Immaginate di poter trasformare senza soluzione di continuità il testo in un parlato ricco ed espressivo che suona proprio come una voce umana. È qui che entra in gioco SSML Text-to-Speech, che apre un mondo di possibilità per creare contenuti dinamici e coinvolgenti.
Comprendere le basi di SSML
Che cos'è la SSML?
- Definizione di SSML e suo scopo nel controllo della sintesi vocale
SSML è l'acronimo di Speech Synthesis Markup Language, un linguaggio di markup basato su xml. È un modo di scrivere il testo che indica al computer come pronunciarlo ad alta voce, il che è contenuto nell'elemento.
SSML può controllare aspetti quali la velocità, l'intonazione, il volume, la pronuncia e l'enfasi del discorso. SSML può anche aggiungere pause, interruzioni e altri effetti per rendere il discorso più naturale ed espressivo.
- Come SSML migliora l'espressività e la naturalezza del parlato sintetizzato
Il Text-to-Speech (TTS) è una tecnologia che converte il testo scritto in parole parlate. I motori TTS sono programmi che effettuano questa conversione. Tuttavia, non tutto il testo è facile da leggere o da pronunciare per un computer.
A volte il testo può contenere abbreviazioni, acronimi, numeri, simboli o parole straniere che richiedono un trattamento speciale. SSML può aiutare in questi casi fornendo informazioni e istruzioni aggiuntive ai motori TTS.
SSML può anche rendere il parlato più adatto a contesti e pubblici diversi, modificando il tono, lo stile e l'umore della voce. SSML e TTS lavorano insieme per creare un output vocale di alta qualità e personalizzato da un input di testo.
Come funziona la sintesi vocale SSML?
Il testo viene trasformato in un file audio che può essere riprodotto agli utenti tramite SSML Text-to-Speech. La prima fase della procedura consiste nell'inviare il testo a un sistema TTS, che lo analizza e lo trasforma in parlato.
Per fornire al sistema TTS maggiori informazioni e consentirgli di produrre un parlato dal suono più naturale, si utilizzano i tag SSML. Il file audio può essere riprodotto dagli utenti con diversi strumenti, tra cui una pagina web o un'applicazione mobile, dopo che il sistema TTS lo ha preparato.
Il meccanismo di funzionamento dei tag SSML nel text-to-speech
- Il processo tecnico di conversione del testo in voce utilizzando SSML
L'input di testo viene avvolto da tag SSML che forniscono informazioni e istruzioni aggiuntive per il processo di sintesi vocale. Ad esempio, SSML può definire la voce, la lingua, la pronuncia, l'intonazione, il volume, l'enfasi e altri attributi dell'output vocale.
L'input SSML viene inviato a un motore TTS (Text-to-Speech) che lo converte in output vocale. Il motore TTS analizza l'input SSML e applica le regole e i parametri specificati dai tag. Il motore TTS utilizza anche tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e di sintesi vocale per la generazione di output vocali sintetici.
L'output vocale viene restituito come file o flusso audio che può essere riprodotto da un'applicazione o da un dispositivo. L'output vocale deve corrispondere all'input SSML in termini di contenuto, struttura e stile.
- Ruolo dei tag SSML nel controllo della pronuncia, della prosodia e di altre caratteristiche del discorso
I tag SSML sono un modo di scrivere il testo che indica al computer come pronunciarlo ad alta voce. I tag SSML possono controllare la pronuncia, la prosodia e altre caratteristiche del parlato sintetizzato. Ad esempio:
- Pronuncia: I tag SSML possono aiutare il computer a pronunciare correttamente le parole, soprattutto quando hanno significati o ortografie diverse in lingue o contesti diversi. I tag SSML possono anche definire come pronunciare numeri, date, orari, abbreviazioni, acronimi e altri termini speciali. I tag SSML possono utilizzare alfabeti fonetici o lessici personalizzati per specificare i suoni esatti del discorso.
- Prosodia: I tag SSML possono regolare l'intonazione, la velocità, il volume e l'enfasi del parlato. I tag SSML possono cambiare il tono, lo stile e l'umore della voce per adattarsi a scenari e pubblici diversi e la rottura prosodica con termini relativi può aiutare a creare modelli di stress all'interno di parole e frasi.
- Altre caratteristiche del discorso: Utilizzare un tag SSML per inserire file audio preregistrati, come effetti sonori o note musicali, nell'output vocale. I tag SSML possono anche avvolgere il testo con tag evento, come segnalibri o visemi, che possono essere elaborati successivamente dall'applicazione..
I tag SSML e i motori TTS lavorano insieme per creare un output vocale di alta qualità e personalizzato a partire da un input di testo.
- Tag SSML comunemente utilizzati e loro funzionalità
Alcuni esempi di tag SSML sono:
- : Questo tag incorpora un file audio nell'output del parlato. Può essere utilizzato per aggiungere effetti sonori o note musicali al parlato.
- <break>: Questo tag inserisce una pausa nell'output vocale. Può essere impostato su un tempo specifico in secondi o millisecondi, o in base alla forza della pausa (ad esempio dopo una virgola, una frase o un paragrafo).
- .: Questo tag pronuncia le parole taggate più forte e più lentamente per aggiungere enfasi alle stesse.
- <lang>: Questo tag specifica la lingua delle parole taggate. Può essere usato per passare da una lingua all'altra o da un dialetto all'altro nell'output vocale.
- <p>: Questo tag definisce un paragrafo nell'output vocale. Aggiunge una pausa dopo il testo etichettato per indicare la fine di un paragrafo.
- <phoneme>: Questo tag specifica la pronuncia fonetica delle parole taggate. Può utilizzare alfabeti fonetici o lessici personalizzati per migliorare la pronuncia di parole difficili o ambigue per il computer.
- <prosody>: Questo tag regola il volume, la velocità di riproduzione e l'intonazione della voce in uscita. Può essere utilizzato per modificare il tono, lo stile e l'umore della voce.
- <say-as>: Questo tag controlla il modo in cui vengono pronunciati tipi speciali di parole, come numeri, date, orari, abbreviazioni, acronimi e altri termini speciali.
- : Questo tag sostituisce una frase al testo taggato. Può essere usato per pronunciare acronimi e abbreviazioni come parole complete.
- <w>: Questo tag migliora la pronuncia specificando la parte del discorso della parola taggata. Può essere utilizzato per disambiguare parole che hanno pronunce diverse a seconda del loro ruolo grammaticale.
Come implementare SSML nel text-to-speech
Manuale SSML
L'implementazione del Text-to-Speech SSML è relativamente semplice. Innanzitutto, è necessario scegliere un sistema TTS che supporti SSML, come Google Cloud Text-to-Speech o Amazon Polly. Una volta scelto un sistema TTS, si può iniziare ad aggiungere tag SSML al testo per creare un parlato più naturale. Per iniziare a usare SSML, si può consultare la documentazione del sistema TTS o trovare delle esercitazioni online.
SSML automatico
Perché utilizzare UberTTS?
SSML è supportato dalla maggior parte delle piattaforme e applicazioni TTS, come Google Cloud Text-to-Speech, Amazon Polly, Microsoft Azure Speech Services e altre ancora. Per utilizzare SSML, è necessario scrivere il testo in formato XML e includere il parametro Tag SSML all'interno dell'elemento .
Se non si ha familiarità con il codice SSML, diventa un po' difficile ottenere i risultati desiderati.h è utile. Con UberTTS è sufficiente selezionare un menu a tendina per ottenere il risultato desiderato. Non è necessario scrivere manualmente o conoscere i tag SSML o i formati XML, basta selezionare l'opzione dal menu a tendina e inserire il testo tra il codice XML creato automaticamente in base alla selezione.
Ad esempio:
Ciao, mondo!
Questo codice SSML farà in modo che il motore TTS dica "Hello" e poi faccia una pausa di mezzo secondo prima di dire "world". È possibile utilizzare diversi attributi e valori per personalizzare i tag SSML in base alle proprie esigenze.
Ad esempio:
Wow, questo è sorprendente!
Questo codice SSML farà sì che il motore TTS dica "Wow" lentamente e con un tono più alto, per poi dire "amazing" con una forte enfasi.
È possibile creare un account gratuito con UberTTS e provare a utilizzare le opzioni SSML Text To Speech.
SSML può aiutare a creare un output vocale più naturale ed espressivo dal testo. Può anche aiutare a superare alcune limitazioni o sfide del TTS, come la gestione di abbreviazioni, acronimi, numeri, date o parole straniere. Utilizzando SSML, è possibile migliorare l'esperienza TTS e renderla più coinvolgente ed efficace per il pubblico.
Provate oggi stesso UberTTS per vedere cosa può ottenere SSML con Text to Speech.
Migliori pratiche per la sintesi vocale SSML
Migliori pratiche per il test e la messa a punto dell'output vocale basato su SSML
È fondamentale attenersi alle pratiche consigliate durante l'uso di SSML Text-to-Speech per produrre un discorso il più realistico possibile. Alcuni suggerimenti sono: utilizzare l'enfasi e le pause corrette, astenersi dall'usare eccessivamente i tag SSML e utilizzare la lingua e le impostazioni vocali appropriate per il pubblico.
Per assicurarsi che l'output Text-to-Speech SSML sia comprensibile e chiaro, è fondamentale testarlo con gli utenti reali.
Alcune buone pratiche per testare e mettere a punto l'output vocale basato su SSML sono le seguenti:
- Utilizzare lo strumento di creazione di contenuti audio: Si tratta di uno strumento privo di codice che consente di creare testo semplice e SSML in Speech Studio. È possibile ascoltare l'audio in uscita e regolare l'SSML per migliorare la sintesi vocale. È anche possibile esportare il codice SSML per la propria applicazione.
- Utilizzare la Galleria delle voci: Questa è una pagina web che consente di ascoltare voci con stili e tonalità diverse che leggono un testo di esempio. È possibile utilizzarla per confrontare e selezionare la voce migliore per il proprio scenario.
- Utilizzare la CLI di Speech: È uno strumento a riga di comando che consente di sintetizzare il parlato a partire da un testo o da un input SSML. Può essere utilizzato per testare e debuggare rapidamente il codice SSML.
- Utilizzare l'SDK vocale: È un kit di sviluppo software che consente di integrare la sintesi vocale nella propria applicazione. È possibile utilizzarlo per fornire input SSML tramite il metodo SSML "speak".
- Utilizzare l'API di sintesi batch: Si tratta di un'API REST che consente di sintetizzare in modo asincrono file di testo in voce di durata superiore a 10 minuti (come audiolibri o lezioni). È possibile utilizzarla per fornire input SSML tramite la proprietà inputs.
- Utilizzare il riferimento SSML: Questa è una pagina web che fornisce informazioni dettagliate ed esempi dei tag e degli attributi SSML supportati. È possibile utilizzarla per imparare a usare SSML per controllare vari aspetti dell'output vocale, come la pronuncia, la prosodia, la voce, il linguaggio e altro ancora.
Strumenti e tecniche per garantire un parlato naturale e di alta qualità
Alcuni strumenti e tecniche per garantire un parlato di alta qualità e naturalezza sono:
- Text-to-Speech di Google Cloud: Si tratta di un servizio basato sul cloud che converte il testo in un parlato dal suono naturale utilizzando un'API alimentata dalle tecnologie AI di Google. Offre un'ampia gamma di voci, lingue e stili, oltre alla possibilità di creare voci personalizzate e di perfezionare l'output vocale utilizzando SSML.
- UberTTS e VOICEAIR Text To Speech integra la tecnologia AI di Google Cloud Text-to-Speech nello strumento, insieme ad altre soluzioni AI di AWS, Azure e IBM.
- Translatotron 2: Si tratta di un progetto di ricerca che sviluppa un sistema di traduzione diretta da parlato a parlato in grado di preservare la voce dell'oratore di origine nel parlato tradotto. Utilizza una nuova architettura di modelli e un nuovo metodo per il trasferimento della voce che migliora la qualità della traduzione, la naturalezza e la robustezza del parlato.
- WaveGlow: Si tratta di un progetto di ricerca che sviluppa una rete basata sul flusso in grado di generare un parlato di alta qualità da spettrogrammi di melodia. Combina le intuizioni di Glow e WaveNet per fornire una sintesi audio veloce, efficiente e di alta qualità, senza bisogno di autoregressione.
Sfruttare la potenza del Text to Speech SSML
Personalizzazione dell'output vocale con SSML
Vi fornisco alcuni esempi di come SSML può migliorare i vostri contenuti text-to-speech. Supponiamo di volerci presentare con un tono amichevole e informale. Si può usare il tag per specificare il nome e lo stile della voce che si vuole usare.
Ad esempio, sto usando la voce UberTTS denominata "Aria" con lo stile "cheerful". Ecco come suona:
Ciao, sono Aria e sono felice di essere il vostro narratore text-to-speech oggi.
Supponiamo ora di voler enfatizzare una determinata parola o frase nel nostro discorso. Si può usare il tag per regolare il livello di enfasi della parola o della frase.
Per esempio, se voglio sottolineare quanto amo SSML, posso usare il livello "forte". Ecco come suona:
Io amore SSML!
Un altro modo per utilizzare SSML è quello di controllare la pronuncia di parole o espressioni che potrebbero essere difficili o ambigue per il motore di sintesi vocale. Si può usare il tag per specificare come una parola o un'espressione deve essere interpretata dal motore di sintesi vocale.
Ad esempio, se voglio pronunciare l'acronimo "SSML", posso usare l'attributo interpret-as "caratteri" per assicurarmi che ogni lettera venga pronunciata separatamente. Ecco come suona:
L'acronimo SSML sta per Speech Synthesis Markup Language.
È possibile utilizzare SSML anche per inserire elementi audio nell'output vocale. Si può usare il tag
SSML è fantastico!
Questi sono solo alcuni dei modi in cui è possibile utilizzare SSML per creare contenuti dinamici e coinvolgenti con la sintesi vocale. Esistono molti altri tag e attributi SSML che si possono esplorare e sperimentare.
Sintesi vocale multilingue e accentata
Sintesi vocale multilingue e accentata. Che cos'è, vi chiederete? È una tecnologia in grado di far parlare un computer in lingue e accenti diversi, proprio come fanno gli esseri umani. Immaginate di poter ascoltare il vostro podcast preferito in spagnolo con accento britannico o il vostro audiolibro preferito in francese con accento indiano. Sembra fantastico, vero?
Ma come funziona? Come può un computer imparare a parlare fluentemente in una lingua straniera o a imitare accenti diversi? Esistono diversi approcci a questo problema, ma uno dei più diffusi si basa su modelli di sintesi vocale (TTS) end-to-end. Si tratta di reti neurali in grado di convertire direttamente il testo in parlato, senza ricorrere a passaggi intermedi come la trascrizione fonetica o la previsione della prosodia. Possono produrre un parlato di alta qualità e dal suono naturale, difficile da distinguere dal parlato umano.
Tuttavia, la maggior parte di questi modelli è addestrata su dati provenienti da una sola lingua e da un solo parlante, il che limita la loro capacità di generalizzare ad altre lingue e ad altri parlanti. Per superare questa limitazione, alcuni ricercatori hanno proposto modelli TTS multilingue e multi parlante in grado di apprendere rappresentazioni condivise tra lingue e parlanti e di utilizzarle per sintetizzare il parlato con caratteristiche diverse.
Ad esempio, RADTTS è un modello in grado di controllare l'accento, la lingua, il parlante e le caratteristiche a grana fine del parlato sintetizzato, senza fare affidamento su dati di formazione bilingue. È in grado di generare un discorso con qualsiasi accento per qualsiasi parlante nel suo set di dati, che consiste in sette accenti.
Un altro esempio è un modello in grado di ottenere un TTS multilingue con dati di addestramento bilingui limitati. I risultati sintetizzano il parlato di parlanti che hanno registrato dati solo in una lingua, trasferendo le loro caratteristiche vocali in un'altra lingua. Utilizza un'architettura innovativa che combina un decodificatore autoregressivo con un decodificatore non autoregressivo e sfrutta un posterior-gramma fonetico interlinguistico come rappresentazione intermedia.
Questi sono solo alcuni esempi di come la sintesi vocale multilingue e accentata possa essere realizzata con le reti neurali. Ci sono molte altre sfide e opportunità in questo campo, come il miglioramento della naturalezza e della diversità del parlato, la gestione di scenari di commutazione di codice e di lingue miste e l'adattamento a nuove lingue e parlanti con l'apprendimento a pochi colpi.
Creare esperienze personalizzate e interattive con i tag SSML
Implementazione della logica condizionale e delle risposte vocali guidate dall'utente
Alcuni modi per implementare la logica condizionale e le risposte vocali guidate dall'utente utilizzando i tag SSML sono:
Text-to-Speech di Google Cloud: Questo servizio consente di utilizzare i tag SSML per personalizzare l'output vocale in base a varie condizioni e input dell'utente. Ad esempio, è possibile utilizzare il tag per specificare un output vocale diverso a seconda del valore di una variabile o di un'espressione. È inoltre possibile utilizzare il tag per inserire un marcatore in un flusso di output che può attivare eventi o azioni nell'applicazione.
Kit di abilità Alexa: Questo framework consente di utilizzare i tag SSML per creare esperienze vocali dinamiche e coinvolgenti per gli utenti di Alexa. Ad esempio, è possibile utilizzare il tag per avvolgere l'output SSML e indicare che si sta utilizzando SSML anziché testo normale. È inoltre possibile utilizzare il tag Amazon:effect per applicare effetti speciali all'output vocale, come il sussurro o la modifica dell'intonazione.
È possibile sfruttare i vantaggi di entrambi i tag TTS SSML di Amazon e Google Cloud utilizzando UberTTS o VOICEAIR e cun'interazione vocale specifica più dinamica e personalizzata.
Applicazioni e vantaggi della sintesi vocale SSML
L'uso di SSML Text-to-Speech rispetto ad altri sistemi TTS presenta diversi vantaggi. In primo luogo, consente un maggiore controllo sull'output del sistema TTS, ottenendo un parlato più naturale.
In secondo luogo, può essere applicato alla produzione di contenuti più interessanti, come i sistemi di risposta vocale interattiva (IVR) o gli audiolibri. Infine, ma non meno importante, può essere utilizzato per fornire materiale più accessibile, consentendo l'accesso a chi ha problemi di vista o altre disabilità.
Accessibilità e inclusività con SSML
Perché la SSML è importante per l'accessibilità e l'inclusività? Immaginate di avere un podcast o un video che volete raggiungere un pubblico più ampio, comprese le persone sorde o con problemi di udito o che parlano una lingua diversa dalla vostra.
Potete usare SSML Text To Speech per creare didascalie o sottotitoli per i vostri contenuti, o anche per tradurli in un'altra lingua. In questo modo, potrete assicurarvi che tutti possano capire e godere dei vostri contenuti, indipendentemente dalle loro capacità uditive o preferenze linguistiche.
Ma SSML Text To Speech non è utile solo per creare didascalie o sottotitoli. Può anche aiutare a rendere l'audio più espressivo e coinvolgente per gli ascoltatori.
Ad esempio, è possibile utilizzare SSML per enfatizzare alcune parole o frasi, cambiare il tono o lo stile della voce o aggiungere un po' di umorismo o di emozione al proprio discorso. È inoltre possibile utilizzare SSML per creare diversi personaggi o figure per il vostro audio, come un narratore, un insegnante, un amico o un robot.
Come si usa il Text To Speech SSML? Ci sono diversi modi per farlo, a seconda della piattaforma o dello strumento che si sta utilizzando. Ad esempio, se si utilizza l'API Text-to-Speech di Google Cloud, è possibile inviare un documento SSML nella richiesta e ottenere una risposta audio.
Se si utilizza Microsoft Azure Cognitive Services Speech Service, è possibile utilizzare lo strumento di creazione di contenuti audio per creare testo normale e SSML in Speech Studio. È inoltre possibile utilizzare l'API di sintesi batch, la CLI Speech o l'SDK Speech per fornire input SSML.
L'esempio seguente è un documento SSML che ho creato per questo post; sentitevi liberi di usarlo con UberTTS o con qualsiasi SSML. software di sintesi vocale per ascoltarlo:
Ciao a tutti! Benvenuti nel mio blog dove condivido i miei pensieri e consigli su come creare contenuti accessibili e inclusivi utilizzando la tecnologia.
Oggi voglio parlarvi di come potete usare SSML Text To Speech per rendere il vostro audio più coinvolgente e naturale per i vostri ascoltatori.
SSML è l'acronimo di Speech Synthesis Markup Language, un linguaggio basato su XML che consente di personalizzare vari aspetti dell'output text-to-speech,
come l'intonazione, la velocità, il volume, la pronuncia e altro ancora.
È anche possibile utilizzare SSML per inserire pause,
pause,
effetti sonori,
,
e voci diverse nell'audio.
.
Perché è importante per l'accessibilità e l'inclusività?
Beh,
immaginate di avere un podcast o un video che volete raggiungere un pubblico più ampio,
comprese le persone sorde o con problemi di udito,
o persone che parlano una lingua diversa dalla vostra.
È possibile utilizzare SSML Text To Speech
per creare didascalie o sottotitoli per i vostri contenuti,
o addirittura tradurli in un'altra lingua.
In questo modo,
in questo modo, potrete assicurarvi che tutti possano capire e godere dei vostri contenuti,
indipendentemente dalle loro capacità uditive o dalle preferenze linguistiche.
Ma SSML Text To Speech non è utile solo per creare didascalie o sottotitoli.
Può anche aiutare a rendere l'audio più espressivo e coinvolgente per gli ascoltatori.
Ad esempio,
è possibile utilizzare SSML per enfatizzare determinate parole o frasi,
cambiare il tono o lo stile della voce
o aggiungere un po' di umorismo o di emozione al vostro discorso.
Si può anche usare SSML per creare diversi personaggi o figure per il vostro audio,
come un narratore,
un insegnante,
un amico,
o un robot.
.
Come si usa il Text To Speech SSML?
Beh,
ci sono diversi modi per farlo,
a seconda della piattaforma o dello strumento che si sta utilizzando.
Per esempio,
se si utilizza l'API Text-to-Speech di Google Cloud,
è possibile inviare un documento SSML nella richiesta e ottenere una risposta audio.
Se si utilizza Microsoft Azure Cognitive Services Speech Service,
è possibile utilizzare lo strumento di creazione di contenuti audio per creare testo semplice e SSML in Speech Studio.
È inoltre possibile utilizzare l'API di sintesi batch,
la CLI Speech,
o l'SDK Speech
per fornire input SSML.
Ecco un esempio di documento SSML che ho creato per questo post:
Come si può vedere, ho utilizzato diversi elementi SSML per rendere il mio audio più interessante e dinamico. Ho usato l'elemento per passare da una voce all'altra, la voce femminile Jenny e la voce maschile Guy, che sono entrambe voci neurali di UberTTS che sfruttano l'API Microsoft Azure Cognitive Services Speech Service.
Ho usato l'elemento per scrivere l'acronimo SSML. Ho usato l'elemento per aumentare il ritmo della SSML. Ho usato l'elemento per inserire pause di diversa lunghezza. E ho usato l'elemento
SSML Text To Speech per l'e-learning e le applicazioni educative
Perché il text-to-speech SSML è importante per l'e-learning e le applicazioni educative? Immaginate di creare un corso online o un podcast che utilizzi il TTS per trasmettere i contenuti. Volete che i vostri studenti abbiano un'esperienza di ascolto piacevole e coinvolgente, giusto? Non volete che si annoino o siano confusi da una voce robotica o monotona che pronuncia male le parole o ignora la punteggiatura. Con SSML, è possibile migliorare l'output TTS e renderlo più simile a quello umano e naturale.
Ad esempio, è possibile utilizzare i tag SSML per:
- - Specificare come pronunciare acronimi, abbreviazioni, numeri, date, ecc.
- - Aggiungere enfasi o sottolineare determinate parole o frasi.
- - Regolare l'intonazione, la velocità o il volume della voce.
- - Inserire pause o interruzioni tra frasi o paragrafi
- - Cambiare la voce o la lingua dell'oratore
- - Aggiungere effetti sonori o musica di sottofondo
SSML è supportato dalla maggior parte dei motori e delle piattaforme TTS, come Amazon Polly, Google Cloud Text-to-Speech, Microsoft Azure Speech Services, IBM Watson Text to Speech, ecc. È possibile utilizzare SSML anche con alcuni strumenti di authoring per l'e-learning, come Articulate Storyline o Adobe Captivate.
Per utilizzare SSML, è necessario scrivere il contenuto del testo in formato XML e racchiuderlo in tag . Poi si possono aggiungere altri tag SSML all'interno dei tag per modificare l'output vocale. Ad esempio, ecco come si scrive "Hello world" in SSML:
Ciao mondo
E questo è il modo in cui si scrive "Hello world", con un tono più alto e una pausa più lunga:
Ciao mondo
Potete trovare ulteriori esempi e documentazione su come utilizzare SSML sui siti web dei motori TTS o delle piattaforme che state utilizzando.
Assistenti vocali e sistemi di risposta vocale interattiva (IVR)
L'utilizzo di SSML con gli assistenti vocali e i sistemi IVR dipende dalla piattaforma e dal servizio in uso, ma in generale è necessario fare due cose:
- Scrivete il vostro documento SSML con i tag e gli attributi più adatti alle vostre esigenze. Qui si possono trovare alcuni esempi e tutorial su come scrivere SSML per diverse piattaforme:
API Text-to-Speech di Google Cloud E Servizio vocale dei servizi cognitivi di Microsoft Azure - Inviare il documento SSML al servizio di sintesi vocale in uso, tramite un'API, una CLI, un SDK o uno strumento. Il servizio sintetizzerà il testo in voce e restituirà un file audio o un flusso che potrà essere riprodotto agli utenti.
Alcuni vantaggi dell'uso di SSML con gli assistenti vocali e i sistemi IVR sono:
- - È possibile creare interazioni vocali più coinvolgenti e personalizzate per gli utenti, aggiungendo pause, enfasi, effetti sonori o voci diverse.
- - È possibile migliorare la chiarezza e l'accuratezza della riproduzione vocale, specificando il modo in cui le parole o le espressioni devono essere pronunciate o scritte.
- - È possibile supportare più lingue e località nelle applicazioni vocali, passando da una voce all'altra e da una lingua all'altra all'interno dello stesso documento SSML.
Direzioni future e innovazioni nel text-to-speech SSML
Una delle possibili direzioni future di SSML TTS è quello di consentire una sintesi vocale più espressiva e naturale utilizzando **stili di voce** e **etichette di emozione**. Gli stili di voce sono variazioni predefinite di una voce che possono trasmettere diversi stati d'animo, personalità o scenari vocali.
Ad esempio, si può usare uno stile vocale per far sembrare una voce allegra, calma, empatica o arrabbiata. I tag di emozione sono elementi SSML che possono modificare l'output vocale per esprimere un'emozione specifica, come felicità, tristezza, paura o sorpresa.
Ad esempio, si può usare un tag emozione per far sembrare una voce felice quando si dice "congratulazioni" o triste quando si dice "mi dispiace". Utilizzando gli stili di voce e i tag emozione, è possibile creare contenuti vocali più realistici e coinvolgenti, in grado di adattarsi a contesti e pubblici diversi.
Un'altra possibile direzione futura è migliorare la pronuncia e l'intelligibilità della sintesi vocale utilizzando **fonemi**, **lessici personalizzati** e tag **say-as**. I fonemi sono le più piccole unità di suono che compongono una parola. Si possono usare i fonemi per specificare come deve essere pronunciata una parte di parola in wsub-taga. I lessici personalizzati sono dizionari definiti dall'utente che mappano le parole con le loro pronunce.
È possibile usare i lessici personalizzati per sostituire la pronuncia predefinita di parole che non sono presenti nel dizionario standard o che hanno più pronunce. I tag Say-as sono elementi SSML che possono modificare la pronuncia di una parola o di una frase in base al suo tipo o formato.
Ad esempio, è possibile utilizzare un tag say-as per far sì che la voce scandisca un acronimo, legga una data o un'ora, o dica un numero come ordinale o cardinale. Utilizzando fonemi, lessici personalizzati e tag say-as, è possibile migliorare l'accuratezza e la chiarezza della sintesi vocale per diverse lingue e domini.
Una terza possibile direzione futura è quello di migliorare l'interattività e la personalizzazione della sintesi vocale utilizzando i tag **audio** e **sub**. I tag audio sono elementi SSML che possono inserire clip audio preregistrate nell'output vocale.
Ad esempio, si può usare un tag audio per aggiungere un effetto sonoro, una nota musicale o un rumore di fondo al contenuto del discorso. I sottotag sono elementi SSML che possono sostituire una parola o una frase con un'altra. Ad esempio, si può usare un sottotag per sostituire un'abbreviazione con la sua forma completa, un termine tecnico con la sua definizione o un nome con il suo soprannome. Grazie all'uso di audio e subtag, è possibile creare contenuti vocali più interattivi e personalizzati, in grado di catturare l'attenzione e l'interesse degli ascoltatori.
Queste sono alcune delle direzioni future e delle innovazioni di SSML Text-to-Speech che possono renderlo più potente e versatile. SSML Text-to-Speech è una tecnologia che ha molte applicazioni e vantaggi per diversi settori e ambiti. Utilizzando gli elementi e gli attributi SSML, è possibile creare contenuti dinamici e coinvolgenti, in grado di migliorare l'esperienza e la soddisfazione dell'utente.
Considerazioni etiche e sfide con il TTS SSML
Una delle considerazioni etiche relative all'utilizzo di Text To Speeches con SSML è la autenticità e trasparenza dell'output vocale. Come si fa a garantire che gli ascoltatori sappiano che stanno ascoltando una voce sintetica e non una voce umana?
Come evitare di fuorviarli o ingannarli con un parlato manipolato o fabbricato? Come si rispettano i diritti e le preferenze dei doppiatori o degli oratori originali le cui voci sono utilizzate per creare le voci sintetiche?
Queste sono alcune delle domande da considerare quando si utilizza la sintesi vocale SSML per la creazione di contenuti.
Un'altra considerazione etica è la accessibilità e inclusività dell'output del discorso. Come si fa a garantire che l'output del discorso sia chiaro, comprensibile e appropriato per il pubblico di destinazione?
Come si tiene conto della diversità e della variabilità del linguaggio umano, come accenti, dialetti, lingue, generi, età ed emozioni? Come evitare pregiudizi o discriminazioni nella scelta di voce, lingua, stile e ruolo? Queste sono alcune delle domande da considerare quando si utilizza il Text-to-Speech SSML per la distribuzione di contenuti.
Alcune delle sfide che si possono incontrare quando si utilizza il Text-to-Speech SSML sono legate alla qualità e alle prestazioni della tecnologia. Come si fa a garantire che l'output vocale sia naturale, fluente ed espressivo?
Come gestire le limitazioni e gli errori del motore text-to-speech, come ad esempio errori di pronuncia, intonazioni errate o pause innaturali? Come si ottimizza la riproduzione vocale per diversi dispositivi, piattaforme e ambienti?
Queste sono alcune delle domande da considerare quando si utilizza la sintesi vocale SSML per l'ottimizzazione dei contenuti.
La sintesi vocale SSML è una tecnologia potente e versatile che può aiutare a creare contenuti dinamici e coinvolgenti per vari scenari. Tuttavia, comporta anche alcune considerazioni e sfide etiche che è necessario conoscere e affrontare.
Utilizzando il Text-to-Speech SSML in modo responsabile e creativo, è possibile migliorare la creazione e la distribuzione dei contenuti.
Domande frequenti (FAQ)
Qual è il ruolo di SSML nella sintesi vocale?
Il ruolo di SSML nella sintesi vocale è quello di fornire informazioni e istruzioni aggiuntive al computer per generare un parlato che suoni più naturale ed espressivo. L'SSML può controllare aspetti quali la velocità, l'intonazione, il volume, la pronuncia e l'enfasi del discorso.
SSML può anche aggiungere pause, interruzioni e altri effetti per rendere il discorso più naturale ed espressivo. La SSML può anche aiutare a pronunciare correttamente le parole, soprattutto quando hanno significati o ortografie diverse in lingue o contesti diversi.
SSML può anche rendere il discorso più adatto a contesti e pubblici diversi, modificando il tono, lo stile e l'umore della voce. SSML e i motori di sintesi vocale lavorano insieme per creare un output vocale di alta qualità e personalizzato a partire da un input di testo.
Come si può utilizzare SSML per personalizzare l'output vocale?
È possibile utilizzare SSML per personalizzare l'output vocale utilizzando diversi tag e attributi SSML. I tag SSML sono un modo di scrivere il testo che indica al computer come pronunciarlo ad alta voce. I tag SSML possono controllare vari aspetti dell'output vocale, come la pronuncia, la prosodia, la voce, il linguaggio e altro ancora.
Ad esempio, si può usare il tag per controllare il modo in cui vengono pronunciati tipi speciali di parole, come numeri, date, orari, abbreviazioni, acronimi e altri termini speciali. È inoltre possibile utilizzare il tag per regolare il volume, la velocità di riproduzione e l'intonazione del parlato. È inoltre possibile utilizzare il tag
Si può anche usare il tag per specificare un output vocale diverso a seconda del valore di una variabile o di un'espressione. Esistono molti altri tag e attributi SSML che si possono usare per personalizzare l'output vocale. Per saperne di più, si possono consultare le pagine di riferimento SSML per i diversi servizi o piattaforme di sintesi vocale.
Quali linguaggi di programmazione supportano l'implementazione di SSML?
Alcuni linguaggi di programmazione che supportano l'implementazione di SSML sono:
- Pitone: È possibile utilizzare l'ASK SDK per Python per costruire risposte per le abilità di Alexa utilizzando Python. È possibile utilizzare l'oggetto response_builder per costruire risposte utilizzando funzioni di aiuto per i tag SSML. Si può anche usare la funzione get_speechcon_text_content per ottenere un oggetto di contenuto testuale con una speechcon (una parola che Alexa pronuncia in modo più espressivo) inserita.
- C#: È possibile utilizzare l'SDK Speech per C# per integrare la sintesi vocale nella propria applicazione utilizzando C#. È possibile utilizzare la classe SpeechSynthesizer per creare un oggetto sintetizzatore vocale in grado di sintetizzare il parlato da un testo o da un input SSML. È anche possibile utilizzare il metodo SpeakSsmlAsync per sintetizzare in modo asincrono il parlato da un input SSML.
- Java: È possibile utilizzare l'ASK SDK per Java per costruire risposte per le abilità di Alexa utilizzando Java. È possibile utilizzare la classe ResponseBuilder per costruire risposte utilizzando metodi di aiuto per i tag SSML. È inoltre possibile utilizzare la classe SsmlOutputSpeech per creare un oggetto di output vocale che contenga contenuti SSML.
Sono disponibili piattaforme gratuite o open-source compatibili con SSML?
Alcune piattaforme gratuite o open-source compatibili con SSML sono:
- Text-to-Speech di Google Cloud: Si tratta di un servizio basato sul cloud che converte il testo in un parlato dal suono naturale utilizzando un'API alimentata dalle tecnologie AI di Google. Offre un'ampia gamma di voci, lingue e stili, oltre alla possibilità di creare voci personalizzate e di perfezionare l'output vocale utilizzando SSML.
- OpenTTS: È un server di sintesi vocale open source che unifica l'accesso a più sistemi di sintesi vocale open source e a voci per molte lingue. Supporta un sottoinsieme di SSML che può utilizzare più voci, sistemi di sintesi vocale e lingue.
- eSpeak: È un sintetizzatore vocale compatto open source per l'inglese e altre lingue. Supporta l'input SSML e può essere utilizzato come front-end per altri motori di sintesi vocale.
È possibile utilizzare SSML per generare il parlato in più lingue?
Sì, SSML può essere utilizzato per generare discorsi in più lingue. SSML supporta il tag che può specificare la lingua delle parole taggate. Può essere usato per passare da una lingua all'altra o da un dialetto all'altro nell'output vocale. Ad esempio, si può usare il tag per dire ciao in lingue diverse:
Hello Hola Bonjour 你好
Tuttavia, non tutti i servizi o le piattaforme di sintesi vocale supportano lo stesso insieme di lingue o di tag SSML. È necessario verificare la documentazione e la disponibilità del servizio o della piattaforma in uso prima di utilizzare SSML per generare il parlato in più lingue.
La SSML offre opzioni per controllare la velocità e il volume del parlato?
Sì, SSML offre opzioni per controllare la velocità e il volume del parlato. SSML supporta il tag , che può regolare il volume, la velocità e l'intonazione del parlato. Può essere usato per cambiare il tono, lo stile e l'umore della voce. Ad esempio, si può usare il tag per pronunciare una frase più velocemente e a voce più alta:
Questa è una frase veloce e forte.
Tuttavia, non tutti i servizi o le piattaforme di sintesi vocale supportano lo stesso insieme di attributi o valori di prosodia. È necessario verificare la documentazione e la compatibilità del servizio o della piattaforma in uso prima di utilizzare SSML per controllare la velocità e il volume del parlato.
Quali sono i vantaggi di incorporare la SSML nelle applicazioni di e-learning?
Alcuni vantaggi dell'incorporazione di SSML nelle applicazioni di e-learning sono:
- Migliorare il coinvolgimento e la motivazione degli studenti: SSML può essere utilizzato per creare interazioni vocali dinamiche e personalizzate, in grado di catturare l'attenzione e l'interesse degli studenti. SSML può anche aggiungere emozioni ed espressioni all'output vocale, rendendolo più naturale e simile a quello umano.
- Migliorare la comprensione e la ritenzione: SSML può essere utilizzato per controllare il ritmo, il tono e l'enfasi dell'output del discorso, rendendo più facile per gli studenti seguire e comprendere il contenuto. SSML può anche aggiungere pause, interruzioni ed effetti sonori all'output del discorso, rendendolo più chiaro e memorabile.
- Sostenere l'accessibilità e l'inclusività: SSML può essere utilizzato per fornire modalità alternative di apprendimento agli studenti che hanno problemi visivi, uditivi o cognitivi. SSML può anche supportare gli studenti che parlano lingue o dialetti diversi, utilizzando il tag per passare da una lingua all'altra o il tag per controllare la pronuncia delle parole.
In che modo SSML contribuisce all'accessibilità per gli utenti ipovedenti?
SSML può contribuire all'accessibilità per gli utenti ipovedenti fornendo modalità alternative di apprendimento e comunicazione che possono superare le barriere dei contenuti visivi. La SSML può:
- Abilita la conversione da testo a voce: SSML può essere utilizzato per convertire il testo scritto in parole parlate che possono essere ascoltate dagli utenti ipovedenti. SSML può anche controllare gli attributi del parlato, come l'intonazione, la pronuncia, la velocità di riproduzione, il volume e altro ancora, per rendere il parlato più naturale ed espressivo.
- Supportare l'interazione multimodale: SSML può essere utilizzato per supportare l'interazione multimodale che combina parlato, tatto, gesti e altre modalità per fornire un'esperienza utente più ricca e intuitiva. SSML può anche aggiungere effetti sonori, note musicali e altri elementi audio all'output vocale per migliorare il feedback e il coinvolgimento.
- Adattare i contenuti: SSML può essere utilizzato per fornire un adattamento dei contenuti che adatti l'output vocale alle preferenze, alle esigenze e al contesto dell'utente. SSML può anche passare da una lingua all'altra o da un dialetto all'altro usando il tag o controllare il modo in cui le parole vengono pronunciate usando il tag per supportare gli utenti che parlano lingue diverse o hanno livelli di alfabetizzazione differenti.
È possibile utilizzare SSML per creare applicazioni vocali interattive?
SSML può essere utilizzato per creare applicazioni vocali interattive, fornendo maggiore controllo e flessibilità sull'output vocale. SSML può:
- Personalizzate la voce, la lingua, lo stile e il ruolo dell'output vocale usando il tag . È possibile utilizzare più voci in un singolo documento SSML per creare personaggi o scenari diversi.
- Regolare la prosodia dell'output vocale utilizzando il tag . È possibile modificare il volume, la velocità di parola, l'intonazione e l'enfasi dell'output vocale per adattarlo a diversi contesti e pubblici.
- Inserite file audio preregistrati o effetti sonori nell'output vocale utilizzando il tag
- Controllare la pronuncia dell'output vocale usando i tag o . Si possono usare per gestire tipi speciali di parole come numeri, date, orari, abbreviazioni, acronimi e altri termini. È anche possibile definire il modo in cui le parole vengono pronunciate in lingue o dialetti diversi.
- Inserire marcatori o eventi nell'output vocale utilizzando i tag o . Si possono utilizzare per attivare azioni o risposte nell'applicazione in base all'output vocale.
Quali sono le prospettive future e i progressi della tecnologia SSML?
Alcune prospettive future e progressi nella tecnologia SSML sono:
- Migliorare la qualità e la naturalezza del parlato: La tecnologia SSML può beneficiare dei progressi delle tecniche di sintesi vocale, come i modelli basati sulle reti neurali, che possono generare un parlato più realistico ed espressivo. L'SSML può anche sfruttare le nuove caratteristiche e capacità dei servizi o delle piattaforme di sintesi vocale, come le voci personalizzate, gli stili di voce e i ruoli.
- Supporto dell'interazione multimodale e cross-modale: La tecnologia SSML può consentire modalità di interazione più ricche e intuitive che combinano il parlato con altre modalità, come il tatto, i gesti, la vista e il suono. SSML può anche supportare l'interazione cross-modale che può tradurre tra diverse modalità, come ad esempio da voce a testo, da testo a voce, da voce a immagine e da immagine a voce.
- Migliorare l'accessibilità e l'inclusività: La tecnologia SSML può fornire soluzioni più accessibili e inclusive per gruppi di utenti diversi, come le persone con disabilità visive, uditive, cognitive o linguistiche. SSML può anche supportare gli utenti che parlano lingue o dialetti diversi, utilizzando il tag per passare da una lingua all'altra o il tag per controllare la pronuncia delle parole.
Pensieri finali
In questo post abbiamo esplorato l'importanza e i vantaggi del Text-to-Speech SSML. Abbiamo visto come SSML possa aiutarci a creare un parlato più naturale ed espressivo, a personalizzare la voce e la pronuncia e ad aggiungere effetti speciali ed emozioni. SSML Text-to-Speech è uno strumento potente per migliorare la comunicazione e coinvolgere il pubblico in vari settori, come l'istruzione, l'intrattenimento, gli affari e la salute.
Vi invitiamo a sfruttare la potenza di SSML e a sperimentare diversi tag e attributi per creare contenuti vocali unici. Rimarrete stupiti da quanto potete fare con SSML Text-to-Speech e da come può trasformare la vostra esperienza di comunicazione.
La SSML Text-to-Speech non è solo una tecnologia, ma una forma d'arte. Ci permette di esprimerci in modi nuovi e creativi e di entrare in contatto con i nostri ascoltatori a un livello più profondo. Gli strumenti Text-to-Speech come UberTTS, che utilizzano la tecnologia SSML, sono il futuro della sintesi vocale e ci auguriamo che vi unirete a noi in questo entusiasmante viaggio.
