Wyobraź sobie możliwość płynnego przekształcania tekstu w bogatą, ekspresyjną mowę, która brzmi jak ludzki głos. W tym miejscu do gry wkracza SSML Text-to-Speech, otwierając świat możliwości tworzenia dynamicznych i angażujących treści.
Podstawy języka SSML
Czym jest SSML?
- Definicja języka SSML i jego zastosowanie w sterowaniu syntezą mowy
SSML to skrót od Speech Synthesis Markup Language, języka znaczników opartego na xml. Jest to sposób pisania tekstu, który mówi komputerowi, jak wypowiedzieć go na głos, co jest zawarte w elemencie.
SSML może kontrolować takie rzeczy jak szybkość, wysokość, głośność, wymowę i akcent mowy. SSML może również dodawać pauzy, przerwy i inne efekty, aby mowa brzmiała bardziej naturalnie i ekspresyjnie.
- Jak SSML zwiększa ekspresyjność i naturalność syntezowanej mowy
Text-to-Speech (TTS) to technologia, która konwertuje tekst pisany na słowa mówione. Silniki TTS to programy, które dokonują tej konwersji. Jednak nie każdy tekst jest łatwy do odczytania lub wymówienia przez komputer.
Czasami tekst może zawierać skróty, akronimy, liczby, symbole lub obce słowa, które wymagają specjalnego traktowania. SSML może pomóc w takich przypadkach, dostarczając dodatkowych informacji i instrukcji dla silników TTS.
SSML może również sprawić, że mowa będzie bardziej odpowiednia dla różnych kontekstów i odbiorców poprzez zmianę tonu, stylu i nastroju głosu. SSML i TTS współpracują ze sobą w celu tworzenia wysokiej jakości i spersonalizowanej mowy z tekstu wejściowego.
Jak działa zamiana tekstu na mowę SSML?
Tekst jest przekształcany w plik audio, który może być odtwarzany użytkownikom za pomocą SSML Text-to-Speech. Pierwszym krokiem procedury jest wysłanie tekstu do systemu TTS, który analizuje go i przekształca w mowę.
Aby zapewnić systemowi TTS więcej informacji i umożliwić mu tworzenie mowy, która brzmi bardziej naturalnie, używane są znaczniki SSML. Plik audio może być następnie odtwarzany użytkownikom za pomocą różnych narzędzi, w tym strony internetowej lub aplikacji mobilnej po przygotowaniu go przez system TTS.
Mechanizm działania znaczników SSML w zamianie tekstu na mowę
- Techniczny proces konwersji tekstu na mowę przy użyciu SSML
Wejście tekstowe jest opakowane znacznikami SSML, które dostarczają dodatkowych informacji i instrukcji dla procesu syntezy mowy. Na przykład, SSML może definiować głos, język, wymowę, wysokość, głośność, akcent i inne atrybuty wyjścia mowy.
Dane wejściowe SSML są wysyłane do silnika zamiany tekstu na mowę (TTS), który przekształca je w dane wyjściowe mowy. Silnik TTS analizuje dane wejściowe SSML i stosuje reguły i parametry określone przez znaczniki. Silnik TTS wykorzystuje również techniki przetwarzania języka naturalnego i syntezy mowy do generowania syntetycznych wyników mowy.
Wyjście mowy jest zwracane jako plik audio lub strumień, który może być odtwarzany przez aplikację lub urządzenie. Dane wyjściowe mowy powinny być zgodne z danymi wejściowymi SSML pod względem treści, struktury i stylu
- Rola znaczników SSML w kontrolowaniu wymowy, prozodii i innych cech mowy
Znaczniki SSML to sposób pisania tekstu, który mówi komputerowi, jak wypowiedzieć go na głos. Znaczniki SSML mogą kontrolować wymowę, prozodię i inne cechy mowy syntetyzowanej mowy. Na przykład:
- Wymowa: Znaczniki SSML mogą pomóc komputerowi poprawnie wymawiać słowa, zwłaszcza gdy mają one różne znaczenie lub pisownię w różnych językach lub kontekstach. Znaczniki SSML mogą również definiować sposób wymawiania liczb, dat, godzin, skrótów, akronimów i innych specjalnych terminów. Znaczniki SSML mogą wykorzystywać alfabety fonetyczne lub niestandardowe leksykony w celu określenia dokładnych dźwięków mowy.
- Prosodia: Znaczniki SSML mogą regulować wysokość, tempo, głośność i nacisk mowy. Znaczniki SSML mogą zmieniać ton, styl i nastrój głosu, aby dopasować się do różnych scenariuszy i odbiorców, a przerwa prozodyczna za pomocą terminów względnych może pomóc w tworzeniu wzorców stresu w słowach i frazach.
- Inne cechy mowy: Użyj znacznika SSML, aby wstawić wcześniej nagrane pliki audio, takie jak efekty dźwiękowe lub nuty, do wyjścia mowy. Znaczniki SSML mogą również zawijać tekst ze znacznikami zdarzeń, takimi jak zakładki lub visemes, które mogą być później przetwarzane przez aplikację.
Znaczniki SSML i silniki TTS współpracują ze sobą, tworząc wysokiej jakości i spersonalizowane wyjście mowy z tekstu wejściowego.
- Powszechnie używane znaczniki SSML i ich funkcjonalność
Niektóre przykłady znaczników SSML to:
- : Ten znacznik osadza plik audio na wyjściu mowy. Może być używany do dodawania efektów dźwiękowych lub nut muzycznych do mowy.
- <break>: Ten znacznik wstawia pauzę do wyjścia mowy. Może być ustawiony na określony czas w sekundach lub milisekundach lub w oparciu o siłę pauzy (np. po przecinku, zdaniu lub akapicie).
- <emphasis>: Ten znacznik wypowiada oznaczone słowa głośniej i wolniej, aby je podkreślić.
- <lang>: Ten znacznik określa język oznaczonych słów. Może być używany do przełączania się między różnymi językami lub dialektami na wyjściu mowy.
- <p>: Ten znacznik definiuje akapit na wyjściu mowy. Dodaje pauzę po oznaczonym tekście, aby oznaczyć koniec akapitu.
- <phoneme>: Ten znacznik określa fonetyczną wymowę oznaczonych słów. Może używać alfabetów fonetycznych lub niestandardowych leksykonów, aby poprawić wymowę słów, które są trudne lub niejednoznaczne do odczytania przez komputer.
- <prosody>: Ten znacznik dostosowuje głośność, częstotliwość mówienia i wysokość dźwięku mowy. Może być używany do zmiany tonu, stylu i nastroju głosu.
- <say-as>: Ten znacznik kontroluje sposób wypowiadania specjalnych typów słów, takich jak liczby, daty, godziny, skróty, akronimy i inne specjalne terminy.
- : Ten znacznik zastępuje frazę dla oznaczonego tekstu. Może być używany do wymawiania akronimów i skrótów jako pełnych słów.
- <w>: Ten znacznik poprawia wymowę poprzez określenie części mowy oznaczonego słowa. Może być używany do rozróżniania słów, które mają różną wymowę w zależności od ich roli gramatycznej.
Jak zaimplementować SSML w zamianie tekstu na mowę
Ręczny SSML
Implementacja SSML Text-to-Speech jest stosunkowo prosta. Po pierwsze, należy wybrać system TTS obsługujący SSML, taki jak Google Cloud Text-to-Speech lub Amazon Polly. Po wybraniu systemu TTS można rozpocząć dodawanie znaczników SSML do tekstu, aby stworzyć bardziej naturalnie brzmiącą mowę. Aby rozpocząć pracę z SSML, można zapoznać się z dokumentacją systemu TTS lub znaleźć samouczki online.
Automatyczny SSML
Dlaczego warto korzystać z UberTTS?
SSML jest obsługiwany przez większość platform i aplikacji TTS, takich jak Google Cloud Text-to-Speech, Amazon Polly, Microsoft Azure Speech Services i inne. Aby korzystać z SSML, należy zapisać tekst w formacie XML i dołączyć do niego rozszerzenie Znaczniki SSML w elemencie .
Jeśli nie jesteś zaznajomiony z kodem SSML, osiągnięcie pożądanych rezultatów staje się nieco trudne, to właśnie tutaj UberTTS SSML Text To Speech przychodzi z pomocą. Korzystając z UberTTS, wystarczy wybrać opcję rozwijaną, aby osiągnąć pożądany rezultat. Nie ma potrzeby ręcznego pisania lub znajomości jakichkolwiek znaczników SSML lub formatów XML, wystarczy wybrać opcję z listy rozwijanej, a następnie umieścić tekst między kodem XML, który został automatycznie utworzony na podstawie wyboru.
Na przykład:
Witaj, świecie!
Ten kod SSML sprawi, że silnik TTS powie "Hello", a następnie zatrzyma się na pół sekundy przed powiedzeniem "world". Możesz użyć różnych atrybutów i wartości, aby dostosować znaczniki SSML do swoich potrzeb.
Na przykład:
Wow, to jest niesamowite!
.
Ten kod SSML sprawi, że silnik TTS powie "Wow" powoli i z wyższą tonacją, a następnie powie "niesamowite" z silnym akcentem.
Możesz utworzyć bezpłatne konto w UberTTS i wypróbować opcje SSML Text To Speech.
SSML może pomóc w tworzeniu bardziej naturalnych i wyrazistych wyników mowy z tekstu. Może również pomóc w przezwyciężeniu niektórych ograniczeń lub wyzwań związanych z TTS, takich jak radzenie sobie ze skrótami, akronimami, liczbami, datami lub obcymi słowami. Korzystając z języka SSML, można ulepszyć doświadczenie TTS i sprawić, że będzie ono bardziej angażujące i skuteczne dla odbiorców.
Wypróbuj UberTTS już dziś, aby zobaczyć, co SSML może osiągnąć dzięki zamianie tekstu na mowę
Najlepsze praktyki zamiany tekstu na mowę SSML
Najlepsze praktyki testowania i dostrajania wyjścia mowy opartego na SSML
Niezwykle ważne jest przestrzeganie zalecanych praktyk podczas korzystania z zamiany tekstu na mowę SSML w celu uzyskania możliwie najbardziej realistycznie brzmiącej mowy. Kilka sugestii to użycie odpowiedniego akcentu i pauzy, powstrzymanie się od nadmiernego używania tagów SSML oraz używanie odpowiedniego języka i ustawień głosowych dla odbiorców.
Aby upewnić się, że dane wyjściowe SSML Text-to-Speech są zrozumiałe i wyraźne, ważne jest również przetestowanie ich z rzeczywistymi użytkownikami.
Niektóre z najlepszych praktyk testowania i dostrajania wyjścia mowy opartego na SSML są następujące:
- Użyj narzędzia do tworzenia zawartości audio: Jest to narzędzie bez kodu, które umożliwia tworzenie zwykłego tekstu i SSML w Speech Studio. Możesz odsłuchać wyjściowy dźwięk i dostosować SSML, aby poprawić syntezę mowy. Można również wyeksportować kod SSML do swojej aplikacji.
- Korzystanie z galerii głosowej: Jest to strona internetowa, która pozwala usłyszeć głosy w różnych stylach i wysokościach czytające przykładowy tekst. Można jej użyć do porównania i wybrania najlepszego głosu dla danego scenariusza.
- Korzystanie z interfejsu CLI Mowy: Jest to narzędzie wiersza poleceń, które umożliwia syntezę mowy z tekstu lub danych wejściowych SSML. Można go używać do szybkiego testowania i debugowania kodu SSML.
- Użyj zestawu Speech SDK: Jest to zestaw programistyczny, który pozwala zintegrować syntezę mowy z aplikacją. Można go używać do dostarczania danych wejściowych SSML za pomocą metody "speak" SSML.
- Korzystanie z interfejsu API syntezy wsadowej: Jest to interfejs API REST, który umożliwia asynchroniczną syntezę tekstu na pliki mowy dłuższe niż 10 minut (takie jak książki audio lub wykłady). Można go używać do dostarczania danych wejściowych SSML za pośrednictwem właściwości inputs.
- Użyj referencji SSML: Jest to strona internetowa zawierająca szczegółowe informacje i przykłady obsługiwanych znaczników i atrybutów SSML. Można jej użyć, aby dowiedzieć się, jak używać SSML do kontrolowania różnych aspektów wyjścia mowy, takich jak wymowa, prozodia, głos, język i inne
Narzędzia i techniki zapewniające wysoką jakość i naturalne brzmienie mowy
Oto niektóre narzędzia i techniki zapewniające wysokiej jakości i naturalnie brzmiącą mowę:
- Zamiana tekstu na mowę w chmurze Google: Jest to usługa oparta na chmurze, która konwertuje tekst na naturalnie brzmiącą mowę za pomocą interfejsu API opartego na technologiach sztucznej inteligencji Google. Oferuje szeroką gamę głosów, języków i stylów, a także możliwość tworzenia niestandardowych głosów i dostrajania mowy za pomocą SSML.
- UberTTS & VOICEAIR Text To Speech integruje technologię Google Cloud Text-to-Speech AI z narzędziem, wraz z innymi rozwiązaniami AI z AWS, Azure i IBM.
- Translatotron 2: Jest to projekt badawczy, który rozwija system bezpośredniego tłumaczenia mowy na mowę, który może zachować głos mówcy źródłowego w tłumaczonej mowie. Wykorzystuje on nowatorską architekturę modelu i nową metodę transferu głosu, która poprawia jakość tłumaczenia, naturalność mowy i odporność mowy.
- WaveGlow: Jest to projekt badawczy, który rozwija sieć opartą na przepływie, zdolną do generowania wysokiej jakości mowy z mel spektrogramów. Łączy w sobie wiedzę z Glow i WaveNet, aby zapewnić szybką, wydajną i wysokiej jakości syntezę dźwięku, bez potrzeby automatycznej regresji
Wykorzystanie możliwości zamiany tekstu na mowę SSML
Dostosowywanie wyjścia mowy za pomocą SSML
Podam kilka przykładów, w jaki sposób SSML może ulepszyć zawartość zamiany tekstu na mowę. Załóżmy, że chcesz przedstawić się przyjaznym i swobodnym tonem. Możesz użyć znacznika , aby określić nazwę i styl głosu, którego chcesz użyć.
Na przykład używam głosu UberTTS o nazwie \"Aria\" ze stylem \"cheerful\". Oto jak to brzmi:
Cześć, jestem Aria i cieszę się, że mogę być dziś twoim narratorem tekstu na mowę..
Załóżmy teraz, że chcesz podkreślić określone słowo lub frazę w swojej wypowiedzi. Możesz użyć znacznika , aby dostosować poziom podkreślenia słowa lub frazy.
Na przykład, jeśli chcę podkreślić, jak bardzo kocham SSML, mogę użyć poziomu \"strong\". Oto jak to brzmi:
I love SSML! .
Innym sposobem korzystania z SSML jest kontrolowanie wymowy słów lub wyrażeń, które mogą być trudne lub niejednoznaczne dla silnika zamiany tekstu na mowę. Można użyć znacznika , aby określić, w jaki sposób słowo lub wyrażenie powinno być interpretowane przez mechanizm zamiany tekstu na mowę.
Na przykład, jeśli chcę wymówić akronim \"SSML\", mogę użyć atrybutu interpret-as \"characters\", aby upewnić się, że każda litera jest wymawiana osobno. Oto jak to brzmi:
Skrót SSML oznacza Speech Synthesis Markup Language..
Możesz także użyć SSML do wstawienia elementów audio do wyjścia mowy. Możesz użyć znacznika
SSML jest niesamowity! .
To tylko niektóre ze sposobów wykorzystania SSML do tworzenia dynamicznych i angażujących treści z funkcją zamiany tekstu na mowę. Istnieje o wiele więcej znaczników i atrybutów SSML, które można odkrywać i eksperymentować z nimi.
Wielojęzyczna synteza mowy z akcentem
Wielojęzyczna synteza mowy z akcentem. Co to właściwie jest? Cóż, jest to technologia, która może sprawić, że komputer będzie mówił w różnych językach i z różnymi akcentami, tak jak robią to ludzie. Wyobraź sobie, że możesz słuchać ulubionego podcastu po hiszpańsku z brytyjskim akcentem lub ulubionego audiobooka po francusku z indyjskim akcentem. Brzmi niesamowicie, prawda?
Ale jak to działa? W jaki sposób komputer może nauczyć się płynnie mówić w obcym języku lub naśladować różne akcenty? Istnieją różne podejścia do tego problemu, ale jedno z najpopularniejszych opiera się na kompleksowych modelach zamiany tekstu na mowę (TTS). Są to sieci neuronowe, które mogą bezpośrednio konwertować tekst na mowę, bez polegania na etapach pośrednich, takich jak transkrypcja fonetyczna lub przewidywanie prozodii. Mogą one generować wysokiej jakości i naturalnie brzmiącą mowę, którą trudno odróżnić od mowy ludzkiej.
Jednak większość z tych modeli jest trenowana na danych z jednego języka i jednego mówcy, co ogranicza ich zdolność do uogólniania na inne języki i mówców. Aby przezwyciężyć to ograniczenie, niektórzy badacze zaproponowali wielojęzyczne i wielojęzyczne modele TTS, które mogą uczyć się wspólnych reprezentacji dla różnych języków i mówców oraz wykorzystywać je do syntezy mowy o różnych cechach.
Na przykład RADTTS to model, który może kontrolować akcent, język, mówcę i szczegółowe cechy syntetyzowanej mowy, bez polegania na dwujęzycznych danych treningowych. Może generować mowę z dowolnym akcentem dla dowolnego mówcy w swoim zbiorze danych, który składa się z siedmiu akcentów.
Innym przykładem jest model, który może osiągnąć wielojęzyczny TTS z wieloma mówcami przy ograniczonych dwujęzycznych danych treningowych. Wyjścia syntetyzują mowę dla mówców, którzy nagrali dane tylko w jednym języku, przenosząc ich charakterystykę głosu na inny język. Wykorzystuje on nowatorską architekturę, która łączy dekoder autoregresyjny z dekoderem nieautoregresyjnym i wykorzystuje międzyjęzykowy fonetyczny program następczy jako reprezentację pośrednią.
To tylko niektóre przykłady tego, jak wielojęzyczną i akcentowaną syntezę mowy można osiągnąć za pomocą sieci neuronowych. Istnieje wiele innych wyzwań i możliwości w tej dziedzinie, takich jak poprawa naturalności i różnorodności mowy, radzenie sobie z przełączaniem kodów i scenariuszami mieszanymi językowo oraz dostosowywanie się do nowych języków i mówców za pomocą kilkukrotnego uczenia się.
Tworzenie spersonalizowanych i interaktywnych doświadczeń za pomocą tagów SSML
Wdrażanie logiki warunkowej i odpowiedzi głosowych sterowanych przez użytkownika
Niektóre sposoby implementacji logiki warunkowej i odpowiedzi głosowych sterowanych przez użytkownika przy użyciu znaczników SSML są następujące:
Zamiana tekstu na mowę w chmurze Google: Ta usługa umożliwia korzystanie ze znaczników SSML w celu dostosowania wyjścia mowy w oparciu o różne warunki i dane wejściowe użytkownika. Na przykład można użyć znacznika , aby określić różne dane wyjściowe mowy w zależności od wartości zmiennej lub wyrażenia. Można również użyć znacznika , aby wstawić znacznik do strumienia wyjściowego, który może wyzwalać zdarzenia lub akcje w aplikacji.
Zestaw umiejętności Alexa: Ten framework umożliwia korzystanie ze znaczników SSML w celu tworzenia dynamicznych i angażujących doświadczeń głosowych dla użytkowników Alexy. Na przykład, można użyć tagu , aby zawinąć dane wyjściowe SSML i wskazać, że używa on SSML, a nie zwykłego tekstu. Możesz także użyć tagu Amazon:effect, aby zastosować specjalne efekty do wyjścia mowy, takie jak szeptanie lub zmiana wysokości dźwięku.
Możesz wykorzystać zalety tagów SSML Amazon i Google Cloud TTS, używając UberTTS lub VOICEAIR i cosiągnąć bardziej dynamiczną i spersonalizowaną interakcję głosową.
Zastosowania i zalety zamiany tekstu na mowę SSML
Korzystanie z syntezatora mowy SSML ma kilka zalet w porównaniu z innymi systemami TTS. Po pierwsze, umożliwia większą kontrolę nad wyjściem systemu TTS, co skutkuje mową, która brzmi bardziej naturalnie.
Po drugie, może być stosowany do produkcji bardziej interesujących treści, takich jak interaktywne systemy odpowiedzi głosowych (IVR) lub audiobooki. Wreszcie, co nie mniej ważne, można go wykorzystać do dostarczania materiałów, które są bardziej dostępne, umożliwiając dostęp osobom z wadami wzroku lub innymi niepełnosprawnościami.
Dostępność i inkluzywność przy użyciu SSML
Dlaczego SSML jest ważny dla dostępności i integracji? Cóż, wyobraź sobie, że masz podcast lub film, który chcesz dotrzeć do szerszej publiczności, w tym osób niesłyszących lub niedosłyszących lub osób mówiących innym językiem niż Ty.
Możesz użyć funkcji SSML Text To Speech, aby utworzyć podpisy lub napisy do swoich treści, a nawet przetłumaczyć je na inny język. W ten sposób możesz upewnić się, że każdy może zrozumieć i cieszyć się treściami, niezależnie od ich zdolności słyszenia lub preferencji językowych.
Funkcja SSML Text To Speech przydaje się jednak nie tylko do tworzenia podpisów lub napisów. Może również pomóc uczynić dźwięk bardziej wyrazistym i angażującym dla słuchaczy.
Możesz na przykład użyć SSML do podkreślenia niektórych słów lub fraz, zmiany tonu lub stylu głosu albo dodania humoru lub emocji do swojej wypowiedzi. Możesz także użyć SSML do tworzenia różnych postaci lub person dla swojego audio, takich jak narrator, nauczyciel, przyjaciel lub robot.
Jak korzystać z funkcji SSML Text To Speech? Cóż, można to zrobić na różne sposoby, w zależności od używanej platformy lub narzędzia. Na przykład, jeśli korzystasz z Google Cloud Text-to-Speech API, możesz wysłać dokument SSML w swoim żądaniu i uzyskać odpowiedź audio.
Jeśli korzystasz z usługi Microsoft Azure Cognitive Services Speech Service, możesz użyć narzędzia Audio Content Creation do tworzenia zwykłego tekstu i SSML w Speech Studio. Można również użyć interfejsu API syntezy wsadowej, interfejsu Speech CLI lub zestawu Speech SDK, aby zapewnić dane wejściowe SSML.
Poniższy przykład jest dokumentem SSML, który stworzyłem na potrzeby tego wpisu na blogu, możesz go użyć z UberTTS lub dowolnym SSML. oprogramowanie do zamiany tekstu na mowę aby go posłuchać:
Cześć wszystkim! Witam na moim blogu, gdzie dzielę się moimi przemyśleniami i wskazówkami na temat tworzenia dostępnych i integracyjnych treści przy użyciu technologii.
Dzisiaj chcę porozmawiać o tym, jak można użyć SSML Text To Speech, aby dźwięk był bardziej angażujący i naturalny dla słuchaczy.
SSML to skrót od Speech Synthesis Markup Language i jest to język oparty na XML, który pozwala dostosować różne aspekty wyjściowego tekstu na mowę,
takie jak wysokość, tempo, głośność, wymowa i inne.
Możesz także użyć SSML, aby wstawić pauzy,
przerw,
efektów dźwiękowych,
,
i różne głosy w dźwięku.
.
Dlaczego jest to ważne dla dostępności i integracji?
Cóż,
Wyobraź sobie, że masz podcast lub film, który chcesz dotrzeć do szerszej publiczności,
w tym osób niesłyszących lub niedosłyszących,
lub ludzi, którzy mówią innym językiem niż ty.
Możesz użyć SSML Text To Speech
do tworzenia podpisów lub napisów do treści,
a nawet przetłumaczyć je na inny język.
.
W ten sposób,
możesz upewnić się, że każdy może zrozumieć i cieszyć się treściami,
niezależnie od ich zdolności słyszenia lub preferencji językowych.
.
Ale SSML Text To Speech jest przydatny nie tylko do tworzenia podpisów lub napisów.
Może również pomóc uczynić dźwięk bardziej wyrazistym i angażującym dla słuchaczy.
Na przykład,
możesz użyć SSML, aby podkreślić określone słowa lub frazy,
zmienić ton lub styl głosu,
lub dodać trochę humoru lub emocji do swojej wypowiedzi.
.
Możesz także użyć SSML, aby stworzyć różne postacie lub osobowości dla swojego dźwięku,
takich jak narrator,
nauczyciel,
przyjaciel,
lub robot.
.
Jak używać SSML Text To Speech?
Cóż,
są na to różne sposoby,
w zależności od używanej platformy lub narzędzia.
Na przykład,
jeśli korzystasz z Google Cloud Text-to-Speech API,
możesz wysłać dokument SSML w swoim żądaniu i uzyskać odpowiedź audio.
Jeśli korzystasz z usługi mowy Microsoft Azure Cognitive Services,
można użyć narzędzia Audio Content Creation do tworzenia zwykłego tekstu i SSML w Speech Studio.
Można również użyć interfejsu API syntezy wsadowej,
interfejsu Speech CLI,
lub zestawu Speech SDK
do dostarczania danych wejściowych SSML.
Oto przykład dokumentu SSML, który stworzyłem na potrzeby tego wpisu na blogu:
Jak widać, użyłem różnych elementów SSML, aby uczynić mój dźwięk bardziej interesującym i dynamicznym. Użyłem elementu , aby przełączać się między dwoma głosami, żeńskim głosem Jenny i męskim głosem Guy, które są głosami neuronowymi z UberTTS wykorzystującymi Microsoft Azure Cognitive Services Speech Service API.
Użyłem elementu do przeliterowania akronimu SSML. Użyłem elementu , aby zwiększyć szybkość SSML. Użyłem elementu , aby wstawić pauzy o różnej długości. I użyłem elementu
Zamiana tekstu na mowę SSML dla e-learningu i aplikacji edukacyjnych
Dlaczego zamiana tekstu na mowę SSML jest ważna dla e-learningu i aplikacji edukacyjnych? Wyobraź sobie, że tworzysz kurs online lub podcast, który wykorzystuje TTS do dostarczania treści. Chcesz, aby Twoi uczniowie mieli przyjemne i wciągające wrażenia słuchowe, prawda? Nie chcesz, aby byli znudzeni lub zdezorientowani przez robotyczny lub monotonny głos, który źle wymawia słowa lub ignoruje interpunkcję. Dzięki SSML możesz ulepszyć swoje wyniki TTS i sprawić, że będą brzmiały bardziej ludzko i naturalnie.
Na przykład, można użyć znaczników SSML do:
- - Określ sposób wymawiania akronimów, skrótów, liczb, dat itp.
- - Dodawanie nacisku lub akcentu do określonych słów lub fraz.
- - Regulacja wysokości, tempa lub głośności głosu
- - Wstawianie pauz lub przerw między zdaniami lub akapitami
- - Zmiana głosu lub języka mówcy
- - Dodaj efekty dźwiękowe lub muzykę w tle
SSML jest obsługiwany przez większość silników i platform TTS, takich jak Amazon Polly, Google Cloud Text-to-Speech, Microsoft Azure Speech Services, IBM Watson Text to Speech itp. Możesz także używać SSML z niektórymi narzędziami do tworzenia e-learningu, takimi jak Articulate Storyline lub Adobe Captivate.
Aby użyć SSML, należy zapisać zawartość tekstową w formacie XML i zawrzeć ją w znacznikach . Następnie można dodać inne znaczniki SSML wewnątrz znaczników , aby zmodyfikować wyjście mowy. Na przykład, w ten sposób można napisać "Hello world" w SSML:
Hello world.
W ten sposób napisałbyś "Hello world" z wyższym tonem i dłuższą pauzą po nim:
Hello world.
Więcej przykładów i dokumentacji na temat korzystania z SSML można znaleźć na stronach internetowych silników TTS lub platform, z których korzystasz.
Asystenci głosowi i systemy interaktywnej odpowiedzi głosowej (IVR)
Korzystanie z SSML z asystentami głosowymi i systemami IVR zależy od platformy i usługi, z której korzystasz, ale ogólnie rzecz biorąc, musisz zrobić dwie rzeczy:
- Napisz dokument SSML ze znacznikami i atrybutami, które odpowiadają Twoim potrzebom. Kilka przykładów i samouczków dotyczących pisania SSML dla różnych platform można znaleźć tutaj:
Interfejs API zamiany tekstu na mowę w chmurze Google I Usługa mowy Microsoft Azure Cognitive Services - Wyślij dokument SSML do usługi zamiany tekstu na mowę, z której korzystasz, za pośrednictwem interfejsu API, interfejsu CLI, zestawu SDK lub narzędzia. Usługa zsyntetyzuje następnie tekst na mowę i zwróci plik audio lub strumień, który można odtworzyć użytkownikom.
Niektóre korzyści płynące z używania SSML z asystentami głosowymi i systemami IVR są następujące:
- - Możesz tworzyć bardziej angażujące i spersonalizowane interakcje głosowe dla swoich użytkowników, dodając pauzy, akcenty, efekty dźwiękowe lub różne głosy.
- - Możesz poprawić wyrazistość i dokładność komunikatów głosowych, określając sposób wymawiania lub literowania słów lub wyrażeń.
- - W aplikacjach głosowych można obsługiwać wiele języków i lokalizacji, przełączając się między głosami i językami w tym samym dokumencie SSML.
Przyszłe kierunki i innowacje w zamianie tekstu na mowę SSML
Jeden z możliwych przyszłych kierunków SSML TTS jest umożliwienie bardziej ekspresyjnej i naturalnej syntezy mowy przy użyciu **stylów głosu** i **znaczników emocji**. Style głosu to predefiniowane odmiany głosu, które mogą przekazywać różne nastroje, osobowości lub scenariusze mówienia.
Na przykład można użyć stylu głosu, aby głos brzmiał wesoło, spokojnie, empatycznie lub gniewnie. Znaczniki emocji to elementy SSML, które mogą modyfikować dane wyjściowe mowy w celu wyrażenia określonych emocji, takich jak szczęście, smutek, strach lub zaskoczenie.
Na przykład można użyć znacznika emocji, aby głos brzmiał radośnie, gdy mówisz "gratulacje" lub smutno, gdy mówisz "przepraszam". Korzystając ze stylów głosu i znaczników emocji, można tworzyć bardziej realistyczne i angażujące treści mowy, które można dostosować do różnych kontekstów i odbiorców.
Inny możliwy kierunek na przyszłość jest poprawa wymowy i zrozumiałości syntezy mowy przy użyciu **fonemów**, **niestandardowych leksykonów** i **znaczników say-as**. Fonemy to najmniejsze jednostki dźwięku, które składają się na słowo. Możesz użyć fonemów, aby określić, jak powinna być wymawiana część słowa wsub-taga. Niestandardowe leksykony to słowniki zdefiniowane przez użytkownika, które mapują słowa na ich wymowę.
Możesz użyć niestandardowych leksykonów, aby zastąpić domyślną wymowę słów, które nie znajdują się w standardowym słowniku lub które mają wiele wymówień. Znaczniki Say-as to elementy SSML, które mogą zmienić sposób wymawiania słowa lub frazy na podstawie jego typu lub formatu.
Można na przykład użyć znacznika say-as, aby głos przeliterował akronim, odczytał datę lub godzinę albo wypowiedział liczbę jako porządkową lub kardynalną. Korzystając z fonemów, niestandardowych leksykonów i znaczników say-as, można poprawić dokładność i przejrzystość syntezy mowy dla różnych języków i dziedzin.
Trzeci możliwy kierunek na przyszłość jest zwiększenie interaktywności i personalizacji syntezy mowy poprzez użycie znaczników **audio** i **sub**. Znaczniki audio to elementy SSML, które mogą wstawiać wcześniej nagrane klipy audio do wyjścia mowy.
Na przykład można użyć znacznika audio, aby dodać efekt dźwiękowy, nutę muzyczną lub szum tła do treści mowy. Subtagi to elementy SSML, które mogą zastąpić jedno słowo lub frazę innym. Na przykład można użyć znacznika podrzędnego, aby zastąpić skrót jego pełną formą, termin techniczny jego definicją lub nazwę jej pseudonimem. Korzystając z audio i subtagów, można tworzyć bardziej interaktywne i spersonalizowane treści mowy, które mogą przyciągnąć uwagę i zainteresowanie słuchaczy.
Oto niektóre z przyszłych kierunków i innowacji w SSML Text-to-Speech, które mogą uczynić ją bardziej wydajną i wszechstronną. SSML Text-to-Speech to technologia, która ma wiele zastosowań i korzyści dla różnych branż i dziedzin. Korzystając z elementów i atrybutów SSML, można tworzyć dynamiczne i angażujące treści, które mogą poprawić wrażenia i zadowolenie użytkowników.
Rozważania etyczne i wyzwania związane z SSML TTS
Jedną z kwestii etycznych związanych z Text To Speeches przy użyciu SSML jest Autentyczność i przejrzystość mowy. Jak upewnić się, że słuchacze wiedzą, że słuchają głosu syntetycznego, a nie ludzkiego?
Jak uniknąć wprowadzania ich w błąd lub oszukiwania za pomocą zmanipulowanej lub sfabrykowanej mowy? Jak szanować prawa i preferencje oryginalnych aktorów głosowych lub mówców, których głosy są wykorzystywane do tworzenia głosów syntetycznych?
Oto niektóre z pytań, które należy rozważyć podczas korzystania z funkcji zamiany tekstu na mowę SSML do tworzenia treści.
Inną kwestią etyczną jest dostępność i inkluzywność wyjścia mowy. Jak upewnić się, że mowa jest jasna, zrozumiała i odpowiednia dla odbiorców docelowych?
Jak uwzględnić różnorodność i zmienność ludzkiej mowy, taką jak akcenty, dialekty, języki, płeć, wiek i emocje? Jak uniknąć stronniczości lub dyskryminacji w wyborze głosu, języka, stylu i roli? Oto niektóre z pytań, które należy rozważyć podczas korzystania z funkcji zamiany tekstu na mowę SSML do dostarczania treści.
Niektóre z wyzwań, przed którymi można stanąć podczas korzystania z funkcji zamiany tekstu na mowę SSML, są związane z jakością i wydajnością technologii. Jak zapewnić naturalność, płynność i ekspresję mowy?
Jak radzić sobie z ograniczeniami i błędami silnika zamiany tekstu na mowę, takimi jak błędna wymowa, nieprawidłowa intonacja lub nienaturalne pauzy? Jak zoptymalizować wyjście mowy dla różnych urządzeń, platform i środowisk?
Oto niektóre z pytań, które należy wziąć pod uwagę podczas korzystania z funkcji zamiany tekstu na mowę SSML w celu optymalizacji treści.
SSML Text-to-Speech to potężna i wszechstronna technologia, która może pomóc w tworzeniu dynamicznych i angażujących treści dla różnych scenariuszy. Wiąże się ona jednak również z pewnymi względami etycznymi i wyzwaniami, których należy być świadomym i którym należy sprostać.
Używając SSML Text-to-Speech w sposób odpowiedzialny i kreatywny, można poprawić jakość tworzenia i dostarczania treści.
Często zadawane pytania (FAQ)
Jaka jest rola SSML w syntezie mowy?
Rolą SSML w syntezie mowy jest dostarczenie dodatkowych informacji i instrukcji dla komputera w celu wygenerowania mowy, która brzmi bardziej naturalnie i ekspresyjnie. SSML może kontrolować takie rzeczy jak szybkość, wysokość, głośność, wymowę i akcent mowy.
SSML może również dodawać pauzy, przerwy i inne efekty, aby mowa brzmiała bardziej naturalnie i ekspresyjnie. SSML może również pomóc w poprawnym wymawianiu słów, zwłaszcza gdy mają one różne znaczenie lub pisownię w różnych językach lub kontekstach.
SSML może również sprawić, że mowa będzie bardziej odpowiednia dla różnych kontekstów i odbiorców, zmieniając ton, styl i nastrój głosu. SSML i silniki syntezy mowy współpracują ze sobą, aby tworzyć wysokiej jakości i spersonalizowane dane wyjściowe mowy z tekstu wejściowego.
Jak mogę użyć SSML do dostosowania wyjścia mowy?
Możesz użyć SSML, aby dostosować wyjście mowy za pomocą różnych znaczników i atrybutów SSML. Znaczniki SSML to sposób pisania tekstu, który mówi komputerowi, jak wypowiedzieć go na głos. Znaczniki SSML mogą kontrolować różne aspekty wyjścia mowy, takie jak wymowa, prozodia, głos, język i inne.
Na przykład można użyć znacznika , aby kontrolować sposób wypowiadania specjalnych typów słów, takich jak liczby, daty, godziny, skróty, akronimy i inne specjalne terminy. Można również użyć znacznika , aby dostosować głośność, szybkość mówienia i wysokość dźwięku mowy. Można również użyć znacznika
Można również użyć znacznika , aby określić różne dane wyjściowe mowy w zależności od wartości zmiennej lub wyrażenia. Istnieje wiele innych znaczników i atrybutów SSML, których można użyć do dostosowania wyjścia mowy. Więcej informacji na ten temat można znaleźć na stronach referencyjnych SSML dla różnych usług lub platform syntezy mowy.
Które języki programowania obsługują implementację SSML?
Niektóre języki programowania obsługujące implementację SSML to:
- Pyton: Możesz użyć ASK SDK dla Pythona do tworzenia odpowiedzi dla umiejętności Alexa przy użyciu Pythona. Można użyć obiektu response_builder do konstruowania odpowiedzi przy użyciu funkcji pomocniczych dla znaczników SSML. Można również użyć funkcji get_speechcon_text_content, aby uzyskać obiekt zawartości tekstowej z wstawionym speechcon (słowem, które Alexa wymawia bardziej ekspresyjnie).
- C#: Można użyć Speech SDK dla C#, aby zintegrować syntezę mowy z aplikacją przy użyciu C#. Możesz użyć klasy SpeechSynthesizer, aby utworzyć obiekt syntezatora mowy, który może syntetyzować mowę z tekstu lub danych wejściowych SSML. Można również użyć metody SpeakSsmlAsync do asynchronicznej syntezy mowy z danych wejściowych SSML.
- Java: Można użyć zestawu ASK SDK dla języka Java do tworzenia odpowiedzi dla umiejętności Alexa przy użyciu języka Java. Można użyć klasy ResponseBuilder do konstruowania odpowiedzi przy użyciu metod pomocniczych dla znaczników SSML. Można również użyć klasy SsmlOutputSpeech, aby utworzyć wyjściowy obiekt mowy zawierający zawartość SSML.
Czy dostępne są darmowe lub open-source'owe platformy kompatybilne z SSML?
Niektóre darmowe lub otwarte platformy kompatybilne z SSML to:
- Zamiana tekstu na mowę w chmurze Google: Jest to usługa oparta na chmurze, która konwertuje tekst na naturalnie brzmiącą mowę za pomocą interfejsu API opartego na technologiach sztucznej inteligencji Google. Oferuje szeroką gamę głosów, języków i stylów, a także możliwość tworzenia niestandardowych głosów i dostrajania mowy za pomocą SSML.
- OpenTTS: Jest to open source'owy serwer zamiany tekstu na mowę, który ujednolica dostęp do wielu open source'owych systemów zamiany tekstu na mowę i głosów dla wielu języków. Obsługuje podzbiór SSML, który może używać wielu głosów, systemów zamiany tekstu na mowę i języków.
- eSpeak: Jest to kompaktowy syntezator mowy typu open source dla języka angielskiego i innych języków. Obsługuje wejście SSML i może być używany jako front-end dla innych silników syntezy mowy.
Czy SSML może być używany do generowania mowy w wielu językach?
Tak, SSML może być używany do generowania mowy w wielu językach. SSML obsługuje znacznik , który może określać język oznaczonych słów. Można go używać do przełączania się między różnymi językami lub dialektami na wyjściu mowy. Na przykład można użyć znacznika , aby przywitać się w różnych językach:
Hello Hola Bonjour 你好
Jednak nie wszystkie usługi lub platformy syntezy mowy obsługują ten sam zestaw języków lub znaczników SSML. Przed użyciem SSML do generowania mowy w wielu językach należy sprawdzić dokumentację i dostępność używanej usługi lub platformy.
Czy SSML oferuje opcje kontrolowania szybkości i głośności mowy?
Tak, SSML oferuje opcje kontrolowania szybkości i głośności mowy. SSML obsługuje znacznik , który może regulować głośność, szybkość mówienia i wysokość dźwięku mowy. Można go użyć do zmiany tonu, stylu i nastroju głosu. Na przykład można użyć znacznika , aby wypowiedzieć zdanie szybciej i głośniej:
To jest szybkie i głośne zdanie. .
Jednak nie wszystkie usługi lub platformy syntezy mowy obsługują ten sam zestaw atrybutów lub wartości prozodii. Przed użyciem SSML do kontrolowania szybkości i głośności mowy należy sprawdzić dokumentację i kompatybilność używanej usługi lub platformy.
Jakie są korzyści z włączenia SSML do aplikacji e-learningowych?
Niektóre korzyści z włączenia SSML do aplikacji e-learningowych są następujące:
- Zwiększenie zaangażowania i motywacji uczniów: SSML może być wykorzystywany do tworzenia dynamicznych i spersonalizowanych interakcji głosowych, które mogą przyciągnąć uwagę i zainteresowanie uczniów. SSML może również dodawać emocje i ekspresję do mowy, czyniąc ją bardziej naturalną i podobną do ludzkiej.
- Poprawa rozumienia i zapamiętywania: SSML może być używany do kontrolowania tempa, tonu i akcentu wypowiedzi, ułatwiając uczniom śledzenie i rozumienie treści. SSML może również dodawać pauzy, przerwy i efekty dźwiękowe do wypowiedzi, czyniąc ją bardziej przejrzystą i zapadającą w pamięć.
- Wspieranie dostępności i inkluzywności: SSML może być wykorzystywany do zapewnienia alternatywnych trybów nauki dla uczniów, którzy mają upośledzenia wzrokowe, słuchowe lub poznawcze. SSML może również wspierać uczniów, którzy mówią różnymi językami lub dialektami, używając znacznika do przełączania się między językami lub używając znacznika do kontrolowania sposobu wymawiania słów
W jaki sposób SSML przyczynia się do dostępności dla użytkowników niedowidzących?
SSML może przyczynić się do zwiększenia dostępności dla użytkowników niedowidzących, zapewniając alternatywne sposoby uczenia się i komunikacji, które mogą pokonać bariery związane z treściami wizualnymi. SSML może:
- Włącz konwersję tekstu na mowę: SSML może być używany do konwersji tekstu pisanego na słowa mówione, które mogą być słyszane przez użytkowników niedowidzących. SSML może również kontrolować atrybuty wyjściowe mowy, takie jak wysokość, wymowa, tempo mówienia, głośność i inne, aby uczynić mowę bardziej naturalną i ekspresyjną.
- Obsługa interakcji multimodalnej: SSML może być używany do obsługi interakcji multimodalnej, która łączy mowę, dotyk, gesty i inne modalności, aby zapewnić bogatsze i bardziej intuicyjne wrażenia użytkownika. SSML może również dodawać efekty dźwiękowe, nuty muzyczne i inne elementy audio do wyjścia mowy, aby zwiększyć sprzężenie zwrotne i zaangażowanie.
- Zapewnienie adaptacji treści: SSML może być wykorzystywany do adaptacji treści, która dostosowuje wyjście mowy do preferencji, potrzeb i kontekstu użytkownika. SSML może również przełączać się między różnymi językami lub dialektami za pomocą znacznika lub kontrolować sposób wymawiania słów za pomocą znacznika , aby wspierać użytkowników, którzy mówią różnymi językami lub mają różne poziomy umiejętności czytania i pisania.
Czy SSML może być używany do tworzenia interaktywnych aplikacji głosowych?
SSML może być używany do tworzenia interaktywnych aplikacji głosowych, zapewniając większą kontrolę i elastyczność nad wyjściem mowy. SSML może:
- Dostosuj głos, język, styl i rolę wyjścia mowy za pomocą tagu . Możesz użyć wielu głosów w jednym dokumencie SSML, aby stworzyć różne postacie lub scenariusze.
- Dostosuj prozodię mowy wyjściowej za pomocą znacznika . Można zmienić głośność, tempo mówienia, wysokość dźwięku i akcentowanie mowy wyjściowej, aby dopasować ją do różnych kontekstów i odbiorców.
- Wstaw nagrane wcześniej pliki audio lub efekty dźwiękowe do wyjścia mowy za pomocą znacznika
- Kontroluj wymowę wyjścia mowy za pomocą znaczników lub . Można tego użyć do obsługi specjalnych typów słów, takich jak liczby, daty, godziny, skróty, akronimy i inne terminy. Można ich również użyć do zdefiniowania sposobu wymawiania słów w różnych językach lub dialektach.
- Wstaw znaczniki lub zdarzenia do wyjścia mowy za pomocą znaczników lub . Można to wykorzystać do wyzwalania działań lub odpowiedzi w aplikacji na podstawie danych wyjściowych mowy.
Jakie są przyszłe perspektywy i postępy w technologii SSML?
Niektóre przyszłe perspektywy i postępy w technologii SSML są następujące:
- Poprawa jakości i naturalności mowy: Technologia SSML może korzystać z postępów w technikach syntezy mowy, takich jak modele oparte na sieciach neuronowych, które mogą generować bardziej realistyczne i ekspresyjne dane wyjściowe mowy. SSML może również wykorzystywać nowe funkcje i możliwości usług lub platform syntezy mowy, takie jak niestandardowe głosy, style mówienia i role.
- Wspieranie interakcji multimodalnej i cross-modalnej: Technologia SSML może umożliwić bardziej bogate i intuicyjne tryby interakcji, które łączą mowę z innymi modalnościami, takimi jak dotyk, gesty, wzrok i dźwięk. SSML może również wspierać interakcję międzymodalną, która może tłumaczyć między różnymi modalnościami, takimi jak mowa na tekst, tekst na mowę, mowa na obraz i obraz na mowę.
- Zwiększenie dostępności i inkluzywności: Technologia SSML może zapewnić bardziej dostępne i integracyjne rozwiązania dla różnych grup użytkowników, takich jak osoby z upośledzeniami wzrokowymi, słuchowymi, poznawczymi lub językowymi. SSML może również wspierać użytkowników, którzy mówią różnymi językami lub dialektami, używając tagu do przełączania się między językami lub używając tagu do kontrolowania sposobu wymawiania słów.
Przemyślenia końcowe
W tym wpisie na blogu zbadaliśmy znaczenie i zalety zamiany tekstu na mowę SSML. Zobaczyliśmy, w jaki sposób SSML może pomóc nam w tworzeniu bardziej naturalnych i ekspresyjnych wyników mowy, dostosowywaniu głosu i wymowy oraz dodawaniu efektów specjalnych i emocji. SSML Text-to-Speech jest potężnym narzędziem do poprawy komunikacji i angażowania odbiorców w różnych dziedzinach, takich jak edukacja, rozrywka, biznes i zdrowie.
Zachęcamy do korzystania z możliwości języka SSML i eksperymentowania z różnymi znacznikami i atrybutami w celu tworzenia unikalnych treści mowy. Będziesz zaskoczony, jak wiele możesz zrobić z SSML Text-to-Speech i jak może to zmienić Twoje doświadczenia komunikacyjne.
SSML Text-to-Speech to nie tylko technologia, ale także forma sztuki. Pozwala nam wyrażać siebie w nowy i kreatywny sposób oraz łączyć się z naszymi słuchaczami na głębszym poziomie. Narzędzia syntezy mowy, takie jak UberTTS wykorzystujące technologię SSML, są przyszłością syntezy mowy i mamy nadzieję, że dołączysz do nas w tej ekscytującej podróży.
