclips erstellen, die zeigen, wie Menschen Dinge sagen oder tun, die sie nie gesagt oder getan haben. Deepfakes können böswillige Zwecke haben, etwa die Verbreitung von Fehlinformationen, Propaganda oder Verleumdung oder die Manipulation der öffentlichen Meinung, des Verhaltens oder der Emotionen.
- Voreingenommenheit und Diskriminierung: Voreingenommenheit und Diskriminierung sind die unfaire oder nachteilige Behandlung von Personen oder Gruppen aufgrund von Merkmalen wie Rasse, Geschlecht, Alter oder Religion. Voreingenommenheit und Diskriminierung können sich auf verschiedene Weise auf Text-zu-Sprache-Systeme auswirken, beispielsweise durch die Auswahl von Sprachen, Akzenten, Stilen und Emotionen für die Sprachsynthese oder durch die Darstellung und Einbeziehung verschiedener Stimmen und Identitäten in Sprachdaten und -modellen. Voreingenommenheit und Diskriminierung können schädliche Folgen haben, etwa die Verstärkung von Stereotypen, die Marginalisierung von Minderheiten oder den Ausschluss bestimmter Gruppen vom Zugang zu Informationen oder Dienstleistungen.
Das führt uns zu der Bedeutung eines verantwortungsvollen Umgangs mit der TTS-Technologie und möglichen Vorschriften:
- Verantwortungsvoller Umgang: Verantwortungsvoller Einsatz der TTS-Technologie ist der ethische und rechtmäßige Einsatz der TTS-Technologie, der die Rechte, die Privatsphäre und die Einwilligung von Sprechern und Stimmnutzern respektiert und den Schaden oder Missbrauch synthetischer Stimmen verhindert oder minimiert. Eine verantwortungsvolle Nutzung der TTS-Technologie erfordert das Engagement und die Zusammenarbeit von Interessengruppen entlang der gesamten Technologie-Wertschöpfungskette, vom Design und der Entwicklung bis zum Verkauf und der Endnutzung von TTS-Produkten und -Dienstleistungen. Ein verantwortungsvoller Einsatz der TTS-Technologie erfordert auch die Übernahme bewährter Praktiken und Richtlinien für ethische Entscheidungsfindung, Risikobewertung sowie Transparenz und Rechenschaftspflicht.
- Mögliche Vorschriften: Mögliche Vorschriften für die TTS-Technologie sind die Gesetze und Richtlinien, die die Entwicklung, den Einsatz und die Nutzung der TTS-Technologie regeln und die Interessen und Rechte von Sprechern und Sprechern schützen. Mögliche Vorschriften für die TTS-Technologie können sein:
- Datenschutz- und Datenschutzgesetze: Diese Gesetze regeln die Erhebung, Verarbeitung, Speicherung und Weitergabe personenbezogener Daten, wie z. B. Sprachaufzeichnungen oder Sprachmodelle, und erfordern die Zustimmung der betroffenen Personen sowie die Einhaltung der Vorschriften durch die Datenverantwortlichen und -verarbeiter.
- Gesetze zum geistigen Eigentum und Urheberrecht: Diese Gesetze schützen das Eigentum und die Rechte von Sprechern an ihren Sprachaufnahmen oder Stimmmodellen und verhindern die unbefugte Nutzung oder Reproduktion ihrer Stimme durch andere.
- Gesetze zur Betrugs- und Verleumdungsbekämpfung: Diese Gesetze verbieten die Erstellung oder Verbreitung falscher oder irreführender Inhalte mithilfe synthetischer Stimmen, wie Deepfakes oder Voice-Phishing, die dem Ruf oder der Glaubwürdigkeit von Sprechern oder Sprechern schaden können.
Echtzeit-TTS und geringe Latenz
Einige der Herausforderungen beim Erreichen von Echtzeit-TTS und geringer Latenz sind:
- Rechenkomplexität: TTS-Modelle, insbesondere auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle, weisen eine hohe Rechenkomplexität und einen hohen Speicherbedarf auf, da sie große Mengen an Text- und Sprachdaten verarbeiten und hochwertige Audiobeispiele generieren müssen. Dies kann die Geschwindigkeit und Effizienz von TTS-Modellen einschränken, insbesondere bei langen Inhalten oder umfangreichen Anwendungen.
- Netzüberlastung: TTS-Modelle, insbesondere cloudbasierte Modelle, sind auf Netzwerkkonnektivität und Bandbreite angewiesen, um Benutzern Sprachausgaben bereitzustellen. Eine Überlastung des Netzwerks kann jedoch zu Verzögerungen, Paketverlusten oder Jitter bei der Übertragung von Sprachdaten führen, was die Qualität und Natürlichkeit der synthetisierten Sprache beeinträchtigen kann.
- Benutzererfahrung: TTS-Modelle, insbesondere für Echtzeit-Kommunikationsanwendungen, müssen ein nahtloses und interaktives Benutzererlebnis bieten, das den Erwartungen und Vorlieben der Benutzer entspricht. Allerdings kann das Benutzererlebnis durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden, wie z. B. die Latenz, Zuverlässigkeit und Vielfalt synthetisierter Sprache sowie die Stimmqualität, den Stil und die Emotionen synthetischer Stimmen.
Das bringt uns zu der Bedeutung der Reduzierung der Inferenzzeit für TTS-Anwendungen:
- Leistung in Echtzeit: Durch die Reduzierung der Inferenzzeit für TTS-Anwendungen kann eine Echtzeit-Sprachsynthese ermöglicht werden, die für viele praktische Anwendungen wie digitale Assistenten, Mobiltelefone, eingebettete Geräte usw. erforderlich ist. Echtzeit-Sprachsynthesesysteme können ein nahtloses und interaktives Benutzererlebnis bieten das den Erwartungen und Vorlieben der Benutzer entspricht.
- Ressourceneffizienz: Die Reduzierung der Inferenzzeit für TTS-Anwendungen kann auch die Ressourceneffizienz von TTS-Modellen verbessern, insbesondere von Modellen auf der Basis neuronaler Netzwerke, die eine hohe Rechenkomplexität und Speicheranforderungen aufweisen. Ressourceneffizienz kann die Kosten und den Energieverbrauch von TTS-Modellen senken und sie für verschiedene Geräte und Plattformen zugänglicher und skalierbarer machen.
- Qualitätsverbesserung: Die Reduzierung der Inferenzzeit für TTS-Anwendungen kann auch die Qualität, Natürlichkeit und Vielfalt der synthetisierten Sprache verbessern, indem Verzögerungen, Paketverluste oder Jitter, die durch Netzwerküberlastung oder andere Faktoren verursacht werden, minimiert werden. Eine Qualitätsverbesserung kann die Zufriedenheit und das Vertrauen von Benutzern und Sprechern steigern und den Schaden oder Missbrauch synthetischer Stimmen verhindern oder abmildern.
Emotion und Ausdruckskraft
Einige der laufenden Forschungen zum Hinzufügen von Emotionen und Ausdruckskraft zu TTS-Stimmen sind:
- Eingabe der Emotionsintensität: Diese Forschung beinhaltet die Verwendung eines Emotionsintensitäts-Inputs aus unbeaufsichtigter Extraktion, um das emotionale TTS zu verbessern. Die Eingabe der Emotionsintensität wird aus einer Aufmerksamkeits- oder Ausprägungskarte eines Emotionserkenners abgeleitet, die die emotionaleren Sprachregionen anzeigt. Die Eingabe der Emotionsintensität kann verwendet werden, um den Grad des Emotionsausdrucks in der synthetischen Sprache zu steuern.
- Einbettungen von Emotionen und Stil: Bei dieser Forschung werden unbeaufsichtigte Methoden verwendet, um Emotions- und Stileinbettungen aus Referenzaudio auf globaler, Cluster- oder Frame-Ebene zu extrahieren. Die Einbettungen von Emotionen und Stilen können die Variationen der Prosodie und der Stimmqualität in verschiedenen Emotionen und Stilen erfassen. Die Einbettungen von Emotionen und Stilen können verwendet werden, um das TTS-Modell so zu konditionieren, dass Sprache mit der gewünschten Emotion und dem gewünschten Stil erzeugt wird.
- Emotionsumwandlung: Diese Forschung beinhaltet den Einsatz von Techniken wie Stimm- oder Emotionsumwandlung, um aus neutraler Sprache emotionale Sprache zu erzeugen. Die Emotionsumwandlung kann die prosodischen und spektralen Merkmale der Sprache modifizieren, um die wahrgenommene Emotion des Sprechers zu verändern. Die Emotionsumwandlung kann verwendet werden, um die emotionalen Daten für das Training von TTS-Modellen zu erweitern oder um Sprache mit unterschiedlichen Emotionen aus derselben Texteingabe zu synthetisieren.
In Anbetracht des oben Gesagten ist der nächste wichtige Faktor die Bedeutung der emotionalen Sprachsynthese in verschiedenen Bereichen:
- Virtuelle Assistenten: Emotionale Sprachsynthese kann die Natürlichkeit und Interaktivität virtueller Assistenten wie Siri, Alexa oder Cortana verbessern, indem sie es ihnen ermöglicht, je nach Kontext und Benutzerfeedback unterschiedliche Emotionen und Stile auszudrücken. Emotionale Sprachsynthese kann auch die Benutzerzufriedenheit und das Vertrauen in virtuelle Hilfstechnologien verbessern, indem sie sie ansprechender und einfühlsamer macht.
- Unterhaltung: Emotionale Sprachsynthese kann die Unterhaltungsindustrie wie Videospiele, Filme oder Hörbücher bereichern, indem sie realistische und vielfältige synthetische Stimmen für Charaktere, Erzähler oder Sänger erzeugt. Die emotionale Sprachsynthese kann auch neue Anwendungen und Szenarien für die Unterhaltung ermöglichen, wie z. B. Stimmklonen, Stimmkonvertierung, Stimmimitation und Sprachwasserzeichen.
- Barrierefreiheit: Die emotionale Sprachsynthese kann die Zugänglichkeit und Inklusion von Menschen mit Behinderungen oder besonderen Bedürfnissen wie Sehbehinderung, Legasthenie oder Aphasie verbessern, indem ihnen ausdrucksstarke und personalisierte synthetische Sprache für die Kommunikation oder Information zur Verfügung gestellt wird. Die emotionale Sprachsynthese kann auch das emotionale Wohlbefinden und die psychische Gesundheit von Menschen mit Behinderungen oder besonderen Bedürfnissen unterstützen, indem sie ihnen emotionales Feedback oder Kameradschaft bietet.
Integration mit KI-Assistenten und IoT-Geräten
Integration der TTS-Technologie mit KI-Assistenten und IoT-Geräten.
Einige der Entwicklungen bei der Integration der TTS-Technologie mit KI-Assistenten und IoT-Geräten sind:
- Azure Neural TTS auf Geräten: Azure Neural TTS ist ein leistungsstarker Sprachsynthesedienst, der es Benutzern ermöglicht, mithilfe von KI Text in lebensechte Sprache umzuwandeln. Azure Neural TTS hat kürzlich die Verfügbarkeit natürlicher Stimmen auf dem Gerät für getrennte und hybride Szenarien wie Bildschirmlesegeräte, Sprachassistenten in Autos oder eingebettete Geräte angekündigt. Azure Neural TTS auf Geräten kann eine hohe Qualität, hohe Effizienz und hohe Reaktionsfähigkeit für die Sprachsynthese auf verschiedenen Geräten und Plattformen bieten.
- Google Cloud Text-to-Speech API: Google Cloud Text-to-Speech API ist ein cloudbasierter Dienst, der es Benutzern ermöglicht, natürlich klingende Sprache mit den bahnbrechenden neuronalen Netzwerken von Google zu synthetisieren. Die Google Cloud Text-to-Speech-API unterstützt mehr als 140 Sprachen und Varianten und ermöglicht Benutzern die Anpassung der Tonhöhe, Sprechgeschwindigkeit und des Stimmprofils der synthetischen Sprache. Die Google Cloud Text-to-Speech-API unterstützt auch die Erstellung benutzerdefinierter Stimmen und die Stimmoptimierung, um einzigartige und personalisierte Stimmen für verschiedene Marken und Anwendungen zu erstellen.
UberTTS ist ein Erweiterte Text-to-Speech-Funktion Programm, das die Fähigkeiten der beiden oben genannten Azure- und Google-KI-Technologien in einem kombiniert und gleichzeitig die volle Nutzung ermöglicht SSML-Funktionen.
- Sprache auf dem Gerät: Speech On-Device ist eine Lösung, die es Benutzern ermöglicht, Sprach-KI in Serverqualität lokal auf jedem Gerät wie Telefonen, Tablets, Autos, Fernsehern oder Lautsprechern auszuführen. Speech On-Device kann eine schnelle und zuverlässige Spracherkennung und -synthese ohne Netzwerkkonnektivitäts- oder Latenzprobleme ermöglichen. Speech On-Device kann auch mehrsprachige und mehrsprachige Sprachfunktionen für verschiedene Benutzerszenarien und -präferenzen unterstützen.
Es ist auch wichtig, die Vorteile der Integration von TTS in Smart-Home-Systeme, das Gesundheitswesen und Barrierefreiheitslösungen zu diskutieren:
- Smart-Home-Systeme: TTS kann die Funktionalität und Interaktivität von Smart-Home-Systemen wie intelligenten Lautsprechern, intelligenten Displays oder intelligenten Geräten verbessern, indem es ihnen ermöglicht, mit Benutzern über natürliche und ausdrucksstarke Sprache zu kommunizieren. TTS kann auch das Benutzererlebnis und die Zufriedenheit von Smart-Home-Systemen verbessern, indem es sie ansprechender und personalisierter macht.
- Gesundheitspflege: TTS kann die Qualität und Zugänglichkeit von Gesundheitsdiensten wie Telemedizin, Gesundheitserziehung oder Unterstützung bei der psychischen Gesundheit verbessern, indem es Benutzern eine lebensechte und maßgeschneiderte Sprachsynthese bietet. TTS kann auch die Kosten und den Zeitaufwand für die Gesundheitsversorgung reduzieren, indem es eine effiziente Fernkommunikation zwischen Patienten und Anbietern ermöglicht.
- Barrierefreiheitslösungen: TTS kann Menschen mit Behinderungen oder besonderen Bedürfnissen wie Sehbehinderung, Legasthenie oder Aphasie unterstützen, indem es ihnen eine Sprachausgabe zur Kommunikation oder Information bietet. TTS kann auch das emotionale Wohlbefinden und die Inklusion von Menschen mit Behinderungen oder besonderen Bedürfnissen unterstützen, indem es ihnen emotionales Feedback oder Begleitung bietet.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Welches ist die erste Text-to-Speech-Software?
Der erste Text-to-Speech-Software war Kurzweil Applied Intelligence, das 1984 die erste kommerziell erhältliche Spracherkennungssoftware für Personalcomputer herausbrachte. Die ersten Sprachsynthesesysteme waren jedoch computergestützt und wurden Ende der 1950er Jahre von Bell Laboratories und IBM entwickelt. Der erste mechanische Sprachsynthesizer wurde im frühen 19. Jahrhundert von Charles Wheatstone entwickelt.
Wer hat TTS gegründet?
Es gibt keine definitive Antwort auf die Frage, wer TTS ins Leben gerufen hat, da im Laufe der Jahre verschiedene Forscher und Unternehmen zur Entwicklung von Sprachsynthese- und Spracherkennungssystemen beigetragen haben. Zu den Pionieren von TTS gehören jedoch:
- Christian Kratzenstein, ein deutsch-dänischer Wissenschaftler, der im 18. Jahrhundert akustische Resonatoren entwickelte, die den Klang der menschlichen Stimme nachahmten.
- Charles Wheatstone, ein britischer Erfinder, der im frühen 19. Jahrhundert den ersten mechanischen Sprachsynthesizer entwickelte.
- Homer Dudley, ein amerikanischer Elektroingenieur, der 1939 den VODER (Voice Operating Demonstrator), den ersten elektronischen Sprachsynthesizer, entwickelte.
- John Larry Kelly Jr., ein Physiker an den Bell Labs, der 1961 einen IBM-Computer zur Sprachsynthese verwendete.
- Noriko Umeda et al., Forscher am Elektrotechnischen Labor in Japan, die 1968 das erste allgemeine englische Text-zu-Sprache-System entwickelten.
- Ray Kurzweil, ein amerikanischer Erfinder, der 1984 die erste kommerziell erhältliche Spracherkennungssoftware für Personalcomputer herausbrachte.
Was ist die Geschichte der synthetischen Sprache?
Die Geschichte der synthetischen Sprache lässt sich wie folgt zusammenfassen:
- Die Geschichte der synthetischen Sprache reicht bis ins 18. Jahrhundert zurück, als einige Forscher und Erfinder versuchten, mechanische Geräte zu bauen, die menschenähnliche Geräusche erzeugen konnten, beispielsweise akustische Resonatoren und Sprachsynthesizer.
- Die Geschichte der synthetischen Sprache entwickelte sich im 20. Jahrhundert weiter, als elektronische und computerbasierte Systeme entwickelt wurden, um Sprache aus Text oder anderen Eingaben zu erzeugen, beispielsweise VODER, der IBM-Computer und das Electrotechnical Laboratory-System.
- Die Geschichte der synthetischen Sprache entwickelte sich im späten 20. und frühen 21. Jahrhundert weiter, als neue Techniken und Technologien eingeführt wurden, um die Qualität, Natürlichkeit und Vielfalt der synthetischen Sprache zu verbessern, wie etwa neuronale Netze, Stimmenklonen sowie die Einbettung von Emotionen und Stilen
Was ist die Geschichte der Spracherkennung in der KI?
Die Geschichte der Spracherkennung in der KI lässt sich wie folgt zusammenfassen:
- Spracherkennung ist die Technologie, die es Computern ermöglicht, gesprochene Sprache zu erkennen und in Text zu übersetzen.
Das erste Spracherkennungssystem wurde 1952 von Bell Laboratories entwickelt und konnte gesprochene Zahlen mit hoher Genauigkeit erkennen. - In den 1960er und 1970er Jahren erweiterten Spracherkennungssysteme ihren Wortschatz und nutzten probabilistische Methoden wie Hidden-Markov-Modelle, um Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verbessern.
- In den 1980er und 1990er Jahren wurden Spracherkennungssysteme zunehmend sprecherunabhängig und nutzten neuronale Netze und statistische Sprachmodelle, um natürliche Sprache und große Vokabeln zu verarbeiten.
- In den 2000er und 2010er Jahren profitierten Spracherkennungssysteme von Fortschritten im Bereich Deep Learning und Big Data und erreichten in verschiedenen Bereichen und Anwendungen eine nahezu menschliche Leistung.
Was ist Sprachsynthesetechnologie?
Unter Sprachsynthesetechnologie versteht man den Prozess der Erzeugung künstlicher Sprache aus digitaler Texteingabe. Diese Technologie wird häufig in Geräten und Software verwendet, die eine Audioausgabe geschriebener Inhalte erfordern.
Wann wurden Sprachsynthesesysteme entwickelt?
Die ersten Sprachsynthesesysteme wurden in den 1770er Jahren von Wolfgang von Kempelen und dem russischen Professor Christian Kratzenstein entwickelt. Diese akustisch-mechanischen Sprachmaschinen waren die ersten Geräte, die als Sprachsynthesizer galten.
Was war das erste Gerät, das als Sprachsynthesizer galt?
Das erste Gerät, das als Sprachsynthesizer galt, war der Voder, der Ende der 1930er Jahre von Homer Dudley entwickelt wurde. Es war in der Lage, eine begrenzte Auswahl an menschenähnlichen Geräuschen zu erzeugen und wurde hauptsächlich für frühe Experimente zur Stimmkodierung verwendet.
Wie hat sich die Synthesetechnologie im Laufe der Zeit entwickelt?
Die Synthesetechnologie hat sich seit der Erfindung des Voder erheblich weiterentwickelt. In den 1970er Jahren produzierte Texas Instruments das erste vollständige Text-to-Speech-System, bekannt als „Speak & Spell“. Die Entwicklung der Unit-Selection-Synthese in den 1980er Jahren ermöglichte eine natürlicher klingende Sprache durch das Zusammensetzen zuvor aufgezeichneter Wörter und Phrasen. Die Einführung von Spektrogrammtechniken und linearer prädiktiver Codierung in den 1990er Jahren verbesserte die Qualität synthetisierter Sprache weiter. Derzeit werden Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um äußerst realistische und verständliche Sprache zu erzeugen.
Was ist ein Vocoder?
Ein Vocoder ist eine Art Sprachsynthesizer, der die Eigenschaften von Sprachsignalen analysiert und synthetisiert. Es wurde ursprünglich für die sichere Kommunikation während des Zweiten Weltkriegs erfunden und wird seitdem in der Musikproduktion zur Erzeugung von Robotergesang eingesetzt.
Was ist eine Einheitsauswahlsynthese?
Bei der Unit-Selection-Synthese handelt es sich um eine Technik, bei der vorab aufgezeichnete Spracheinheiten wie Wörter oder Phrasen anhand ihrer phonetischen und prosodischen Merkmale ausgewählt und zusammengesetzt werden, um eine natürlich klingende Sprache zu erzeugen.
Was ist verständliche Sprache?
Unter verständlicher Sprache versteht man Sprache, die von einem Zuhörer verstanden werden kann. Im Zusammenhang mit der Sprachsynthese bezeichnet es die Fähigkeit synthetisierter Sprache, so klar und genau wahrgenommen zu werden wie natürliche Sprache.
Was ist Dectalk?
Dectalk ist ein Sprachsynthesizer, der die verkettete Synthese verwendet, eine andere Form der Einheitenauswahlsynthese. Es wurde häufig in technischen Hilfsmitteln für Sehbehinderte oder Menschen mit Leseschwierigkeiten verwendet.
Was sind Haskins Laboratories?
Haskins Laboratories ist ein privates, gemeinnütziges Forschungsinstitut, das sich auf die Erforschung von Sprache, Sprache und kognitiven Prozessen konzentriert. Sie haben umfangreiche Forschungen zur Sprachsynthesetechnologie durchgeführt.
Wie wird Text in Audio umgewandelt?
Text wird durch den Prozess der Sprachsynthese in Audio umgewandelt. Dabei wird der Text in phonetische und sprachliche Elemente zerlegt und mittels Synthesetechnologie Sprachsignale erzeugt, die dann in eine Audioausgabe umgewandelt werden.
Abschließende Überlegungen
Basierend auf all dem, was wir oben besprochen haben, könnte eine mögliche Schlussfolgerung der Entwicklung der TTS-Technologie von Roboterstimmen zu natürlicher, menschenähnlicher Sprache sein:
Die TTS-Technologie hat in den letzten Jahrzehnten erhebliche Fortschritte gemacht, von der Erzeugung roboterhafter und monotoner Stimmen bis hin zur Erzeugung lebensechter und ausdrucksstarker Sprache. Die Hauptantriebskräfte dieser Entwicklung sind die Entwicklung neuer Synthesetechniken, wie etwa auf neuronalen Netzwerken basierende Modelle, die Verfügbarkeit großer und vielfältiger Sprachdaten sowie die Anwendung von Transferlern- und Datenerweiterungsmethoden.
Die Weiterentwicklung der TTS-Technologie hat neue Fähigkeiten und Funktionen ermöglicht, wie z. B. das Klonen von Stimmen, das Einbetten von Emotionen und Stilen sowie die Stimmoptimierung. Die Weiterentwicklung der TTS-Technologie hat auch neue Anwendungen und Szenarien ermöglicht, beispielsweise Sprachassistenten, Unterhaltungs- und Barrierefreiheitslösungen.
Die Weiterentwicklung der TTS-Technologie hat auch neue Herausforderungen und Chancen mit sich gebracht, beispielsweise ethische Bedenken, Qualitätsbewertung und Benutzererfahrung. Es wird erwartet, dass die Entwicklung der TTS-Technologie auch in Zukunft weiter voranschreitet, da in diesem Bereich mehr Forschung und Innovation betrieben wird.
