टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS) तकनीक लिखित पाठ को बोले गए ऑडियो में बदलने की प्रक्रिया है। इसके कई अनुप्रयोग हैं, जैसे कि पहुँच, शिक्षा, मनोरंजन और संचार। TTS तकनीक पिछले कुछ वर्षों में काफी विकसित हुई है, सरल संश्लेषित आवाज़ों से जो रोबोट जैसी और अप्राकृतिक लगती हैं, उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) प्रणालियों तक जो भावनाओं, लहजे और स्वर के साथ मानव जैसी वाणी उत्पन्न कर सकती हैं।
इस लेख में, हम टीटीएस प्रौद्योगिकी के इतिहास और विकास, इसके समक्ष आने वाली चुनौतियों और अवसरों तथा इसके भविष्य की दिशा का पता लगाएंगे।
टेक्स्ट-टू-स्पीच प्रौद्योगिकी के इतिहास में मील के पत्थर
नीचे विकास का एक त्वरित सारांश दिया गया है भाषा संकलन प्रौद्योगिकी और टेक्स्ट-टू-स्पीच के इतिहास में मील के पत्थर।
| वर्ष | आयोजन |
|---|---|
| 1700 के दशक | जर्मन-डेनमार्क के वैज्ञानिक क्रिश्चियन क्रैटजेनस्टाइन ने ध्वनिक अनुनादक बनाए हैं जो मानव आवाज की नकल करते हैं। |
| 1952 | ऑड्रे, पहली वाक् पहचान प्रणाली थी जो बोली गई संख्याओं को पहचानती थी, इसका विकास बेल प्रयोगशालाओं द्वारा किया गया था। |
| 1962 | शूबॉक्स, एक ऐसी प्रणाली जो संख्याओं और सरल गणितीय शब्दों को पहचानती थी, आईबीएम द्वारा विकसित की गई थी। |
| 1968 | नोरिको उमेदा ने जापान में इलेक्ट्रोटेक्निकल प्रयोगशाला में अंग्रेजी के लिए टेक्स्ट-टू-स्पीच का आविष्कार किया। |
| 1970 के दशक | मानव स्वर तंत्र पर आधारित प्रथम आर्टिक्युलेटरी सिंथेसाइजर का विकास। |
| 1976 | हार्पी (HARPY) एक ऐसी प्रणाली है जो छिपे हुए मार्कोव मॉडल का उपयोग करके 1,011 शब्दों के शब्दकोश से वाक्यों को पहचानती है, इसका विकास कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय द्वारा किया गया था। |
| 1980 के दशक | स्ट्रैटोवोक्स के रिलीज़ के साथ स्पीच सिंथेसिस वीडियो गेम की दुनिया में प्रवेश करता है। स्टीव जॉब्स ने नेक्स्ट का निर्माण किया, जो बाद में एप्पल के साथ विलय हो गया। |
| 1984 | कुर्ज़वील एप्लाइड इंटेलिजेंस ने व्यक्तिगत कंप्यूटरों के लिए पहला व्यावसायिक रूप से उपलब्ध वाक् पहचान सॉफ्टवेयर जारी किया। |
| 1990 के दशक | संश्लेषित भाषण में सुधार से मधुर व्यंजन और अधिक स्वाभाविक ध्वनि वाली आवाज़ें प्राप्त होती हैं। माइक्रोसॉफ्ट ने नैरेटर जारी किया है, जो विंडोज में शामिल एक स्क्रीन रीडर समाधान है। |
| 1990 | ड्रैगन सिस्टम्स द्वारा ड्रैगन डिक्टेट जारी किया गया, जो पहला सतत वाक् पहचान सॉफ्टवेयर था, जो उपयोगकर्ताओं को शब्दों के बीच बिना रुके स्वाभाविक रूप से बोलने की अनुमति देता था। |
| 1996 | बेल लैब्स ने एटीएंडटी नेचुरल वॉयसेस की शुरुआत की, जो एक टेक्स्ट टू स्पीच प्रणाली है जो प्राकृतिक ध्वनि वाली वाणी उत्पन्न करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। |
| -2000 | डेवलपर्स को संश्लेषित भाषण के लिए सर्वमान्य मानक बनाने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। |
| 2001 | माइक्रोसॉफ्ट ने स्पीच एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (SAPI) 5.0 पेश किया, जो विंडोज़ प्लेटफॉर्म पर स्पीच एप्लीकेशन विकसित करने के लिए एक मानक इंटरफेस है। |
| 2006 | गूगल ने गूगल वॉयस सर्च नामक सेवा शुरू की, जो उपयोगकर्ताओं को अपने मोबाइल फोन पर वॉयस कमांड का उपयोग करके वेब पर खोज करने की सुविधा प्रदान करती है। |
| 2011 | एप्पल ने सिरी नामक एक आवाज-सक्रिय निजी सहायक को पेश किया, जो प्रश्नों के उत्तर देने और कार्य निष्पादित करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। |
| 2014 | अमेज़न ने एलेक्सा नामक क्लाउड-आधारित वॉयस सेवा शुरू की है, जो स्मार्ट स्पीकरों और अन्य डिवाइसों को वॉयस इंटरैक्शन क्षमताओं से लैस करती है। |
| 2016 | डीपमाइंड द्वारा वेवनेट (WaveNet) नामक एक डीप न्यूरल नेटवर्क-आधारित स्पीच सिंथेसिस मॉडल विकसित किया गया, जो कच्ची ऑडियो तरंगें उत्पन्न करता है। |
| 2018 | बायडू ने डीप वॉयस 3 प्रस्तुत किया, जो टेक्स्ट टू स्पीच के लिए न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल है, जो केवल कुछ मिनट के ऑडियो डेटा से मानव आवाज की क्लोनिंग कर सकता है। |
| 2020 | ओपनएआई ने ज्यूकबॉक्स प्रस्तुत किया, जो संगीत सृजन के लिए न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल है, जो विभिन्न विधाओं और शैलियों में बोल और स्वर के साथ गाने तैयार कर सकता है। |
| भविष्य | भाषण डेटा को बेहतर ढंग से समझने के लिए मस्तिष्क का मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करें। भाषण में भावना की भूमिका को समझने और मनुष्यों से अलग पहचान न कर सकने वाली AI आवाज़ें बनाने पर ज़ोर दिया गया। |
अब आइये टेक्स्ट टू स्पीच तकनीक के इतिहास पर अधिक गहराई से नजर डालें।
टीटीएस का ऐतिहासिक विकास
टीटीएस प्रौद्योगिकी की प्रारंभिक उत्पत्ति और इसके प्रारंभिक अनुप्रयोग
टीटीएस तकनीक की शुरुआती उत्पत्ति 18वीं शताब्दी में देखी जा सकती है, जब कुछ वैज्ञानिकों ने मानव स्वर तंत्र के ऐसे मॉडल बनाए जो स्वर ध्वनियाँ उत्पन्न कर सकते थे। पहला इलेक्ट्रॉनिक स्पीच सिंथेसाइज़र 1939 में होमर डुडले द्वारा आविष्कार किया गया था, और इसमें भाषण ध्वनियों की पिच और अवधि को नियंत्रित करने के लिए कीबोर्ड और फ़ुट पेडल का उपयोग किया गया था।
टीटीएस प्रौद्योगिकी के प्रारंभिक अनुप्रयोग मुख्य रूप से सुगम्यता उद्देश्यों के लिए थे, जैसे दृष्टिबाधित या पढ़ने की अक्षमता वाले दृष्टिबाधित लोगों को लिखित पाठ तक पहुंचने में मदद करना। बाद में, टीटीएस प्रौद्योगिकी का उपयोग मनोरंजन, शिक्षा और संचार उद्देश्यों के लिए भी किया जाने लगा, जैसे वॉयस रोबोट, ऑडियोबुक और वॉयस असिस्टेंट बनाना।
प्रारंभिक टीटीएस प्रणालियों की सीमाएँ.
प्रारंभिक टीटीएस प्रणालियों की कुछ सीमाएँ थीं:
- रोबोटिक आवाज़ेंप्रारंभिक TTS प्रणालियों ने फॉर्मेंट संश्लेषण और आर्टिक्यूलेटरी संश्लेषण जैसी नियम-आधारित तकनीकों का उपयोग किया, जिसने थोड़ी अलग रणनीतियों के माध्यम से समान परिणाम प्राप्त किए। अग्रणी शोधकर्ताओं ने एक वक्ता को रिकॉर्ड किया और उस रिकॉर्ड किए गए भाषण से ध्वनिक विशेषताओं को निकाला - फॉर्मेंट संश्लेषण में भाषण ध्वनियों की गुणवत्ता को परिभाषित करने वाले फॉर्मेंट; और आर्टिक्यूलेटरी संश्लेषण में जीभ की स्थिति और होंठ के आकार जैसे आर्टिक्यूलेटरी पैरामीटर। इन विशेषताओं का उपयोग फिर से भाषण ध्वनियों को संश्लेषित करने के लिए किया गया, जिसमें मुखर पथ और भाषण उत्पादन के अन्य घटकों के गणितीय मॉडल का उपयोग किया गया। हालाँकि, इन विधियों ने अक्सर अप्राकृतिक लगने वाली वाणी उत्पन्न की जिसमें मानव भाषण की छंद, स्वर और परिवर्तनशीलता का अभाव था।
- स्वाभाविकता का अभावशुरुआती TTS सिस्टम की एक और सीमा यह थी कि वे स्वाभाविक लगने वाली आवाज़ बनाने में कठिनाई महसूस करते थे जो वक्ता के संदर्भ, भावना और इरादे से मेल खाती हो। शुरुआती TTS सिस्टम भाषण बनाने के लिए तय नियमों और एल्गोरिदम पर निर्भर थे, जो मानवीय भाषा और संचार की बारीकियों और विविधताओं को ध्यान में नहीं रखते थे। उदाहरण के लिए, शुरुआती TTS सिस्टम वक्ता या श्रोता के मूड या रवैये के अनुसार अपने स्वर, पिच या गति को समायोजित नहीं कर सकते थे। वे व्यंग्य, विडंबना, हास्य या मुहावरों जैसी जटिल भाषाई घटनाओं को भी नहीं संभाल सकते थे।
- उच्चारण संबंधी त्रुटियाँ: प्रारंभिक TTS प्रणालियों की तीसरी सीमा यह थी कि वे विभिन्न भाषाओं, लहजों या बोलियों में शब्दों का सही उच्चारण करने में असमर्थ थे। प्रारंभिक TTS प्रणालियों ने लिखित शब्दों को उनकी संगत वाक् ध्वनियों से मैप करने के लिए टेक्स्ट-टू-फोनेम रूपांतरण का उपयोग किया। हालाँकि, यह प्रक्रिया अक्सर गलत या अधूरी होती थी, खासकर उन शब्दों के लिए जिनके कई उच्चारण या अनियमित वर्तनी होती थी। इसके अलावा, प्रारंभिक TTS प्रणालियों के पास भाषण नमूनों के बड़े और विविध डेटाबेस तक पहुँच नहीं थी जो विभिन्न क्षेत्रों और संस्कृतियों में मानव भाषण की सभी विविधताओं और बारीकियों को कवर कर सकते थे। परिणामस्वरूप, प्रारंभिक TTS प्रणालियाँ अक्सर उन शब्दों या वाक्यांशों का गलत उच्चारण करती थीं जो उनके लिए अपरिचित या असामान्य थे
प्रारंभिक टीटीएस मॉडल के पीछे के सिद्धांत
प्रारंभिक टीटीएस मॉडल, जैसे कि फॉर्मेंट संश्लेषण और संयोजन संश्लेषण, के पीछे के सिद्धांत हैं:
- फॉर्मेंट संश्लेषण: यह विधि वाक् ध्वनियों को स्क्रैच से संश्लेषित करने के लिए स्वर तंत्र और वाक् उत्पादन के अन्य घटकों के गणितीय मॉडल का उपयोग करती है1 यह रिकॉर्ड किए गए भाषण से ध्वनिक विशेषताओं, जैसे कि फॉर्मेंट, को निकालने और मॉडल के मापदंडों को नियंत्रित करने के लिए उनका उपयोग करने पर निर्भर करता है2 फॉर्मेंट संश्लेषण किसी भी भाषा या उच्चारण में भाषण उत्पन्न कर सकता है, लेकिन यह अक्सर रोबोट जैसा और अप्राकृतिक लगता है3
- संयोजक संश्लेषण: यह विधि पहले से रिकॉर्ड की गई भाषण इकाइयों, जैसे फोन, डिफोन या सिलेबल्स का उपयोग करती है, और उन्हें भाषण उत्पन्न करने के लिए संयोजित करती है1 यह किसी दिए गए पाठ के लिए सबसे अच्छी मिलान इकाइयों को खोजने और उनके बीच संक्रमण को सुचारू करने पर निर्भर करता है2 संयोजक संश्लेषण प्राकृतिक लगने वाली वाणी उत्पन्न कर सकता है, लेकिन इसके लिए भाषण नमूनों के एक बड़े और विविध डेटाबेस की आवश्यकता होती है और यह शब्दावली से बाहर के शब्दों या नए उच्चारणों को संभाल नहीं सकता है
टीटीएस प्रौद्योगिकी में प्रगति
सिंथेटिक आवाज़ें और छंदशास्त्र
कृत्रिम आवाज़ों का विकास और टीटीएस पर उनका प्रभाव।
कृत्रिम आवाज़ों का विकास और टीटीएस पर उनका प्रभाव इस प्रकार है:
- सिंथेटिक आवाज़ेंसिंथेटिक आवाज़ें कृत्रिम आवाज़ें होती हैं जो भाषण संश्लेषण अनुप्रयोगों, जैसे कि टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS) सिस्टम द्वारा बनाई जाती हैं, जो टेक्स्ट या अन्य प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व को भाषण में परिवर्तित करती हैं। वॉयस सिंथेसिस का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि पहुँच, शिक्षा, मनोरंजन और संचार।
- विकास: सिंथेटिक आवाज़ों का विकास कई चरणों से गुज़रा है, नियम-आधारित विधियों जैसे कि फॉर्मेंट संश्लेषण और संयोजक संश्लेषण से लेकर डेटा-संचालित विधियों जैसे कि सांख्यिकीय पैरामीट्रिक संश्लेषण और तंत्रिका नेटवर्क-आधारित संश्लेषण तक। नियम-आधारित विधियाँ गणितीय मॉडल और पहले से रिकॉर्ड की गई भाषण इकाइयों का उपयोग करके स्क्रैच से या संयोजन द्वारा भाषण ध्वनियाँ उत्पन्न करती हैं। डेटा-संचालित विधियाँ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और बड़े पैमाने पर भाषण कॉर्पोरा का उपयोग करके पाठ और भाषण सुविधाओं के बीच मैपिंग सीखती हैं और नमूनाकरण या अनुकूलन द्वारा भाषण उत्पन्न करती हैं।
- प्रभाव: TTS पर सिंथेटिक आवाज़ों का प्रभाव यह है कि उन्होंने समय के साथ संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता, स्वाभाविकता और विविधता में सुधार किया है। सिंथेटिक आवाज़ें अब ऐसी आवाज़ें पैदा कर सकती हैं जो कुछ मामलों में मानवीय भाषण से अलग नहीं होती हैं, और विभिन्न भाषाओं, लहज़ों, शैलियों और भावनाओं के अनुकूल भी हो सकती हैं। सिंथेटिक आवाज़ें TTS के लिए नए अनुप्रयोगों और परिदृश्यों को भी सक्षम कर सकती हैं, जैसे कि आवाज़ क्लोनिंग, आवाज़ रूपांतरण, आवाज़ प्रतिरूपण और आवाज़ वॉटरमार्किंग। हालाँकि, सिंथेटिक आवाज़ें TTS के लिए कुछ चुनौतियाँ और जोखिम भी पैदा करती हैं, जैसे कि नैतिक मुद्दे, सामाजिक निहितार्थ और डीपफेक और भ्रामक सामग्री का संभावित दुरुपयोग
प्राकृतिक ध्वनि वाली वाणी के निर्माण में छंदशास्त्र का महत्व।
स्वाभाविक ध्वनि वाली वाणी के निर्माण में छंद-शैली (स्वर-उच्चारण, लय और तनाव) का महत्व है:
- छंदशास्र उच्चारण की संरचना, अर्थ और भावना के बारे में जानकारी देने वाली ध्वनि की पिच, तीव्रता और अवधि में भिन्नता का पैटर्न है। प्रोसोडी मानव भाषण का एक अनिवार्य पहलू है जो प्रभावित करता है कि हम बोली जाने वाली भाषा को कैसे देखते और समझते हैं।
- प्रोसोडी मॉडलिंग यह पाठ के संदर्भ और अर्थ के आधार पर, ध्वनि आउटपुट में उपयुक्त स्वर, तनाव और लय जोड़ने की प्रक्रिया है3 प्रोसोडी मॉडलिंग प्राकृतिक-ध्वनि वाले टीटीएस बनाने के लिए महत्वपूर्ण है जो भाषण में सही भावना और भाव को व्यक्त करता है3 इस तकनीक में पाठ की भाषाई और ध्वनिक विशेषताओं का विश्लेषण करना और उपयुक्त प्रोसोडी नियमों और पैटर्न को लागू करना शामिल है2
- छंदशास्र प्रभाव संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता, स्वाभाविकता और अभिव्यक्ति पर छंदशास्त्र का प्रभाव है। छंदशास्त्र प्रभाव भाषण की बोधगम्यता, स्पष्टता और प्रवाह को बेहतर बना सकता है, साथ ही श्रोता की संलग्नता, ध्यान और संतुष्टि को भी बढ़ा सकता है2 छंदशास्त्र प्रभाव भाषण में भावनाओं, दृष्टिकोणों, इरादों और व्यक्तित्वों के संचार को भी बढ़ा सकता है, जिससे यह अधिक मानवीय और यथार्थवादी बन जाता है
टीटीएस प्रणालियों में प्रोसोडी को बेहतर बनाने के लिए प्रयुक्त तकनीकें
टीटीएस प्रणालियों में प्रोसोडी को बेहतर बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली कुछ तकनीकें हैं:
- छंदशास्त्र भविष्यवाणीइस तकनीक में इनपुट टेक्स्ट या अन्य भाषाई विशेषताओं से पिच, अवधि और ऊर्जा जैसी प्रोसोडिक विशेषताओं की भविष्यवाणी करना शामिल है। प्रोसोडी भविष्यवाणी नियम-आधारित विधियों, जैसे कि ToBI एनोटेशन और फुजिसकी मॉडल, या डेटा-संचालित विधियों, जैसे कि निर्णय वृक्ष, छिपे हुए मार्कोव मॉडल और तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके की जा सकती है। प्रोसोडी भविष्यवाणी उचित तनाव, स्वर और लय को जोड़कर संश्लेषित भाषण की समझदारी और स्वाभाविकता में सुधार कर सकती है।
- प्रोसोडी मॉडलिंग: इस तकनीक में प्राकृतिक भाषण की प्रोसोडिक संरचना और पैटर्न को मॉडलिंग करना और उन्हें वॉयस आउटपुट पर लागू करना शामिल है। प्रोसोडी मॉडलिंग नियम-आधारित विधियों, जैसे सुपरपोजिशनल मॉडल और लक्ष्य सन्निकटन मॉडल, या डेटा-संचालित विधियों, जैसे सांख्यिकीय पैरामीट्रिक संश्लेषण और तंत्रिका नेटवर्क-आधारित संश्लेषण का उपयोग करके किया जा सकता है। प्रोसोडी मॉडलिंग प्रोसोडी के भाषाई और ध्वनिक विविधताओं को कैप्चर करके संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता और अभिव्यक्ति को बेहतर बना सकता है।
- प्रोसोडी नियंत्रण: इस तकनीक में मूल आवृत्ति और फोन अवधि को नियंत्रित करके महीन स्तर पर वांछित प्रोसोडी को संशोधित या शामिल करना शामिल है। प्रोसोडी नियंत्रण नियम-आधारित विधियों, जैसे पिच स्केलिंग और अवधि स्केलिंग, या डेटा-संचालित विधियों, जैसे स्टाइल टोकन और ग्लोबल स्टाइल टोकन का उपयोग करके किया जा सकता है। प्रोसोडी नियंत्रण विभिन्न भाषाओं, लहजे, शैलियों और भावनाओं को सक्षम करके संश्लेषित भाषण की विविधता और अनुकूलनशीलता में सुधार कर सकता है।
न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल
टीटीएस प्रौद्योगिकी में तंत्रिका नेटवर्क-आधारित मॉडल का उद्भव।
टीटीएस प्रौद्योगिकी में तंत्रिका नेटवर्क-आधारित मॉडल का उद्भव है:
- तंत्रिका नेटवर्क-आधारित मॉडल: न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल मशीन लर्निंग मॉडल हैं जो टेक्स्ट और स्पीच विशेषताओं के बीच मैपिंग सीखने और सैंपलिंग या ऑप्टिमाइज़ेशन द्वारा स्पीच उत्पन्न करने के लिए आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हैं। न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल नियम-आधारित और डेटा-संचालित विधियों की कुछ सीमाओं को दूर कर सकते हैं, जैसे कि अस्वाभाविकता, विविधता की कमी और उच्चारण त्रुटियाँ।
- उद्भव: टीटीएस तकनीक में न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल के उद्भव को डीप लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास के साथ-साथ बड़े पैमाने पर स्पीच कॉर्पोरा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की उपलब्धता के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। टीटीएस के लिए पहला न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल ज़ेन एट अल द्वारा 2009 में प्रस्तावित किया गया था, जिसमें भाषाई विशेषताओं से ध्वनिक विशेषताओं की भविष्यवाणी करने के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) का उपयोग किया गया था। तब से, विभिन्न न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर और तकनीकों को टीटीएस पर लागू किया गया है, जैसे कि आवर्तक न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन), कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन), ध्यान तंत्र, जनरेटिव एडवर्सरील नेटवर्क (जीएएन), वैरिएशनल ऑटोएनकोडर (वीएई), और ट्रांसफॉर्मर।
- प्रभाव: TTS तकनीक पर न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल का प्रभाव यह है कि उन्होंने संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता, स्वाभाविकता और विविधता के मामले में अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल किया है। न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल कुछ मामलों में मानव भाषण से अप्रभेद्य भाषण उत्पन्न कर सकते हैं, और विभिन्न भाषाओं, लहजे, शैलियों और भावनाओं के अनुकूल भी हो सकते हैं। न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल TTS के लिए नए अनुप्रयोगों और परिदृश्यों को भी सक्षम कर सकते हैं, जैसे कि वॉयस क्लोनिंग, वॉयस कन्वर्जन, वॉयस इम्पर्सन और वॉयस वॉटरमार्किंग। हालाँकि, न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल TTS के लिए कुछ चुनौतियाँ और जोखिम भी पेश करते हैं, जैसे कि डेटा दक्षता, व्याख्यात्मकता, मजबूती और डीपफेक और भ्रामक सामग्री का संभावित दुरुपयोग।
पारंपरिक नियम-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में तंत्रिका नेटवर्क के लाभ।
नियम-आधारित दृष्टिकोण की तुलना में तंत्रिका नेटवर्क के कुछ लाभ इस प्रकार हैं:
- डेटा-संचालित शिक्षा: न्यूरल नेटवर्क बड़े पैमाने पर भाषण कॉर्पोरा से पाठ और भाषण सुविधाओं के बीच मैपिंग सीख सकते हैं, बिना हाथ से तैयार किए गए नियमों या पूर्व-रिकॉर्ड किए गए भाषण इकाइयों पर निर्भर किए। यह उन्हें विभिन्न भाषाओं, लहजे, शैलियों और भावनाओं के लिए अधिक लचीला और अनुकूल बनाता है।
- अंत-से-अंत पीढ़ी: तंत्रिका नेटवर्क टेक्स्ट विश्लेषण, ध्वनिक मॉडलिंग और वोकोडिंग जैसे मध्यवर्ती चरणों के बिना सीधे टेक्स्ट से भाषण उत्पन्न कर सकते हैं। यह संश्लेषण पाइपलाइन की जटिलता और त्रुटि प्रसार को कम करता है।
- स्वाभाविकता और विविधता: तंत्रिका नेटवर्क नियम-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक प्राकृतिक और विविधतापूर्ण भाषण उत्पन्न कर सकते हैं, जो प्रोसोडी और आवाज की गुणवत्ता के भाषाई और ध्वनिक भिन्नताओं को कैप्चर करके होता है। तंत्रिका नेटवर्क TTS के लिए नए अनुप्रयोगों और परिदृश्यों को भी सक्षम कर सकते हैं, जैसे कि वॉयस क्लोनिंग, वॉयस कन्वर्जन, वॉयस प्रतिरूपण और वॉयस वॉटरमार्किंग
तंत्रिका टीटीएस मॉडल के घटक
तंत्रिका टीटीएस मॉडल के घटक हैं:
- पाठ प्रसंस्करण: इस घटक में इनपुट टेक्स्ट का विश्लेषण करना और उसे भाषाई विशेषताओं के अनुक्रम में परिवर्तित करना शामिल है, जैसे कि ध्वनि, शब्दांश, शब्द या वर्ण। टेक्स्ट प्रोसेसिंग में विराम चिह्न, कैपिटलाइज़ेशन, सामान्यीकरण और अन्य टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग चरण जोड़ना भी शामिल हो सकता है। टेक्स्ट प्रोसेसिंग नियम-आधारित विधियों, जैसे टेक्स्ट विश्लेषण व्याकरण और शब्दकोश, या डेटा-संचालित विधियों, जैसे कि न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करके किया जा सकता है।
- ध्वनिक मॉडलिंग: इस घटक में भाषाई विशेषताओं से ध्वनिक विशेषताओं, जैसे पिच, अवधि और ऊर्जा, का पूर्वानुमान लगाना शामिल है। ध्वनिक मॉडलिंग में प्राकृतिक भाषण की प्रोसोडिक संरचना और पैटर्न को मॉडलिंग करना और उन्हें वॉयस आउटपुट पर लागू करना भी शामिल हो सकता है। ध्वनिक मॉडलिंग नियम-आधारित विधियों, जैसे सुपरपोजिशनल मॉडल और लक्ष्य सन्निकटन मॉडल, या डेटा-संचालित विधियों, जैसे तंत्रिका नेटवर्क और ट्रांसफार्मर का उपयोग करके किया जा सकता है।
- वोकोडिंग: इस घटक में ध्वनिक विशेषताओं को निरंतर ऑडियो सिग्नल में परिवर्तित करना शामिल है। वोकोडिंग में मूल आवृत्ति और फ़ोन अवधि को नियंत्रित करके बेहतर स्तर पर वांछित आवाज़ की गुणवत्ता और लय को संशोधित या शामिल करना भी शामिल हो सकता है। वोकोडिंग नियम-आधारित विधियों, जैसे स्रोत-फ़िल्टर मॉडल और तरंग संयोजन, या डेटा-संचालित विधियों, जैसे तंत्रिका नेटवर्क और ट्रांसफ़ॉर्मर का उपयोग करके किया जा सकता है
वेवनेट और सैंपलआरएनएन
क्रांतिकारी वेवनेट मॉडल की खोज और टीटीएस में इसका योगदान।
वेवनेट मॉडल और टीटीएस में इसका योगदान इस प्रकार है:
- वेवनेट मॉडल: वेवनेट कच्चे ऑडियो तरंगों का एक जनरेटिव मॉडल है जो विस्तृत कारणात्मक संवहन के साथ एक गहरे संवहनशील तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। वेवनेट सीधे सॉफ्टमैक्स आउटपुट लेयर का उपयोग करके सभी पिछले नमूनों पर आधारित प्रत्येक ऑडियो नमूने के संभाव्यता वितरण को मॉडल करता है। वेवनेट इस वितरण से नमूना लेकर या टेक्स्ट या स्पीकर पहचान जैसे अतिरिक्त इनपुट पर कंडीशनिंग करके भाषण उत्पन्न कर सकता है।
- टीटीएस में योगदान: वेवनेट ने पिछले तरीकों की तुलना में संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता, स्वाभाविकता और विविधता में काफी सुधार किया है। वेवनेट ऐसी वाणी उत्पन्न कर सकता है जो अधिक मानवीय और यथार्थवादी लगती है, और विभिन्न भाषाओं, लहजों, शैलियों और भावनाओं के अनुकूल भी हो सकती है। वेवनेट ने TTS के लिए कई बाद के न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडलों को प्रेरित किया है, जैसे कि टैकोट्रॉन, डीप वॉयस और ट्रांसफॉर्मर TTS3 वेवनेट ने TTS के लिए नए अनुप्रयोगों और परिदृश्यों को भी सक्षम किया है, जैसे कि वॉयस क्लोनिंग, वॉयस कन्वर्जन, वॉयस इम्पर्सनेशन और वॉयस वॉटरमार्किंग
डीप जनरेटिव मॉडलिंग के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाली, मानव जैसी वाणी उत्पन्न करने की वेवनेट की क्षमता।
डीप जनरेटिव मॉडलिंग के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाली, मानव जैसी वाणी उत्पन्न करने की वेवनेट की क्षमता है:
- गहन जनरेटिव मॉडलिंग: वेवनेट कच्चे ऑडियो तरंगों का एक गहरा जनरेटिव मॉडल है जो विस्तृत कारणात्मक संवहन के साथ एक गहरे संवहनशील तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। वेवनेट सीधे सॉफ्टमैक्स आउटपुट लेयर का उपयोग करके सभी पिछले नमूनों पर आधारित प्रत्येक ऑडियो नमूने के संभाव्यता वितरण को मॉडल करता है। वेवनेट इस वितरण से नमूना लेकर या टेक्स्ट या स्पीकर पहचान जैसे अतिरिक्त इनपुट पर कंडीशनिंग करके भाषण उत्पन्न कर सकता है।
- उच्च गुणवत्ता वाला भाषण: वेवनेट पिछले तरीकों की तुलना में अधिक प्राकृतिक और यथार्थवादी लगने वाली वाणी उत्पन्न कर सकता है, जो कि छंद और आवाज़ की गुणवत्ता के भाषाई और ध्वनिक भिन्नताओं को कैप्चर करके संभव है। वेवनेट विभिन्न भाषाओं, लहजों, शैलियों और भावनाओं के अनुकूल भी हो सकता है। वेवनेट ने पिछले तरीकों की तुलना में संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार किया है, जिससे मानव प्रदर्शन के साथ अंतर 50% से अधिक कम हो गया है।
- मानव-जैसी वाणी: वेवनेट किसी भी मानवीय आवाज़ की नकल करने वाली आवाज़ उत्पन्न कर सकता है, जो सीधे मानवीय आवाज़ की रिकॉर्डिंग के बाद आवाज़ को मॉडलिंग करके अभिनेताओं पर आधारित होती है। ध्वनियों को संश्लेषित करने के बजाय, यह एक वास्तविक व्यक्ति की नकल कर रहा है। वेवनेट टीटीएस के लिए नए अनुप्रयोगों और परिदृश्यों को भी सक्षम कर सकता है, जैसे कि आवाज़ क्लोनिंग, आवाज़ रूपांतरण, आवाज़ प्रतिरूपण और आवाज़ वॉटरमार्किंग
बेहतर दक्षता के साथ भाषण उत्पन्न करने के लिए वैकल्पिक दृष्टिकोण के रूप में सैंपलआरएनएन का परिचय।
बेहतर दक्षता के साथ भाषण उत्पन्न करने के लिए वैकल्पिक दृष्टिकोण के रूप में SampleRNN का परिचय इस प्रकार है:
- नमूनाआरएनएन: सैंपलआरएनएन कच्चे ऑडियो तरंगों का एक ऑटोरिग्रैसिव जेनरेटिव मॉडल है जो गहरी पदानुक्रमित संरचना का उपयोग करता है आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) नमूना अनुक्रम में निर्भरता मॉडल करने के लिए। SampleRNN सभी पिछले नमूनों और पाठ या वक्ता पहचान जैसे अतिरिक्त इनपुट दिए गए प्रत्येक ऑडियो नमूने के सशर्त वितरण से नमूना लेकर भाषण उत्पन्न कर सकता है।
- वैकल्पिक दृष्टिकोण: सैंपलआरएनएन वेवनेट का एक वैकल्पिक दृष्टिकोण है, जो भाषण उत्पन्न करने के लिए विस्तृत कारण संबंधी संवलन के साथ एक गहरे संवलनशील तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। सैंपलआरएनएन में अलग-अलग क्लॉक-रेट पर काम करने वाले अलग-अलग मॉड्यूल हैं, जो कम्प्यूटेशनल संसाधनों को आवंटित करने और अमूर्तता के विभिन्न स्तरों को मॉडलिंग करने में अधिक लचीलापन देता है।
- बेहतर दक्षता: SampleRNN, WaveNet की तुलना में बेहतर दक्षता के साथ भाषण उत्पन्न कर सकता है, क्योंकि इसमें कम कम्प्यूटेशनल जटिलता और मेमोरी की आवश्यकता होती है। SampleRNN, प्रशिक्षण और अनुमान को गति देने के लिए शिक्षक बल और अनुसूचित नमूनाकरण जैसी समानांतरता और अनुकूलन तकनीकों का भी लाभ उठा सकता है।
स्थानांतरण अधिगम और बहुभाषी टीटीएस
टीटीएस के लिए स्थानांतरण शिक्षण तकनीकों में प्रगति
टीटीएस के लिए स्थानांतरण शिक्षण तकनीकों में प्रगति इस प्रकार है:
स्थानांतरण अधिगमट्रांसफर लर्निंग एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो किसी नए कार्य या डोमेन के लिए पूर्व प्रशिक्षित मॉडल के ज्ञान का लाभ उठाती है। ट्रांसफर लर्निंग केवल कुछ मिनटों के भाषण डेटा का उपयोग करके, नई आवाज़ के लिए टीटीएस मॉडल को अनुकूलित करने के लिए डेटा की आवश्यकता और प्रशिक्षण समय को कम कर सकती है।
प्रगति: टीटीएस के लिए स्थानांतरण शिक्षण तकनीकों में कुछ प्रगति इस प्रकार हैं:
- एकल-स्पीकर TTS मॉडल का फाइन-ट्यूनिंगइस तकनीक में केवल कुछ मिनट के भाषण डेटा का उपयोग करके नए स्पीकर के लिए उच्च गुणवत्ता वाले सिंगल-स्पीकर TTS मॉडल को ठीक करना शामिल है। यह तकनीक पुरुष और महिला दोनों लक्षित वक्ताओं के लिए 27 घंटे से अधिक डेटा पर स्क्रैच से प्रशिक्षित मॉडल के बराबर प्रदर्शन दे सकती है।
- बहु-स्पीकर TTS मॉडल को अपनाना: इस तकनीक में नए स्पीकर के कुछ मिनटों के भाषण डेटा का उपयोग करके, नई आवाज़ के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मल्टी-स्पीकर TTS मॉडल को अनुकूलित करना शामिल है। यह तकनीक या तो नए स्पीकर के व्युत्पन्न स्पीकर एम्बेडिंग पर सीधे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को कंडीशन कर सकती है, या नए स्पीकर के डेटा पर मॉडल को फाइन-ट्यून कर सकती है।
- कम संसाधन वाले भावनात्मक टीटीएस की खोज: इस तकनीक में भावनात्मक भाषण डेटा की एक छोटी राशि का उपयोग करके कम संसाधन भावनात्मक टीटीएस के लिए स्थानांतरण सीखने के तरीकों की खोज करना शामिल है। यह तकनीक लक्षित वक्ता की भावना और शैली को कैप्चर करके संश्लेषित भाषण की स्वाभाविकता और अभिव्यक्ति को बेहतर बना सकती है।
इसका स्पष्टीकरण कि कैसे स्थानांतरण अधिगम सीमित डेटा के साथ कई भाषाओं में टीटीएस मॉडलों को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है।
ट्रांसफर लर्निंग किस प्रकार सीमित डेटा के साथ कई भाषाओं में टीटीएस मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है:
- कई भाषाएं: ट्रांसफ़र लर्निंग क्रॉस-लिंगुअल या बहुभाषी ट्रांसफ़र लर्निंग विधियों का उपयोग करके सीमित डेटा के साथ कई भाषाओं में TTS मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम हो सकता है। क्रॉस-लिंगुअल ट्रांसफ़र लर्निंग में लक्ष्य भाषा डेटा की एक छोटी मात्रा का उपयोग करके उच्च-संसाधन भाषा से कम-संसाधन भाषा में एक पूर्व-प्रशिक्षित TTS मॉडल को फ़ाइन-ट्यूनिंग करना शामिल है। बहुभाषी ट्रांसफ़र लर्निंग में कम-संसाधन भाषाओं के संयुक्त बहुभाषी डेटासेट का उपयोग करके एक पूर्व-प्रशिक्षित बहु-स्पीकर TTS मॉडल को एक नई भाषा में अनुकूलित करना शामिल है।
- सीमित डेटा: ट्रांसफर लर्निंग डेटा वृद्धि और आंशिक नेटवर्क-आधारित ट्रांसफर लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके कम संसाधन वाली भाषाओं के लिए डेटा की कमी की समस्या को दूर कर सकता है। डेटा वृद्धि में पिच शिफ्टिंग, स्पीड पर्टर्बेशन और नॉइज़ एडिशन जैसे विभिन्न परिवर्तनों को लागू करके मूल डेटा से सिंथेटिक स्पीच डेटा उत्पन्न करना शामिल है। आंशिक नेटवर्क-आधारित ट्रांसफर लर्निंग में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की केवल कुछ परतों या मॉड्यूल को नए मॉडल में स्थानांतरित करना शामिल है, जबकि बाकी को फ्रीज या त्यागना शामिल है।
बहुभाषी टीटीएस प्रणाली विकसित करने के लाभ और चुनौतियाँ
बहुभाषी टीटीएस प्रणाली विकसित करने के कुछ लाभ और चुनौतियाँ इस प्रकार हैं:
- फ़ायदेबहुभाषी TTS सिस्टम एकल मॉडल का उपयोग करके कई भाषाओं के लिए भाषण संश्लेषण प्रदान कर सकते हैं, जो कम संसाधन वाली भाषाओं के लिए डेटा की आवश्यकता और प्रशिक्षण समय को कम कर सकता है। बहुभाषी TTS सिस्टम विभिन्न भाषाओं के भाषाई और ध्वनिक भिन्नताओं को कैप्चर करके संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता, स्वाभाविकता और विविधता में भी सुधार कर सकते हैं। बहुभाषी TTS सिस्टम TTS के लिए नए अनुप्रयोगों और परिदृश्यों को भी सक्षम कर सकते हैं, जैसे क्रॉस-लिंगुअल संश्लेषण, वॉयस क्लोनिंग, वॉयस रूपांतरण, वॉयस प्रतिरूपण और वॉयस वॉटरमार्किंग।
- चुनौतियांबहुभाषी टेक्स्ट-टू-स्पीच सिस्टम को कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जैसे कि कई भाषाओं के लिए उपयुक्त प्रतिनिधित्व ढूँढना, जैसे कि अंतर्राष्ट्रीय ध्वन्यात्मक वर्णमाला (IPA) या ग्राफीम। बहुभाषी TTS सिस्टम को भाषा-विशिष्ट और भाषा-स्वतंत्र मॉडलिंग के बीच व्यापार-बंद से निपटने की भी आवश्यकता होती है, साथ ही विभिन्न भाषाओं के लिए डेटा की मात्रा और गुणवत्ता के बीच संतुलन भी बनाए रखना होता है। बहुभाषी TTS सिस्टम को विभिन्न भाषाओं में वक्ता की पहचान, बोलने की शैली और भावना के मुद्दों को भी संबोधित करने की आवश्यकता होती है।
चुनौतियाँ और भविष्य की दिशाएँ
नैतिक प्रतिपूर्ति
टीटीएस से संबंधित कुछ नैतिक चिंताएं इस प्रकार हैं:
- आवाज क्लोनिंग: वॉयस क्लोनिंग एक ऐसी कृत्रिम आवाज़ बनाने की प्रक्रिया है जो लक्षित वक्ता से थोड़ी मात्रा में भाषण डेटा का उपयोग करके किसी विशिष्ट मानव आवाज़ की नकल करती है। वॉयस क्लोनिंग के सकारात्मक अनुप्रयोग हो सकते हैं, जैसे बीमारी या चोट के कारण बोलने की क्षमता खो चुके लोगों की आवाज़ को बहाल करना, या ऐतिहासिक हस्तियों या मशहूर हस्तियों की आवाज़ को संरक्षित करना। हालाँकि, वॉयस क्लोनिंग के नकारात्मक प्रभाव भी हो सकते हैं, जैसे लक्षित वक्ता की गोपनीयता और सहमति का उल्लंघन करना, या नकली या भ्रामक सामग्री बनाना जो लक्षित वक्ता की प्रतिष्ठा या विश्वसनीयता को नुकसान पहुँचा सकती है।
- डीपफेकडीपफेक सिंथेटिक मीडिया हैं जो डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके मौजूदा छवियों और वीडियो को स्रोत छवियों या वीडियो पर जोड़ते हैं और सुपरइम्पोज़ करते हैं। डीपफेक यथार्थवादी और विश्वसनीय वीडियो या ऑडियो क्लिप बना सकते हैं जो लोगों को ऐसी बातें कहते या करते हुए दिखाते हैं जो उन्होंने कभी नहीं कही या नहीं की। डीपफेक में दुर्भावनापूर्ण अनुप्रयोग हो सकते हैं, जैसे गलत सूचना, प्रचार या मानहानि फैलाना, या जनता की राय, व्यवहार या भावनाओं में हेरफेर करना।
- पूर्वाग्रह और भेदभाव: पूर्वाग्रह और भेदभाव लोगों या समूहों के साथ नस्ल, लिंग, आयु या धर्म जैसी विशेषताओं के आधार पर अनुचित या पक्षपातपूर्ण व्यवहार है। पूर्वाग्रह और भेदभाव टेक्स्ट-टू-स्पीच सिस्टम को विभिन्न तरीकों से प्रभावित कर सकते हैं, जैसे कि भाषण संश्लेषण के लिए भाषाओं, लहजे, शैलियों और भावनाओं का चयन, या भाषण डेटा और मॉडल में विविध आवाज़ों और पहचानों का प्रतिनिधित्व और समावेश। पूर्वाग्रह और भेदभाव के हानिकारक परिणाम हो सकते हैं, जैसे रूढ़िवादिता को मजबूत करना, अल्पसंख्यकों को हाशिए पर रखना, या कुछ समूहों को सूचना या सेवाओं तक पहुँचने से रोकना।
इससे हमें टीटीएस प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार उपयोग और संभावित विनियमनों के महत्व का पता चलता है:
- जिम्मेदार उपयोगटीटीएस तकनीक का जिम्मेदार उपयोग टीटीएस तकनीक का नैतिक और कानूनी उपयोग है जो वॉयस टैलेंट और वॉयस उपयोगकर्ताओं के अधिकारों, गोपनीयता और सहमति का सम्मान करता है, और जो सिंथेटिक आवाज़ों के नुकसान या दुरुपयोग को रोकता है या कम करता है। टीटीएस तकनीक के जिम्मेदार उपयोग के लिए टीटीएस उत्पादों और सेवाओं के डिजाइन और विकास से लेकर बिक्री और अंतिम उपयोग तक पूरी प्रौद्योगिकी मूल्य श्रृंखला में हितधारकों की भागीदारी और सहयोग की आवश्यकता होती है। टीटीएस तकनीक के जिम्मेदार उपयोग के लिए नैतिक निर्णय लेने, जोखिम मूल्यांकन और पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं और दिशानिर्देशों को अपनाने की भी आवश्यकता होती है।
- संभावित विनियमनटीटीएस तकनीक के लिए संभावित विनियमन वे कानून और नीतियाँ हैं जो टीटीएस तकनीक के विकास, परिनियोजन और उपयोग को नियंत्रित करती हैं, और जो वॉयस टैलेंट और वॉयस उपयोगकर्ताओं के हितों और अधिकारों की रक्षा करती हैं। टीटीएस तकनीक के लिए संभावित विनियमनों में ये शामिल हो सकते हैं:
- डेटा संरक्षण और गोपनीयता कानूनये कानून व्यक्तिगत डेटा, जैसे वॉयस रिकॉर्डिंग या वॉयस मॉडल के संग्रह, प्रसंस्करण, भंडारण और साझाकरण को विनियमित करते हैं, और डेटा विषयों की सहमति और डेटा नियंत्रकों और प्रोसेसरों के अनुपालन की आवश्यकता होती है।
- बौद्धिक संपदा और कॉपीराइट कानूनये कानून आवाज की रिकॉर्डिंग या आवाज मॉडल पर आवाज प्रतिभा के स्वामित्व और अधिकारों की रक्षा करते हैं, और दूसरों द्वारा उनकी आवाज के अनधिकृत उपयोग या पुनरुत्पादन को रोकते हैं।
- धोखाधड़ी-रोधी और मानहानि-रोधी कानूनये कानून सिंथेटिक आवाज़ों, जैसे डीपफेक या वॉयस फ़िशिंग का उपयोग करके झूठी या भ्रामक सामग्री के निर्माण या प्रसार पर रोक लगाते हैं, जो वॉयस टैलेंट या वॉयस उपयोगकर्ताओं की प्रतिष्ठा या विश्वसनीयता को नुकसान पहुंचा सकते हैं।
वास्तविक समय टीटीएस और कम विलंबता
वास्तविक समय टीटीएस और कम विलंबता प्राप्त करने में कुछ चुनौतियाँ हैं:
- अभिकलनात्मक जटिलता: टीटीएस मॉडल, विशेष रूप से न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल, में उच्च कम्प्यूटेशनल जटिलता और मेमोरी की आवश्यकता होती है, क्योंकि उन्हें बड़ी मात्रा में टेक्स्ट और स्पीच डेटा को प्रोसेस करने और उच्च-गुणवत्ता वाले ऑडियो सैंपल बनाने की आवश्यकता होती है। यह टीटीएस मॉडल की गति और दक्षता को सीमित कर सकता है, विशेष रूप से लंबे-फ़ॉर्म सामग्री या बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के लिए।
- नेटवर्क संकुलन: टीटीएस मॉडल, विशेष रूप से क्लाउड-आधारित मॉडल, उपयोगकर्ताओं को स्पीच आउटपुट देने के लिए नेटवर्क कनेक्टिविटी और बैंडविड्थ पर निर्भर करते हैं। हालाँकि, नेटवर्क कंजेशन के कारण स्पीच डेटा के प्रसारण में देरी, पैकेट लॉस या घबराहट हो सकती है, जो संश्लेषित स्पीच की गुणवत्ता और स्वाभाविकता को ख़राब कर सकती है।
- प्रयोगकर्ता का अनुभव: TTS मॉडल, खास तौर पर वास्तविक समय संचार अनुप्रयोगों के लिए, एक सहज और इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने की आवश्यकता है जो उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं और प्राथमिकताओं से मेल खाता हो। हालाँकि, उपयोगकर्ता अनुभव विभिन्न कारकों से प्रभावित हो सकता है, जैसे कि संश्लेषित भाषण की विलंबता, विश्वसनीयता और विविधता, साथ ही साथ सिंथेटिक आवाज़ों की आवाज़ की गुणवत्ता, शैली और भावना।
इससे हम टीटीएस अनुप्रयोगों के लिए अनुमान समय को कम करने के महत्व पर आते हैं:
- वास्तविक समय प्रदर्शनटीटीएस अनुप्रयोगों के लिए अनुमान समय को कम करने से वास्तविक समय भाषण संश्लेषण को सक्षम किया जा सकता है, जो कि डिजिटल सहायकों, मोबाइल फोन, एम्बेडेड डिवाइस आदि जैसे कई व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए एक आवश्यकता है। वास्तविक समय भाषण संश्लेषण प्रणाली एक सहज और इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान कर सकती है जो उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं और प्राथमिकताओं से मेल खाती है।
- संसाधन क्षमता: टीटीएस अनुप्रयोगों के लिए अनुमान समय को कम करने से टीटीएस मॉडल, विशेष रूप से न्यूरल नेटवर्क-आधारित मॉडल की संसाधन दक्षता में भी सुधार हो सकता है, जिसमें उच्च कम्प्यूटेशनल जटिलता और मेमोरी आवश्यकताएं होती हैं। संसाधन दक्षता टीटीएस मॉडल की लागत और ऊर्जा खपत को कम कर सकती है, और उन्हें विभिन्न उपकरणों और प्लेटफार्मों के लिए अधिक सुलभ और स्केलेबल बना सकती है।
- गुणवत्ता में सुधार: TTS अनुप्रयोगों के लिए अनुमान समय को कम करने से नेटवर्क की भीड़ या अन्य कारकों के कारण होने वाली देरी, पैकेट हानि या घबराहट को कम करके संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता, स्वाभाविकता और विविधता को भी बढ़ाया जा सकता है। गुणवत्ता में सुधार उपयोगकर्ताओं और वॉयस टैलेंट की संतुष्टि और विश्वास को बढ़ा सकता है, और सिंथेटिक आवाज़ों के नुकसान या दुरुपयोग को रोक सकता है या कम कर सकता है।
भावना और अभिव्यक्ति
टीटीएस आवाजों में भावना और अभिव्यक्ति जोड़ने के लिए चल रहे कुछ शोध इस प्रकार हैं:
- भावना तीव्रता इनपुटइस शोध में भावनात्मक टीटीएस को बेहतर बनाने के लिए अप्रशिक्षित निष्कर्षण से भावना तीव्रता इनपुट का उपयोग करना शामिल है। भावना तीव्रता इनपुट एक भावना पहचानकर्ता के ध्यान या प्रमुखता मानचित्र से प्राप्त होता है, जो भाषण के उन क्षेत्रों को इंगित करता है जो अधिक भावनात्मक हैं। भावना तीव्रता इनपुट का उपयोग सिंथेटिक भाषण में भावना अभिव्यक्ति की डिग्री को नियंत्रित करने के लिए किया जा सकता है।
- भावना और शैली एम्बेडिंगइस शोध में वैश्विक, क्लस्टर या फ्रेम स्तर पर संदर्भ ऑडियो से भावना और शैली एम्बेडिंग निकालने के लिए अप्रशिक्षित विधियों का उपयोग करना शामिल है। भावना और शैली एम्बेडिंग विभिन्न भावनाओं और शैलियों में छंद और आवाज की गुणवत्ता के बदलावों को पकड़ सकती है। भावना और शैली एम्बेडिंग का उपयोग वांछित भावना और शैली के साथ भाषण उत्पन्न करने के लिए टीटीएस मॉडल को कंडीशन करने के लिए किया जा सकता है।
- भावना रूपांतरण: इस शोध में तटस्थ भाषण से भावनात्मक भाषण उत्पन्न करने के लिए आवाज़ या भावना रूपांतरण जैसी तकनीकों का उपयोग करना शामिल है। भावना रूपांतरण वक्ता की कथित भावना को बदलने के लिए भाषण की प्रोसोडिक और स्पेक्ट्रल विशेषताओं को संशोधित कर सकता है। भावना रूपांतरण का उपयोग टीटीएस मॉडल के प्रशिक्षण के लिए भावनात्मक डेटा को बढ़ाने के लिए या एक ही टेक्स्ट इनपुट से अलग-अलग भावनाओं के साथ भाषण को संश्लेषित करने के लिए किया जा सकता है।
उपरोक्त को ध्यान में रखते हुए अगला महत्वपूर्ण कारक विभिन्न क्षेत्रों में भावनात्मक भाषण संश्लेषण का महत्व है:
- आभासी सहायकभावनात्मक भाषण संश्लेषण आभासी सहायकों, जैसे कि सिरी, एलेक्सा, या कॉर्टाना की स्वाभाविकता और अन्तरक्रियाशीलता को बढ़ा सकता है, जिससे उन्हें संदर्भ और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के अनुसार अलग-अलग भावनाओं और शैलियों को व्यक्त करने में सक्षम बनाया जा सकता है। भावनात्मक भाषण संश्लेषण आभासी सहायक तकनीक में उपयोगकर्ता की संतुष्टि और विश्वास को भी बेहतर बना सकता है, उन्हें अधिक आकर्षक और सहानुभूतिपूर्ण बनाकर।
- मनोरंजनभावनात्मक भाषण संश्लेषण मनोरंजन उद्योग को समृद्ध कर सकता है, जैसे कि वीडियो गेम, फिल्में या ऑडियोबुक, पात्रों, कथावाचकों या गायकों के लिए यथार्थवादी और विविध सिंथेटिक आवाज़ें बनाकर। भावनात्मक भाषण संश्लेषण मनोरंजन के लिए नए अनुप्रयोगों और परिदृश्यों को भी सक्षम कर सकता है, जैसे कि आवाज़ क्लोनिंग, आवाज़ रूपांतरण, आवाज़ प्रतिरूपण और आवाज़ वॉटरमार्किंग।
- सरल उपयोगभावनात्मक भाषण संश्लेषण विकलांग या विशेष जरूरतों वाले लोगों, जैसे कि दृष्टि दोष, डिस्लेक्सिया या वाचाघात, की पहुंच और समावेशन में सुधार कर सकता है, उन्हें संचार या सूचना के लिए अभिव्यंजक और व्यक्तिगत सिंथेटिक भाषण प्रदान करके। भावनात्मक भाषण संश्लेषण विकलांग या विशेष जरूरतों वाले लोगों के भावनात्मक कल्याण और मानसिक स्वास्थ्य का भी समर्थन कर सकता है, उन्हें भावनात्मक प्रतिक्रिया या साहचर्य प्रदान करके।
AI सहायकों और IoT उपकरणों के साथ एकीकरण
एआई सहायकों और IoT उपकरणों के साथ टीटीएस प्रौद्योगिकी का एकीकरण।
एआई सहायकों और IoT उपकरणों के साथ टीटीएस प्रौद्योगिकी के एकीकरण में कुछ विकास इस प्रकार हैं:
- डिवाइस पर Azure Neural TTS: Azure Neural TTS एक शक्तिशाली स्पीच सिंथेसिस सेवा है जो उपयोगकर्ताओं को AI का उपयोग करके टेक्स्ट को जीवंत भाषण में बदलने की अनुमति देती है। Azure Neural TTS ने हाल ही में डिस्कनेक्टेड और हाइब्रिड परिदृश्यों, जैसे स्क्रीन रीडर, कारों में वॉयस असिस्टेंट या एम्बेडेड डिवाइस के लिए प्राकृतिक ऑन-डिवाइस वॉयस की उपलब्धता की घोषणा की है। डिवाइस पर Azure Neural TTS विभिन्न डिवाइस और प्लेटफ़ॉर्म पर स्पीच सिंथेसिस के लिए उच्च गुणवत्ता, उच्च दक्षता और उच्च प्रतिक्रियाशीलता प्रदान कर सकता है।
- Google क्लाउड टेक्स्ट-टू-स्पीच एपीआई: Google क्लाउड टेक्स्ट-टू-स्पीच API एक क्लाउड-आधारित सेवा है जो उपयोगकर्ताओं को Google के ग्राउंडब्रेकिंग न्यूरल नेटवर्क के साथ प्राकृतिक-ध्वनि वाले भाषण को संश्लेषित करने में सक्षम बनाती है। Google क्लाउड टेक्स्ट-टू-स्पीच API 140 से अधिक भाषाओं और प्रकारों का समर्थन करता है, और उपयोगकर्ताओं को सिंथेटिक भाषण की पिच, बोलने की दर और आवाज प्रोफ़ाइल को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। Google क्लाउड टेक्स्ट-टू-स्पीच API विभिन्न ब्रांडों और अनुप्रयोगों के लिए अद्वितीय और वैयक्तिकृत आवाज़ें बनाने के लिए कस्टम वॉयस क्रिएशन और वॉयस ट्यूनिंग का भी समर्थन करता है।
उबरटीटीएस एक उन्नत टेक्स्ट-टू-स्पीच कार्यक्रम उपर्युक्त दोनों Azure और Google AI प्रौद्योगिकियों की क्षमताओं को एक में पूर्ण उपयोग के साथ जोड़ता है एसएसएमएल विशेषताएं.
- डिवाइस पर भाषणस्पीच ऑन-डिवाइस एक ऐसा समाधान है जो उपयोगकर्ताओं को किसी भी डिवाइस, जैसे कि फ़ोन, टैबलेट, कार, टीवी या स्पीकर पर स्थानीय रूप से सर्वर-गुणवत्ता वाली स्पीच AI चलाने में सक्षम बनाता है। स्पीच ऑन-डिवाइस नेटवर्क कनेक्टिविटी या विलंबता समस्याओं के बिना तेज़ और विश्वसनीय स्पीच पहचान और संश्लेषण प्रदान कर सकता है। स्पीच ऑन-डिवाइस विविध उपयोगकर्ता परिदृश्यों और प्राथमिकताओं के लिए बहुभाषी और क्रॉस-भाषाई भाषण क्षमताओं का भी समर्थन कर सकता है।
स्मार्ट होम सिस्टम, स्वास्थ्य सेवा और सुलभता समाधानों में टीटीएस को शामिल करने के लाभों पर चर्चा करना भी महत्वपूर्ण है:
- स्मार्ट होम सिस्टम: TTS स्मार्ट होम सिस्टम, जैसे कि स्मार्ट स्पीकर, स्मार्ट डिस्प्ले या स्मार्ट अप्लायंसेज की कार्यक्षमता और अन्तरक्रियाशीलता को बढ़ा सकता है, जिससे उन्हें प्राकृतिक और अभिव्यंजक भाषण का उपयोग करके उपयोगकर्ताओं के साथ संवाद करने में सक्षम बनाया जा सके। TTS स्मार्ट होम सिस्टम को अधिक आकर्षक और वैयक्तिकृत बनाकर उनके उपयोगकर्ता अनुभव और संतुष्टि में भी सुधार कर सकता है।
- स्वास्थ्य देखभाल: टीटीएस उपयोगकर्ताओं को वास्तविक और अनुकूलित भाषण संश्लेषण प्रदान करके टेलीमेडिसिन, स्वास्थ्य शिक्षा या मानसिक स्वास्थ्य सहायता जैसी स्वास्थ्य सेवाओं की गुणवत्ता और पहुंच में सुधार कर सकता है। टीटीएस रोगियों और प्रदाताओं के बीच दूरस्थ और कुशल संचार को सक्षम करके स्वास्थ्य सेवा वितरण की लागत और समय को भी कम कर सकता है।
- सुलभता समाधान: टीटीएस विकलांग या विशेष जरूरतों वाले लोगों, जैसे कि दृष्टि दोष, डिस्लेक्सिया या वाचाघात, को संचार या सूचना के लिए भाषण आउटपुट प्रदान करके सशक्त बना सकता है। टीटीएस विकलांग या विशेष जरूरतों वाले लोगों को भावनात्मक प्रतिक्रिया या साहचर्य प्रदान करके उनके भावनात्मक कल्याण और समावेश का भी समर्थन कर सकता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (एफएक्यू)
पहला टेक्स्ट-टू-स्पीच सॉफ्टवेयर कौन सा है?
पहला टेक्स्ट-टू-स्पीच सॉफ्टवेयर कुर्ज़वील एप्लाइड इंटेलिजेंस ने 1984 में पर्सनल कंप्यूटर के लिए पहला व्यावसायिक रूप से उपलब्ध स्पीच रिकग्निशन सॉफ़्टवेयर जारी किया था। हालाँकि, पहला स्पीच सिंथेसिस सिस्टम कंप्यूटर-आधारित था और 1950 के दशक के अंत में बेल लेबोरेटरीज और आईबीएम द्वारा विकसित किया गया था। पहला मैकेनिकल स्पीच सिंथेसाइज़र 1800 के दशक की शुरुआत में चार्ल्स व्हीटस्टोन द्वारा विकसित किया गया था।
टीटीएस की शुरुआत किसने की?
टीटीएस की शुरुआत किसने की, इसका कोई निश्चित उत्तर नहीं है, क्योंकि विभिन्न शोधकर्ताओं और कंपनियों ने वर्षों से भाषण संश्लेषण और पहचान प्रणालियों के विकास में योगदान दिया है। हालाँकि, टीटीएस के कुछ अग्रदूतों में शामिल हैं:
- क्रिश्चियन क्रेटज़ेनस्टीन, एक जर्मन-डेनमार्क वैज्ञानिक थे जिन्होंने 1700 के दशक में मानव आवाज की नकल करने वाले ध्वनिक अनुनादकों का निर्माण किया था।
- चार्ल्स व्हीटस्टोन, एक ब्रिटिश आविष्कारक जिन्होंने 1800 के दशक के आरम्भ में पहला यांत्रिक स्पीच सिंथेसाइज़र विकसित किया था।
- होमर डुडले, एक अमेरिकी इलेक्ट्रिकल इंजीनियर थे जिन्होंने 1939 में पहला इलेक्ट्रॉनिक स्पीच सिंथेसाइज़र, VODER (वॉयस ऑपरेटिंग डेमोंस्ट्रेटर) बनाया था।
- जॉन लैरी केली जूनियर, बेल लैब्स के एक भौतिक विज्ञानी थे, जिन्होंने 1961 में भाषण संश्लेषण के लिए आईबीएम कंप्यूटर का उपयोग किया था।
- नोरिको उमेदा व अन्य, जापान के इलेक्ट्रोटेक्निकल प्रयोगशाला के शोधकर्ता जिन्होंने 1968 में पहली सामान्य अंग्रेजी टेक्स्ट-टू-स्पीच प्रणाली विकसित की थी।
- रे कुर्ज़वील, एक अमेरिकी आविष्कारक जिन्होंने 1984 में पर्सनल कंप्यूटर के लिए पहला व्यावसायिक रूप से उपलब्ध वाक् पहचान सॉफ्टवेयर जारी किया था।
संश्लिष्ट भाषण का इतिहास क्या है?
संश्लेषित भाषण का इतिहास संक्षेप में इस प्रकार बताया जा सकता है:
- कृत्रिम वाणी का इतिहास 1700 के दशक से शुरू होता है, जब कुछ शोधकर्ताओं और आविष्कारकों ने ऐसे यांत्रिक उपकरण बनाने का प्रयास किया जो मानव जैसी ध्वनि उत्पन्न कर सकें, जैसे ध्वनिक अनुनादक और वाणी संश्लेषक।
- संश्लेषित भाषण का इतिहास 20वीं शताब्दी में आगे बढ़ा, जब पाठ या अन्य इनपुट से भाषण उत्पन्न करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक और कंप्यूटर-आधारित प्रणालियों का विकास किया गया, जैसे कि VODER, IBM कंप्यूटर और इलेक्ट्रोटेक्निकल प्रयोगशाला प्रणाली।
- 20वीं सदी के अंत और 21वीं सदी के प्रारंभ में संश्लिष्ट भाषण का इतिहास और आगे बढ़ा, जब संश्लिष्ट भाषण की गुणवत्ता, स्वाभाविकता और विविधता को बेहतर बनाने के लिए नई तकनीकें और प्रौद्योगिकियां शुरू की गईं, जैसे कि न्यूरल नेटवर्क, वॉयस क्लोनिंग और भावना और शैली एम्बेडिंग
एआई में वाक् पहचान का इतिहास क्या है?
एआई में वाक् पहचान का इतिहास संक्षेप में इस प्रकार बताया जा सकता है:
- वाक् पहचान वह तकनीक है जो कंप्यूटर को बोली गई भाषा को पहचानने और उसे पाठ में अनुवाद करने में सक्षम बनाती है।
पहली वाक् पहचान प्रणाली 1952 में बेल प्रयोगशालाओं द्वारा विकसित की गई थी और यह उच्च सटीकता के साथ बोले गए अंकों को पहचान सकती थी। - 1960 और 1970 के दशक में, वाक् पहचान प्रणालियों ने अपनी शब्दावली का विस्तार किया और सटीकता और गति में सुधार के लिए छिपे हुए मार्कोव मॉडल जैसे संभाव्य तरीकों का उपयोग किया।
- 1980 और 1990 के दशक में, वाक् पहचान प्रणालियाँ वक्ता-स्वतंत्र हो गईं और प्राकृतिक भाषा और बड़ी शब्दावली को संभालने के लिए तंत्रिका नेटवर्क और सांख्यिकीय भाषा मॉडल का उपयोग किया जाने लगा।
- 2000 और 2010 के दशकों में, वाक् पहचान प्रणालियों को गहन शिक्षण और बड़े डेटा में प्रगति से लाभ मिला, तथा विभिन्न क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में मानव के निकट प्रदर्शन प्राप्त हुआ।
वाक् संश्लेषण प्रौद्योगिकी क्या है?
स्पीच सिंथेसिस तकनीक डिजिटल टेक्स्ट इनपुट से कृत्रिम भाषण उत्पन्न करने की प्रक्रिया को संदर्भित करती है। इस तकनीक का उपयोग आमतौर पर उन उपकरणों और सॉफ़्टवेयर में किया जाता है जिन्हें लिखित सामग्री के ऑडियो आउटपुट की आवश्यकता होती है।
वाक् संश्लेषण प्रणालियाँ कब बनाई गईं?
पहली स्पीच सिंथेसिस प्रणाली 1770 के दशक में वोल्फगैंग वॉन केम्पेलेन और रूसी प्रोफेसर क्रिश्चियन क्रैट्ज़ेनस्टीन द्वारा बनाई गई थी। ये ध्वनिक-यांत्रिक स्पीच मशीनें स्पीच सिंथेसाइज़र के रूप में मानी जाने वाली पहली डिवाइस थीं।
वह पहला उपकरण कौन सा था जिसे स्पीच सिंथेसाइजर माना गया?
स्पीच सिंथेसाइज़र माना जाने वाला पहला उपकरण वोडर था, जिसे 1930 के दशक के अंत में होमर डुडले ने बनाया था। यह सीमित रेंज में मानव जैसी आवाज़ें निकालने में सक्षम था और इसका इस्तेमाल मुख्य रूप से शुरुआती वॉयस कोडिंग प्रयोगों के लिए किया जाता था।
समय के साथ संश्लेषण प्रौद्योगिकी किस प्रकार विकसित हुई है?
वोडर के निर्माण के बाद से संश्लेषण तकनीक काफ़ी विकसित हुई है। 1970 के दशक में, टेक्सास इंस्ट्रूमेंट्स ने पहला पूर्ण टेक्स्ट-टू-स्पीच सिस्टम बनाया, जिसे "स्पीक एंड स्पेल" के नाम से जाना जाता है। 1980 के दशक में यूनिट सिलेक्शन सिंथेसिस के विकास ने पहले से रिकॉर्ड किए गए शब्दों और वाक्यांशों को एक साथ जोड़कर अधिक प्राकृतिक लगने वाले भाषण की अनुमति दी। 1990 के दशक में स्पेक्ट्रोग्राम तकनीक और रैखिक पूर्वानुमान कोडिंग की शुरूआत ने संश्लेषित भाषण की गुणवत्ता में और सुधार किया। वर्तमान में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एल्गोरिदम का उपयोग अत्यधिक यथार्थवादी और समझदार भाषण उत्पन्न करने के लिए किया जाता है।
वोकोडर क्या है?
वोकोडर एक प्रकार का स्पीच सिंथेसाइज़र है जो स्पीच सिग्नल की विशेषताओं का विश्लेषण और संश्लेषण करके काम करता है। इसका आविष्कार मूल रूप से द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान सुरक्षित संचार के लिए किया गया था और तब से इसका उपयोग संगीत उत्पादन में रोबोटिक वोकल्स बनाने के लिए किया जाता है।
इकाई चयन संश्लेषण क्या है?
इकाई चयन संश्लेषण एक ऐसी तकनीक है जिसमें भाषण की पूर्व-रिकॉर्ड की गई इकाइयों, जैसे शब्दों या वाक्यांशों को उनकी ध्वन्यात्मक और उच्चारणात्मक विशेषताओं के आधार पर चुना जाता है और उन्हें एक साथ जोड़कर प्राकृतिक ध्वनि वाला भाषण तैयार किया जाता है।
सुबोध भाषण क्या है?
सुबोध भाषण से तात्पर्य उस भाषण से है जिसे श्रोता समझ सकता है। भाषण संश्लेषण के संदर्भ में, यह संश्लेषित भाषण की प्राकृतिक भाषण की तरह स्पष्ट और सटीक रूप से समझने की क्षमता को संदर्भित करता है।
डेकटॉक क्या है?
डेकटॉक एक स्पीच सिंथेसाइज़र है जो कंटेनेटिव सिंथेसिस का उपयोग करता है, जो यूनिट सिलेक्शन सिंथेसिस का दूसरा रूप है। इसका उपयोग आमतौर पर दृष्टिहीनों या पढ़ने में कठिनाई वाले लोगों के लिए सहायक प्रौद्योगिकी उपकरणों में किया जाता था।
हस्किन्स प्रयोगशालाएँ क्या है?
हस्किन्स लेबोरेटरीज एक निजी, गैर-लाभकारी शोध संस्थान है जो भाषण, भाषा और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के अध्ययन पर केंद्रित है। उन्होंने भाषण संश्लेषण तकनीक पर व्यापक शोध किया है।
पाठ को ऑडियो में कैसे बदला जाता है?
स्पीच सिंथेसिस की प्रक्रिया के ज़रिए टेक्स्ट को ऑडियो में बदला जाता है। इस प्रक्रिया में टेक्स्ट को ध्वन्यात्मक और भाषाई तत्वों में तोड़ना और संश्लेषण तकनीक का उपयोग करके स्पीच सिग्नल उत्पन्न करना शामिल है, जिन्हें फिर ऑडियो आउटपुट में बदल दिया जाता है।
अंतिम विचार
हमने ऊपर जो भी चर्चा की है उसके आधार पर टीटीएस प्रौद्योगिकी के रोबोटिक आवाज से लेकर प्राकृतिक मानव जैसी वाणी तक के विकास का संभावित निष्कर्ष यह हो सकता है:
पिछले दशकों में TTS तकनीक में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है, रोबोटिक और नीरस आवाज़ें बनाने से लेकर जीवंत और अभिव्यंजक भाषण उत्पन्न करने तक। इस विकास के मुख्य चालक नई संश्लेषण तकनीकों का विकास हैं, जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क-आधारित मॉडल, बड़े और विविध भाषण डेटा की उपलब्धता, और स्थानांतरण सीखने और डेटा वृद्धि विधियों का अनुप्रयोग।
टीटीएस तकनीक के विकास ने नई क्षमताओं और सुविधाओं को सक्षम किया है, जैसे कि वॉयस क्लोनिंग, इमोशन और स्टाइल एम्बेडिंग और वॉयस ट्यूनिंग। टीटीएस तकनीक के विकास ने वॉयस असिस्टेंट, मनोरंजन और एक्सेसिबिलिटी समाधान जैसे नए अनुप्रयोगों और परिदृश्यों को भी सक्षम किया है।
टीटीएस तकनीक के विकास ने नैतिक चिंताओं, गुणवत्ता मूल्यांकन और उपयोगकर्ता अनुभव जैसी नई चुनौतियां और अवसर भी लाए हैं। टीटीएस तकनीक का विकास भविष्य में भी जारी रहने की उम्मीद है, क्योंकि इस क्षेत्र में और अधिक शोध और नवाचार किए जा रहे हैं।
