Metinden konuşmaya (TTS) teknolojisi, yazılı metni sözlü sese dönüştürme işlemidir. Erişilebilirlik, eğitim, eğlence ve iletişim gibi birçok uygulaması vardır. TTS teknolojisi, robotik ve doğal olmayan basit sentezlenmiş seslerden, duygular, aksanlar ve tonlamalarla insan benzeri konuşma üretebilen gelişmiş doğal dil işleme (NLP) sistemlerine kadar yıllar içinde önemli ölçüde gelişmiştir.
Bu makalede, TTS teknolojisinin tarihini ve gelişimini, karşılaştığı zorlukları ve fırsatları ve gelecekte alabileceği yönleri inceleyeceğiz.
Metinden Sese Teknolojisinin Tarihindeki Kilometre Taşları
Aşağıda aşağıdakilerin gelişiminin kısa bir özeti yer almaktadır konuşma sentezi teknolojisi ve metinden konuşmaya tarihindeki kilometre taşları.
| Yıl | Etkinlik |
|---|---|
| 1700s | Alman-Danimarkalı bilim adamı Christian Kratzenstein, insan sesini taklit eden akustik rezonatörler yaratıyor. |
| 1952 | Konuşulan sayıları tanıyan ilk konuşma tanıma sistemi olan AUDREY, Bell Laboratories tarafından geliştirilmiştir. |
| 1962 | Sayıları ve basit matematik terimlerini tanıyan bir sistem olan Shoebox, IBM tarafından geliştirilmiştir. |
| 1968 | Noriko Umeda, Japonya'daki Elektroteknik Laboratuvarı'nda İngilizce için metinden konuşmayı icat etti. |
| 1970s | İnsan ses yoluna dayalı ilk artikülatör sentezleyicinin geliştirilmesi. |
| 1976 | Gizli Markov Modelleri kullanarak 1.011 kelimelik bir kelime dağarcığından cümleleri tanıyan bir sistem olan HARPY, Carnegie Mellon Üniversitesi tarafından geliştirilmiştir. |
| 1980s | Konuşma sentezi, Stratovox'un piyasaya sürülmesiyle video oyun dünyasına girer. Steve Jobs, daha sonra Apple ile birleşecek olan NeXT'i kurar. |
| 1984 | Kurzweil Applied Intelligence, kişisel bilgisayarlar için ticari olarak temin edilebilen ilk konuşma tanıma yazılımını piyasaya sürdü. |
| 1990s | Sentezlenmiş konuşmadaki iyileştirmeler daha yumuşak sessiz harflere ve kulağa daha doğal gelen seslere yol açar. Microsoft, Windows'ta bulunan bir ekran okuyucu çözümü olan Narrator'ı piyasaya sürdü. |
| 1990 | Kullanıcıların kelimeler arasında duraksamadan doğal bir şekilde konuşmalarını sağlayan ilk sürekli konuşma tanıma yazılımı olan Dragon Dictate, Dragon Systems tarafından piyasaya sürüldü. |
| 1996 | Bell Labs, kulağa doğal gelen konuşmalar üretmek için sinir ağlarını kullanan bir metin-konuşma sistemi olan AT&T Natural Voices'ı tanıttı. |
| 2000s | Geliştiriciler, sentezlenmiş konuşma için üzerinde anlaşılmış standartlar oluşturmada zorluklarla karşılaşmaktadır. |
| 2001 | Microsoft, Windows platformlarında konuşma uygulamaları geliştirmek için standart bir arayüz olan Konuşma Uygulaması Programlama Arayüzü (SAPI) 5.0'ı tanıttı. |
| 2006 | Google, kullanıcıların cep telefonlarında sesli komutlar kullanarak web'de arama yapmalarına olanak tanıyan bir hizmet olan Google Voice Search'ü başlattı. |
| 2011 | Apple, soruları yanıtlamak ve görevleri yerine getirmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanan, sesle etkinleştirilen bir kişisel asistan olan Siri'yi tanıttı. |
| 2014 | Amazon, akıllı hoparlörlere ve sesli etkileşim özelliklerine sahip diğer cihazlara güç veren bulut tabanlı bir ses hizmeti olan Alexa'yı piyasaya sürdü. |
| 2016 | Ham ses dalga formları üreten konuşma sentezi için derin sinir ağı tabanlı bir model olan WaveNet, DeepMind tarafından geliştirilmiştir. |
| 2018 | Baidu, sadece birkaç dakikalık ses verisiyle bir insan sesini klonlayabilen metinden konuşmaya yönelik sinir ağı tabanlı bir model olan Deep Voice 3'ü tanıttı. |
| 2020 | OpenAI, çeşitli tür ve tarzlarda söz ve vokallere sahip şarkılar üretebilen müzik üretimi için sinir ağı tabanlı bir model olan Jukebox'ı tanıttı. |
| Gelecek | Konuşma verilerini daha iyi anlamak için bir beyin modeli oluşturmaya odaklanın. Duyguların konuşmadaki rolünü anlamaya ve insanlardan ayırt edilemeyen yapay zeka sesleri yaratmaya vurgu. |
Şimdi metinden konuşmaya teknolojisinin tarihçesine daha derinlemesine bakalım.
TTS'nin Tarihsel Gelişimi
TTS teknolojisinin erken dönem kökenleri ve ilk uygulamaları
TTS teknolojisinin ilk kökenleri, bazı bilim insanlarının sesli harfler üretebilen insan ses yolu modelleri inşa ettiği 18. yüzyıla kadar uzanmaktadır. İlk elektronik konuşma sentezleyici 1939 yılında Homer Dudley tarafından icat edilmiş ve konuşma seslerinin perdesini ve süresini kontrol etmek için bir klavye ve ayak pedalı kullanmıştır.
TTS teknolojisinin ilk uygulamaları, görme engelli veya okuma engelli kişilerin yazılı metinlere erişmesine yardımcı olmak gibi erişilebilirlik amaçlıydı. Daha sonra TTS teknolojisi, sesli robotlar, sesli kitaplar ve sesli asistanlar oluşturmak gibi eğlence, eğitim ve iletişim amaçları için de kullanıldı.
İlk TTS sistemlerinin sınırlamaları.
İlk TTS sistemlerinin bazı sınırlamaları şunlardı:
- Robotik sesler: İlk TTS sistemleri, biraz farklı stratejilerle benzer bir sonuca ulaşan formant sentezi ve artikülatör sentezi gibi kural tabanlı teknolojileri kullanmıştır. Öncü araştırmacılar bir konuşmacıyı kaydetmiş ve kaydedilen konuşmadan akustik özellikler çıkarmıştır - formant sentezinde konuşma seslerinin niteliklerini tanımlayan formantlar; artikülatör sentezinde ise dil pozisyonu ve dudak şekli gibi artikülatör parametreler. Bu özellikler daha sonra ses yolunun ve konuşma üretiminin diğer bileşenlerinin matematiksel modellerini kullanarak konuşma seslerini sıfırdan sentezlemek için kullanıldı. Ancak bu yöntemler genellikle insan konuşmasının prozodisi, tonlaması ve değişkenliğinden yoksun, doğal olmayan konuşma sesleri üretmiştir.
- Doğallık eksikliği: İlk TTS sistemlerinin bir başka sınırlaması da konuşmacının bağlamı, duygusu ve niyetiyle eşleşen doğal bir konuşma üretmekte zorlanmalarıydı. İlk TTS sistemleri konuşma üretmek için sabit kurallara ve algoritmalara dayanıyordu, bu da insan dilinin ve iletişiminin nüanslarını ve varyasyonlarını hesaba katmıyordu. Örneğin, ilk TTS sistemleri tonlarını, ses perdelerini veya hızlarını konuşmacının veya dinleyicinin ruh haline veya tutumuna göre ayarlayamıyordu. Ayrıca iğneleme, ironi, mizah veya deyimler gibi karmaşık dilsel olguları da ele alamıyorlardı.
- Telaffuz hataları: İlk TTS sistemlerinin üçüncü bir sınırlaması, farklı dillerde, aksanlarda veya lehçelerde kelimeleri doğru telaffuz edememeleriydi. İlk TTS sistemleri, yazılı kelimeleri karşılık gelen konuşma sesleriyle eşleştirmek için metinden foneme dönüştürme işlemini kullanıyordu. Ancak bu süreç, özellikle birden fazla telaffuzu veya düzensiz yazılışı olan kelimeler için genellikle hatalı veya eksikti. Ayrıca, ilk TTS sistemleri, farklı bölgeler ve kültürler arasında insan konuşmasının tüm varyasyonlarını ve nüanslarını kapsayabilecek geniş ve çeşitli konuşma örnekleri veritabanlarına erişime sahip değildi. Sonuç olarak, ilk TTS sistemleri genellikle kendilerine yabancı veya alışılmadık olan kelimeleri veya cümleleri yanlış telaffuz ediyordu
İlk TTS modellerinin arkasındaki ilkeler
Formant sentezi ve birleĢtirici sentez gibi ilk TTS modellerinin arkasındaki ilkeler Ģunlardır:
- Formant sentezi: Bu yöntem, konuşma seslerini sıfırdan sentezlemek için ses yolunun ve konuşma üretiminin diğer bileşenlerinin matematiksel modellerini kullanır1 Kaydedilen konuşmadan formantlar gibi akustik özelliklerin çıkarılmasına ve modellerin parametrelerini kontrol etmek için kullanılmasına dayanır2 Formant sentezi herhangi bir dilde veya aksanla konuşma üretebilir, ancak genellikle robotik ve doğal olmayan sesler çıkarır3
- Birleştirici sentez: Bu yöntem, telefonlar, çift sesler veya heceler gibi önceden kaydedilmiş konuşma birimlerini kullanır ve konuşma üretmek için bunları birleştirir1 Belirli bir metin için en iyi eşleşen birimleri bulmaya ve aralarındaki geçişleri yumuşatmaya dayanır2 Birleştirici sentez, kulağa doğal gelen konuşma üretebilir, ancak büyük ve çeşitli konuşma örnekleri veritabanı gerektirir ve kelime dağarcığı dışındaki kelimeleri veya yeni aksanları işleyemez
TTS Teknolojisindeki Gelişmeler
Sentetik Sesler ve Prozodi
Sentetik seslerin gelişimi ve TTS üzerindeki etkileri.
Sentetik seslerin gelişimi ve TTS üzerindeki etkileri:
- Sentetik sesler: Sentetik sesler, metni veya diğer sembolik gösterimleri konuşmaya dönüştüren metinden konuşmaya (TTS) sistemleri gibi konuşma sentezi uygulamaları tarafından oluşturulan yapay seslerdir. Ses sentezi erişilebilirlik, eğitim, eğlence ve iletişim gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.
- Geliştirme: Sentetik seslerin geliştirilmesi, formant sentezi ve birleşik sentez gibi kural tabanlı yöntemlerden istatistiksel parametrik sentez ve sinir ağı tabanlı sentez gibi veri odaklı yöntemlere kadar çeşitli aşamalardan geçmiştir. Kural tabanlı yöntemler, sıfırdan veya birleştirme yoluyla konuşma sesleri üretmek için matematiksel modeller ve önceden kaydedilmiş konuşma birimleri kullanır. Veri odaklı yöntemler, metin ve konuşma özellikleri arasındaki eşlemeyi öğrenmek ve örnekleme veya optimizasyon yoluyla konuşma üretmek için makine öğrenimi algoritmalarını ve büyük ölçekli konuşma derlemelerini kullanır.
- Etki: Sentetik seslerin TTS üzerindeki etkisi, sentezlenmiş konuşmanın kalitesini, doğallığını ve çeşitliliğini zaman içinde geliştirmiş olmalarıdır. Sentetik sesler artık bazı durumlarda insan konuşmasından ayırt edilemeyen konuşmalar üretebilmekte ve ayrıca farklı dillere, aksanlara, stillere ve duygulara uyum sağlayabilmektedir. Sentetik sesler ayrıca ses klonlama, ses dönüştürme, ses taklidi ve ses filigranı gibi TTS için yeni uygulamalar ve senaryolar sağlayabilir. Bununla birlikte, sentetik sesler TTS için etik sorunlar, sosyal etkiler ve derin taklitlerin ve yanıltıcı içeriğin potansiyel kötüye kullanımı gibi bazı zorlukları ve riskleri de beraberinde getirmektedir
Kulağa doğal gelen bir konuşma yaratmada prozodinin önemi.
Prozodinin (tonlama, ritim ve vurgu) kulağa doğal gelen bir konuşma yaratmadaki önemi:
- Prosody Bir ifadenin yapısı, anlamı ve duygusu hakkında bilgi aktaran konuşma seslerinin perde, ses yüksekliği ve süresindeki değişim örüntüsüdür. Prozodi, konuşulan dili nasıl algıladığımızı ve anladığımızı etkileyen insan konuşmasının önemli bir yönüdür.
- Prozodi modelleme metnin bağlamına ve anlamına bağlı olarak ses çıkışına uygun tonlama, vurgu ve ritim ekleme sürecidir3 Prozodi modelleme, konuşmada doğru his ve duyguyu ileten doğal sesli TTS oluşturmak için çok önemlidir3 Bu teknoloji, metnin dilsel ve akustik özelliklerini analiz etmeyi ve uygun prozodik kuralları ve kalıpları uygulamayı içerir2
- Prozodi etkisi prozodinin sentezlenmiş konuşmanın kalitesi, doğallığı ve ifade gücü üzerindeki etkisidir. Prozodi etkisi, konuşmanın anlaşılabilirliğini, netliğini ve akıcılığını, ayrıca dinleyicinin katılımını, dikkatini ve memnuniyetini artırabilir2 Prozodi etkisi ayrıca konuşmadaki duyguların, tutumların, niyetlerin ve kişiliklerin iletişimini geliştirerek daha insani ve gerçekçi hale getirebilir
TTS sistemlerinde prozodiyi iyileştirmek için kullanılan teknikler
TTS sistemlerinde prozodiyi iyileştirmek için kullanılan tekniklerden bazıları şunlardır:
- Prozodi tahmini: Bu teknik, giriş metninden veya diğer dilsel özelliklerden perde, süre ve enerji gibi prozodik özelliklerin tahmin edilmesini içerir1 Prozodi tahmini, ToBI ek açıklaması ve Fujisaki modeli gibi kural tabanlı yöntemler veya karar ağaçları, gizli Markov modelleri ve sinir ağları gibi veri odaklı yöntemler kullanılarak yapılabilir. Prozodi tahmini, uygun vurgu, tonlama ve ritmi ekleyerek sentezlenmiş konuşmanın anlaşılabilirliğini ve doğallığını artırabilir.
- Prozodi modelleme: Bu teknik, doğal konuşmanın prozodik yapısını ve kalıplarını modellemeyi ve bunları ses çıktısına uygulamayı içerir. Prozodi modelleme, süperpozisyonel model ve hedef yaklaşım modeli gibi kural tabanlı yöntemler veya istatistiksel parametrik sentez ve sinir ağı tabanlı sentez gibi veri odaklı yöntemler kullanılarak yapılabilir. Prozodi modelleme, prozodinin dilsel ve akustik varyasyonlarını yakalayarak sentezlenmiş konuşmanın kalitesini ve ifade gücünü artırabilir.
- Prozodi kontrolü: Bu teknik, temel frekansı ve telefon süresini kontrol ederek istenen prozodiyi daha ince düzeyde değiştirmeyi veya dahil etmeyi içerir. Prozodi kontrolü, perde ölçekleme ve süre ölçekleme gibi kural tabanlı yöntemler veya stil belirteçleri ve küresel stil belirteçleri gibi veri odaklı yöntemler kullanılarak yapılabilir3 Prozodi kontrolü, farklı diller, aksanlar, stiller ve duygular sağlayarak sentezlenmiş konuşmanın çeşitliliğini ve uyarlanabilirliğini artırabilir.
Sinir Ağı Tabanlı Modeller
TTS teknolojisinde sinir ağı tabanlı modellerin ortaya çıkışı.
TTS teknolojisinde sinir ağı tabanlı modellerin ortaya çıkması:
- Sinir ağı tabanlı modeller: Sinir ağı tabanlı modeller, metin ve konuşma özellikleri arasındaki eşlemeyi öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanan ve örnekleme veya optimizasyon yoluyla konuşma üreten makine öğrenme modelleridir. Sinir ağı tabanlı modeller, kural tabanlı ve veri odaklı yöntemlerin doğallık, çeşitlilik eksikliği ve telaffuz hataları gibi bazı sınırlamalarının üstesinden gelebilir.
- Ortaya Çıkış: TTS teknolojisinde sinir ağı tabanlı modellerin ortaya çıkışı, derin öğrenme ve yapay zekanın gelişiminin yanı sıra büyük ölçekli konuşma derlemlerinin ve hesaplama kaynaklarının mevcudiyetine bağlanabilir. TTS için ilk sinir ağı tabanlı model, dilsel özelliklerden akustik özellikleri tahmin etmek için derin bir sinir ağı (DNN) kullanan Zen ve arkadaşları tarafından 2009 yılında önerilmiştir. O zamandan beri, tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), evrişimli sinir ağları (CNN'ler), dikkat mekanizmaları, üretken düşman ağları (GAN'lar), varyasyonel oto kodlayıcılar (VAE'ler) ve dönüştürücüler gibi çeşitli sinir ağı mimarileri ve teknikleri TTS'ye uygulanmıştır.
- Etki: Sinir ağı tabanlı modellerin TTS teknolojisi üzerindeki etkisi, sentezlenen konuşmanın kalitesi, doğallığı ve çeşitliliği açısından en gelişmiş performansı elde etmiş olmalarıdır. Sinir ağı tabanlı modeller, bazı durumlarda insan konuşmasından ayırt edilemeyen konuşma üretebilir ve ayrıca farklı dillere, aksanlara, stillere ve duygulara uyum sağlayabilir. Sinir ağı tabanlı modeller ayrıca ses klonlama, ses dönüştürme, ses taklidi ve ses filigranı gibi TTS için yeni uygulamalar ve senaryolar sağlayabilir. Bununla birlikte, sinir ağı tabanlı modeller TTS için veri verimliliği, yorumlanabilirlik, sağlamlık ve derin sahtecilik ve yanıltıcı içeriğin potansiyel kötüye kullanımı gibi bazı zorlukları ve riskleri de beraberinde getirmektedir.
Sinir ağlarının geleneksel kural tabanlı yaklaşımlara göre avantajları.
Sinir ağlarının kural tabanlı yaklaşımlara göre bazı avantajları şunlardır:
- Veri odaklı öğrenme: Sinir ağları, elle hazırlanmış kurallara veya önceden kaydedilmiş konuşma birimlerine dayanmadan, büyük ölçekli konuşma derlemlerinden metin ve konuşma özellikleri arasındaki eşlemeyi öğrenebilir. Bu, onları daha esnek ve farklı dillere, aksanlara, stillere ve duygulara uyarlanabilir hale getirir.
- Uçtan uca üretim: Sinir ağları, metin analizi, akustik modelleme ve ses kodlama gibi ara adımlar olmadan doğrudan metinden konuşma üretebilir. Bu, sentez hattının karmaşıklığını ve hata yayılımını azaltır.
- Doğallık ve çeşitlilik: Sinir ağları, prozodi ve ses kalitesinin dilsel ve akustik varyasyonlarını yakalayarak kural tabanlı yaklaşımlardan daha doğal ve çeşitli konuşma üretebilir. Sinir ağları ayrıca ses klonlama, ses dönüştürme, ses taklidi ve ses filigranı gibi TTS için yeni uygulamalar ve senaryolar sağlayabilir
Sinirsel TTS modellerinin bileşenleri
Nöral TTS modellerinin bileşenleri şunlardır:
- Metin işleme: Bu bileşen, girdi metninin analiz edilmesini ve fonemler, heceler, kelimeler veya karakterler gibi bir dizi dilsel özelliğe dönüştürülmesini içerir. Metin işleme ayrıca noktalama işaretlerinin eklenmesi, büyük harf kullanımı, normalleştirme ve diğer metin ön işleme adımlarını da içerebilir. Metin işleme, metin analizi gramerleri ve sözlükleri gibi kural tabanlı yöntemler veya sinir ağları ve dönüştürücüler gibi veri odaklı yöntemler kullanılarak yapılabilir.
- Akustik modelleme: Bu bileşen, dilbilimsel özelliklerden perde, süre ve enerji gibi akustik özelliklerin tahmin edilmesini içerir. Akustik modelleme, doğal konuşmanın prozodik yapısını ve kalıplarını modellemeyi ve bunları ses çıktısına uygulamayı da içerebilir. Akustik modelleme, süperpozisyonel model ve hedef yaklaşım modeli gibi kural tabanlı yöntemler veya sinir ağları ve dönüştürücüler gibi veri odaklı yöntemler kullanılarak yapılabilir.
- Vokodlama: Bu bileşen, akustik özelliklerin sürekli bir ses sinyaline dönüştürülmesini içerir. Ses kodlama, temel frekansı ve telefon süresini kontrol ederek istenen ses kalitesini ve tınısını daha ince düzeyde değiştirmeyi veya dahil etmeyi de içerebilir. Vokodlama, kaynak filtre modeli ve dalga biçimi birleştirme gibi kural tabanlı yöntemler veya sinir ağları ve dönüştürücüler gibi veri odaklı yöntemler kullanılarak yapılabilir
WaveNet ve SampleRNN
Devrim niteliğindeki WaveNet modelinin keşfi ve TTS'ye katkısı.
WaveNet modeli ve TTS'ye katkıları şunlardır:
- WaveNet modeli: WaveNet, genişletilmiş nedensel konvolüsyonlara sahip derin bir evrişimli sinir ağı kullanan ham ses dalga formlarının üretken bir modelidir. WaveNet, bir softmax çıkış katmanı kullanarak, önceki tüm örneklere koşullandırılmış her ses örneğinin olasılık dağılımını doğrudan modeller. WaveNet, bu dağılımdan örnekleme yaparak veya metin ya da konuşmacı kimliği gibi ek girdileri koşullandırarak konuşma üretebilir.
- TTS'ye Katkı: WaveNet, önceki yöntemlere kıyasla sentezlenmiş konuşmanın kalitesini, doğallığını ve çeşitliliğini önemli ölçüde artırmıştır. WaveNet, kulağa daha insani ve gerçekçi gelen konuşmalar üretebilir ve ayrıca farklı dillere, aksanlara, stillere ve duygulara uyum sağlayabilir. WaveNet, Tacotron, Deep Voice ve Transformer TTS gibi TTS için daha sonraki birçok sinir ağı tabanlı modele ilham vermiştir3 WaveNet ayrıca ses klonlama, ses dönüştürme, ses taklidi ve ses filigranı gibi TTS için yeni uygulamalar ve senaryolar sağlamıştır
WaveNet'in derin üretici modelleme yoluyla yüksek kaliteli, insan benzeri konuşma üretme yeteneği.
WaveNet'in derin üretici modelleme yoluyla yüksek kaliteli, insan benzeri konuşma üretme yeteneği:
- Derin üretken modelleme: WaveNet, genişletilmiş nedensel konvolüsyonlara sahip derin bir evrişimli sinir ağı kullanan ham ses dalga formlarının derin bir üretici modelidir. WaveNet, bir softmax çıkış katmanı kullanarak, önceki tüm örneklere koşullandırılmış her ses örneğinin olasılık dağılımını doğrudan modeller. WaveNet, bu dağılımdan örnekleme yaparak veya metin ya da konuşmacı kimliği gibi ek girdileri koşullandırarak konuşma üretebilir.
- Yüksek kaliteli konuşma: WaveNet, prozodi ve ses kalitesinin dilsel ve akustik varyasyonlarını yakalayarak önceki yöntemlerden daha doğal ve gerçekçi ses çıkaran konuşma üretebilir. WaveNet ayrıca farklı dillere, aksanlara, stillere ve duygulara uyum sağlayabilir. WaveNet, sentezlenen konuşmanın kalitesini önceki yöntemlere kıyasla önemli ölçüde artırarak insan performansıyla arasındaki farkı 50%'nin üzerinde azaltmıştır.
- İnsan benzeri konuşma: WaveNet, insan sesi aktörlerinin kayıtlarından sonra sesi doğrudan modelleyerek herhangi bir insan sesini taklit eden konuşma üretebilir. Sesleri sentezlemek yerine, gerçek bir insanı taklit ediyor. WaveNet ayrıca ses klonlama, ses dönüştürme, ses taklidi ve ses filigranı gibi TTS için yeni uygulamalar ve senaryolar sağlayabilir
Geliştirilmiş verimlilikle konuşma üretmek için alternatif bir yaklaşım olarak SampleRNN'nin tanıtılması.
SampleRNN'nin geliştirilmiş verimlilikle konuşma üretmek için alternatif bir yaklaşım olarak tanıtılması:
- SampleRNN: SampleRNN, derin ses dalgalarının hiyerarşik bir yapısını kullanan ham ses dalga formlarının otoregresif üretken bir modelidir. tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) örnek dizisindeki bağımlılıkları modellemek için kullanılır. SampleRNN, önceki tüm örnekler ve metin veya konuşmacı kimliği gibi ek girdiler göz önüne alındığında her ses örneğinin koşullu dağılımından örnekleme yaparak konuşma üretebilir.
- Alternatif yaklaşım: SampleRNN, konuşma üretmek için genişletilmiş nedensel konvolüsyonlara sahip derin bir evrişimli sinir ağı kullanan WaveNet'e alternatif bir yaklaşımdır. SampleRNN, farklı saat hızlarında çalışan farklı modüllere sahiptir, bu da hesaplama kaynaklarının tahsis edilmesinde ve farklı soyutlama düzeylerinin modellenmesinde daha fazla esneklik sağlar.
- Geliştirilmiş verimlilik: SampleRNN, daha düşük hesaplama karmaşıklığına ve bellek gereksinimlerine sahip olduğu için WaveNet'e kıyasla daha yüksek verimlilikle konuşma üretebilir. SampleRNN ayrıca eğitim ve çıkarımı hızlandırmak için öğretmen zorlaması ve planlı örnekleme gibi paralellik ve optimizasyon tekniklerinden yararlanabilir.
Transfer Öğrenme ve Çok Dilli TTS
TTS için transfer öğrenme tekniklerindeki gelişmeler
TTS için transfer öğrenme tekniklerindeki ilerlemeler şunlardır:
Transfer öğrenme: Transfer öğrenimi, yeni bir görev veya alan için önceden eğitilmiş bir modelin bilgisinden yararlanan bir makine öğrenimi tekniğidir1 Transfer öğrenimi, yalnızca birkaç dakikalık konuşma verisi kullanarak TTS modellerini yeni bir sese uyarlamak için veri gereksinimini ve eğitim süresini azaltabilir.
Gelişmeler: TTS için transfer öğrenme tekniklerindeki ilerlemelerden bazıları şunlardır:
- Tek hoparlörlü TTS modellerinde ince ayar: Bu teknik, sadece birkaç dakikalık konuşma verisi kullanarak yeni bir konuşmacı için yüksek kaliteli tek konuşmacı TTS modellerinin ince ayarını içerir. Bu teknik, hem erkek hem de kadın hedef konuşmacılar için 27 saatten fazla veri üzerinde sıfırdan eğitilmiş bir modelle karşılaştırılabilir performans sağlayabilir.
- Çok hoparlörlü TTS modellerini uyarlama: Bu teknik, yeni konuşmacının birkaç dakikalık konuşma verilerini kullanarak yeni bir ses için önceden eğitilmiş çok konuşmacılı TTS modellerinin uyarlanmasını içerir. Bu teknik, önceden eğitilmiş modeli doğrudan yeni konuşmacının türetilmiş konuşmacı gömülmesine koşullandırabilir veya yeni konuşmacının verileri üzerinde modele ince ayar yapabilir.
- Düşük kaynaklı duygusal TTS'yi keşfetmek: Bu teknik, az miktarda duygusal konuşma verisi kullanarak düşük kaynaklı duygusal TTS için transfer öğrenme yöntemlerini keşfetmeyi içerir. Bu teknik, hedef konuşmacının duygularını ve tarzını yakalayarak sentezlenmiş konuşmanın doğallığını ve ifade gücünü artırabilir.
Transfer öğrenmenin sınırlı veri ile birden fazla dilde TTS modellerinin eğitilmesini nasıl sağladığının açıklanması.
Transfer öğrenimi, TTS modellerinin sınırlı veri ile birden fazla dilde eğitilmesini nasıl sağlar?
- Birden fazla dil: Transfer öğrenimi, diller arası veya çok dilli transfer öğrenimi yöntemlerini kullanarak TTS modellerinin sınırlı veri ile birden fazla dilde eğitilmesini sağlayabilir. Diller arası aktarım öğrenimi, az miktarda hedef dil verisi kullanarak önceden eğitilmiş bir TTS modelinin yüksek kaynaklı bir dilden düşük kaynaklı bir dile ince ayar yapılmasını içerir. Çok dilli aktarım öğrenimi, düşük kaynaklı dillerden oluşan ortak bir çok dilli veri kümesi kullanarak önceden eğitilmiş çok konuşmalı bir TTS modelinin yeni bir dile uyarlanmasını içerir.
- Sınırlı veri: Transfer öğrenme, veri artırımı ve kısmi ağ tabanlı transfer öğrenme tekniklerini kullanarak düşük kaynaklı diller için veri kıtlığı sorununun üstesinden gelebilir. Veri artırımı, perde kaydırma, hız pertürbasyonu ve gürültü ekleme gibi çeşitli dönüşümler uygulayarak orijinal verilerden sentetik konuşma verileri oluşturmayı içerir. Kısmi ağ tabanlı aktarım öğrenimi, önceden eğitilmiş modelin yalnızca bazı katmanlarını veya modüllerini yeni modele aktarırken geri kalanını dondurmayı veya atmayı içerir.
Çok dilli TTS sistemleri geliştirmenin faydaları ve zorlukları
Çok dilli TTS sistemleri geliştirmenin bazı faydaları ve zorlukları şunlardır:
- Avantajlar: Çok dilli TTS sistemleri, tek bir model kullanarak birden fazla dil için konuşma sentezi sağlayabilir, bu da düşük kaynaklı diller için veri gereksinimini ve eğitim süresini azaltabilir. Çok dilli TTS sistemleri, farklı dillerin dilsel ve akustik varyasyonlarını yakalayarak sentezlenen konuşmanın kalitesini, doğallığını ve çeşitliliğini de artırabilir. Çok dilli TTS sistemleri ayrıca diller arası sentez, ses klonlama, ses dönüştürme, ses taklidi ve ses filigranı gibi TTS için yeni uygulamalar ve senaryolar sağlayabilir.
- Zorluklar: Çok dilli Metin-konuşma sistemleri, Uluslararası Fonetik Alfabe (IPA) veya grafemler gibi birden fazla dil için uygun bir temsil bulmak gibi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Çok dilli TTS sistemlerinin ayrıca dile özgü ve dilden bağımsız modelleme arasındaki dengenin yanı sıra farklı diller için veri miktarı ve kalitesi arasındaki dengeyle de ilgilenmesi gerekir. Çok dilli TTS sistemlerinin ayrıca farklı diller arasında konuşmacı kimliği, konuşma tarzı ve duygu sorunlarını da ele alması gerekir.
Zorluklar ve Gelecek Yönelimleri
Etik Hususlar
TTS ile ilgili etik kaygılardan bazıları şunlardır:
- Ses klonlama: Ses klonlama, hedef konuşmacıdan alınan az miktarda konuşma verisini kullanarak belirli bir insan sesini taklit eden sentetik bir ses oluşturma sürecidir. Ses klonlama, hastalık veya yaralanma nedeniyle konuşma yetisini kaybeden kişilerin sesini geri kazandırmak veya tarihi figürlerin veya ünlülerin sesini korumak gibi olumlu uygulamalara sahip olabilir. Bununla birlikte, ses klonlamanın hedef konuşmacının mahremiyetini ve rızasını ihlal etmek veya hedef konuşmacının itibarına veya güvenilirliğine zarar verebilecek sahte veya yanıltıcı içerik oluşturmak gibi olumsuz sonuçları da olabilir.
- Deepfakes: Deepfakes, mevcut görüntüleri ve videoları derin öğrenme teknikleri kullanarak kaynak görüntüler veya videolar üzerinde birleştiren ve üst üste bindiren sentetik medyadır. Deepfakes, insanların hiç söylemedikleri veya yapmadıkları şeyleri söylediklerini veya yaptıklarını gösteren gerçekçi ve ikna edici videolar veya ses klipleri oluşturabilir. Deepfake'ler yanlış bilgi, propaganda veya iftira yaymak ya da kamuoyunu, davranışları veya duyguları manipüle etmek gibi kötü niyetli uygulamalara sahip olabilir.
- Önyargı ve ayrımcılık: Önyargı ve ayrımcılık, ırk, cinsiyet, yaş veya din gibi özelliklere dayalı olarak insanlara veya gruplara haksız veya önyargılı davranılmasıdır. Önyargı ve ayrımcılık, konuşma sentezi için dillerin, aksanların, stillerin ve duyguların seçimi veya konuşma verilerinde ve modellerinde farklı seslerin ve kimliklerin temsil edilmesi ve dahil edilmesi gibi çeşitli şekillerde Metinden konuşmaya sistemleri etkileyebilir. Önyargı ve ayrımcılık, basmakalıp düşünceleri güçlendirmek, azınlıkları marjinalleştirmek veya belirli grupları bilgi veya hizmetlere erişimden dışlamak gibi zararlı sonuçlara yol açabilir.
Bu da bizi TTS teknolojisinin sorumlu kullanımının ve potansiyel düzenlemelerin önemine götürüyor:
- Sorumlu kullanım: TTS teknolojisinin sorumlu kullanımı, ses yeteneklerinin ve ses kullanıcılarının haklarına, gizliliğine ve rızasına saygı gösteren ve sentetik seslerin zarar görmesini veya kötüye kullanılmasını önleyen veya en aza indiren TTS teknolojisinin etik ve yasal kullanımıdır. TTS teknolojisinin sorumlu kullanımı, tasarım ve geliştirmeden TTS ürün ve hizmetlerinin satışına ve son kullanımına kadar tüm teknoloji değer zinciri boyunca paydaşların katılımını ve işbirliğini gerektirir. TTS teknolojisinin sorumlu kullanımı ayrıca etik karar verme, risk değerlendirmesi, şeffaflık ve hesap verebilirlik için en iyi uygulamaların ve kılavuzların benimsenmesini gerektirir.
- Potansiyel düzenlemeler: TTS teknolojisine yönelik potansiyel düzenlemeler, TTS teknolojisinin geliştirilmesi, dağıtımı ve kullanımını yöneten ve ses yeteneklerinin ve ses kullanıcılarının çıkarlarını ve haklarını koruyan yasalar ve politikalardır. TTS teknolojisi için potansiyel düzenlemeler şunları içerebilir:
- Veri koruma ve gizlilik yasaları: Bu yasalar, ses kayıtları veya ses modelleri gibi kişisel verilerin toplanması, işlenmesi, saklanması ve paylaşılmasını düzenler ve veri sahiplerinin rızasını ve veri kontrolörleri ve işlemcilerinin uyumluluğunu gerektirir.
- Fikri mülkiyet ve telif hakkı yasaları: Bu yasalar, ses yeteneklerinin ses kayıtları veya ses modelleri üzerindeki sahiplik ve haklarını korur ve seslerinin başkaları tarafından izinsiz kullanılmasını veya çoğaltılmasını önler.
- Dolandırıcılık ve hakaret karşıtı yasalar: Bu yasalar, ses yeteneklerinin veya ses kullanıcılarının itibarına veya güvenilirliğine zarar verebilecek deepfakes veya ses kimlik avı gibi sentetik sesler kullanılarak yanlış veya yanıltıcı içerik oluşturulmasını veya yayılmasını yasaklamaktadır.
Gerçek Zamanlı TTS ve Düşük Gecikme
Gerçek zamanlı TTS ve düşük gecikme süresi elde etmede karşılaşılan zorluklardan bazıları şunlardır:
- Hesaplama karmaşıklığı: TTS modelleri, özellikle sinir ağı tabanlı modeller, büyük miktarda metin ve konuşma verisini işlemeleri ve yüksek kaliteli ses örnekleri üretmeleri gerektiğinden, yüksek hesaplama karmaşıklığına ve bellek gereksinimlerine sahiptir. Bu, özellikle uzun biçimli içerik veya büyük ölçekli uygulamalar için TTS modellerinin hızını ve verimliliğini sınırlayabilir.
- Ağ tıkanıklığı: TTS modelleri, özellikle bulut tabanlı modeller, kullanıcılara konuşma çıktısı sunmak için ağ bağlantısına ve bant genişliğine güvenir. Ancak ağ tıkanıklığı, konuşma verilerinin iletiminde gecikmelere, paket kayıplarına veya titreşime neden olabilir ve bu da sentezlenen konuşmanın kalitesini ve doğallığını düşürebilir.
- Kullanıcı deneyimi: Özellikle gerçek zamanlı iletişim uygulamaları için TTS modellerinin, kullanıcıların beklenti ve tercihlerine uygun, kesintisiz ve etkileşimli bir kullanıcı deneyimi sağlaması gerekir. Ancak kullanıcı deneyimi, sentezlenen konuşmanın gecikmesi, güvenilirliği ve çeşitliliğinin yanı sıra sentetik seslerin ses kalitesi, tarzı ve duygusu gibi çeşitli faktörlerden etkilenebilir.
Bu da bizi TTS uygulamaları için çıkarım süresini azaltmanın önemine getiriyor:
- Gerçek zamanlı performans: TTS uygulamaları için çıkarım süresinin azaltılması, dijital asistanlar, cep telefonları, gömülü cihazlar vb. gibi birçok pratik uygulama için bir gereklilik olan gerçek zamanlı konuşma sentezini mümkün kılabilir. Gerçek zamanlı konuşma sentezi sistemleri, kullanıcıların beklenti ve tercihlerine uygun, kesintisiz ve etkileşimli bir kullanıcı deneyimi sağlayabilir.
- Kaynak verimliliği: TTS uygulamaları için çıkarım süresinin azaltılması, TTS modellerinin, özellikle de yüksek hesaplama karmaşıklığına ve bellek gereksinimlerine sahip sinir ağı tabanlı modellerin kaynak verimliliğini de artırabilir. Kaynak verimliliği, TTS modellerinin maliyetini ve enerji tüketimini azaltabilir ve onları çeşitli cihazlar ve platformlar için daha erişilebilir ve ölçeklenebilir hale getirebilir.
- Kalite iyileştirme: TTS uygulamaları için çıkarım süresinin azaltılması, ağ tıkanıklığı veya diğer faktörlerin neden olduğu gecikmeleri, paket kayıplarını veya titreşimi en aza indirerek sentezlenmiş konuşmanın kalitesini, doğallığını ve çeşitliliğini de artırabilir. Kalitenin iyileştirilmesi, kullanıcıların ve ses yeteneklerinin memnuniyetini ve güvenini artırabilir ve sentetik seslerin zarar görmesini veya kötüye kullanılmasını önleyebilir veya azaltabilir.
Duygu ve İfade Gücü
TTS seslerine duygu ve ifade katma konusunda devam eden araştırmalardan bazıları şunlardır:
- Duygu yoğunluğu girdisi: Bu araştırma, duygusal TTS'yi iyileştirmek için denetimsiz çıkarımdan bir duygu yoğunluğu girdisi kullanmayı içerir. Duygu yoğunluğu girdisi, konuşmanın daha duygusal olan bölgelerini gösteren bir duygu tanıyıcının dikkat veya belirginlik haritasından türetilir. Duygu yoğunluğu girdisi, sentetik konuşmadaki duygu ifadesinin derecesini kontrol etmek için kullanılabilir.
- Duygu ve stil katıştırmaları: Bu araştırma, referans sesten küresel, kümelenmiş veya çerçeve düzeyinde duygu ve stil gömülerini çıkarmak için denetimsiz yöntemler kullanmayı içerir. Duygu ve stil katıştırmaları, farklı duygular ve stillerde prozodi ve ses kalitesindeki değişiklikleri yakalayabilir. Duygu ve stil katıştırmaları, TTS modelini istenen duygu ve stilde konuşma üretecek şekilde koşullandırmak için kullanılabilir.
- Duygu dönüşümü: Bu araştırma, nötr konuşmadan duygusal konuşma üretmek için ses veya duygu dönüşümü gibi tekniklerin kullanılmasını içerir. Duygu dönüşümü, konuşmacının algılanan duygusunu değiştirmek için konuşmanın prozodik ve spektral özelliklerini değiştirebilir. Duygu dönüşümü, TTS modellerini eğitmek için duygusal verileri artırmak veya aynı metin girdisinden farklı duygularla konuşma sentezlemek için kullanılabilir.
Yukarıdakiler göz önünde bulundurulduğunda, bir sonraki önemli faktör duygusal konuşma sentezinin çeşitli alanlardaki önemidir:
- Sanal asistanlar: Duygusal konuşma sentezi, Siri, Alexa veya Cortana gibi sanal asistanların doğallığını ve etkileşimini, bağlama ve kullanıcı geri bildirimlerine göre farklı duygu ve tarzları ifade etmelerini sağlayarak geliştirebilir. Duygusal konuşma sentezi, sanal yardımcı teknolojiyi daha ilgi çekici ve empatik hale getirerek kullanıcı memnuniyetini ve güvenini de artırabilir.
- Eğlence: Duygusal konuşma sentezi, karakterler, anlatıcılar veya şarkıcılar için gerçekçi ve çeşitli sentetik sesler oluşturarak video oyunları, filmler veya sesli kitaplar gibi eğlence endüstrisini zenginleştirebilir. Duygusal konuşma sentezi ayrıca ses klonlama, ses dönüştürme, ses taklidi ve ses filigranı gibi eğlence için yeni uygulamalar ve senaryolar sağlayabilir.
- Erişilebilirlik: Duygusal konuşma sentezi, iletişim veya bilgi için etkileyici ve kişiselleştirilmiş sentetik konuşma sağlayarak görme bozukluğu, disleksi veya afazi gibi engelli veya özel ihtiyaçları olan kişilerin erişilebilirliğini ve katılımını artırabilir. Duygusal konuşma sentezi ayrıca duygusal geri bildirim veya arkadaşlık sağlayarak engelli veya özel ihtiyaçları olan kişilerin duygusal refahını ve ruh sağlığını da destekleyebilir.
Yapay Zeka Asistanları ve IoT Cihazları ile Entegrasyon
TTS teknolojisinin yapay zeka asistanları ve IoT cihazlarıyla entegrasyonu.
TTS teknolojisinin yapay zeka asistanları ve IoT cihazları ile entegrasyonundaki gelişmelerden bazıları şunlardır:
- Cihazlarda Azure Neural TTS: Azure Neural TTS, kullanıcıların yapay zeka kullanarak metni gerçeğe yakın konuşmaya dönüştürmesine olanak tanıyan güçlü bir konuşma sentezi hizmetidir. Azure Neural TTS, kısa süre önce ekran okuyucular, arabalardaki sesli yardımcılar veya gömülü cihazlar gibi bağlantısız ve hibrit senaryolar için doğal cihaz içi seslerin kullanılabilirliğini duyurdu. Cihazlardaki Azure Neural TTS, çeşitli cihazlarda ve platformlarda konuşma sentezi için yüksek kalite, yüksek verimlilik ve yüksek yanıt verebilirlik sağlayabilir.
- Google Cloud Metinden Sese API: Google Cloud Text-to-Speech API, kullanıcıların Google'ın çığır açan sinir ağları ile doğal bir konuşma sentezlemesini sağlayan bulut tabanlı bir hizmettir. Google Cloud Text-to-Speech API, 140'tan fazla dili ve varyantı destekler ve kullanıcıların sentetik konuşmanın perdesini, konuşma hızını ve ses profilini özelleştirmesine olanak tanır. Google Cloud Text-to-Speech API, farklı markalar ve uygulamalar için benzersiz ve kişiselleştirilmiş sesler oluşturmak için özel ses oluşturma ve ses ayarlamayı da destekler.
UberTTS bir gelişmiş metinden sese Yukarıda bahsedilen Azure ve Google yapay zeka teknolojilerinin yeteneklerini bir araya getiren programın yanı sıra SSML özellikleri.
- Cihaz Üzerinde Konuşma: Cihaz Üzerinde Konuşma, kullanıcıların telefon, tablet, araba, TV veya hoparlör gibi herhangi bir cihazda sunucu kalitesinde konuşma yapay zekasını yerel olarak çalıştırmalarını sağlayan bir çözümdür. Speech On-Device, ağ bağlantısı veya gecikme sorunları olmadan hızlı ve güvenilir konuşma tanıma ve sentezleme sağlayabilir. Speech On-Device ayrıca farklı kullanıcı senaryoları ve tercihleri için çok dilli ve diller arası konuşma özelliklerini de destekleyebilir.
TTS'nin akıllı ev sistemlerine, sağlık hizmetlerine ve erişilebilirlik çözümlerine dahil edilmesinin faydalarını tartışmak da önemlidir:
- Akıllı ev sistemleri: TTS, kullanıcılarla doğal ve etkileyici konuşma kullanarak iletişim kurmalarını sağlayarak akıllı hoparlörler, akıllı ekranlar veya akıllı cihazlar gibi akıllı ev sistemlerinin işlevselliğini ve etkileşimini artırabilir. TTS ayrıca akıllı ev sistemlerini daha ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş hale getirerek kullanıcı deneyimini ve memnuniyetini artırabilir.
- Sağlık Hizmetleri: TTS, kullanıcılara gerçeğe yakın ve özelleştirilmiş konuşma sentezi sağlayarak teletıp, sağlık eğitimi veya ruh sağlığı desteği gibi sağlık hizmetlerinin kalitesini ve erişilebilirliğini artırabilir. TTS ayrıca hastalar ve sağlayıcılar arasında uzaktan ve verimli iletişim sağlayarak sağlık hizmeti sunumunun maliyetini ve süresini azaltabilir.
- Erişilebilirlik çözümleri: TTS, görme bozukluğu, disleksi veya afazi gibi engelli veya özel ihtiyaçları olan kişilere iletişim veya bilgi için konuşma çıktısı sağlayarak onları güçlendirebilir. TTS ayrıca duygusal geri bildirim veya arkadaşlık sağlayarak engelli veya özel ihtiyaçları olan kişilerin duygusal refahını ve katılımını destekleyebilir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
İlk metinden konuşmaya yazılımı hangisidir?
İlk olarak metinden sese yazılım ilk ticari konuşma tanıma yazılımını 1984 yılında kişisel bilgisayarlar için piyasaya süren Kurzweil Applied Intelligence olmuştur. Ancak, ilk konuşma sentezleme sistemleri bilgisayar tabanlıdır ve 1950'lerin sonlarında Bell Laboratories ve IBM tarafından geliştirilmiştir. İlk mekanik konuşma sentezleyici 1800'lerin başında Charles Wheatstone tarafından geliştirilmiştir.
TTS'yi kim başlattı?
Yıllar boyunca farklı araştırmacılar ve şirketler konuşma sentezi ve tanıma sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunduğundan, TTS'yi kimin başlattığına dair kesin bir cevap yoktur. Ancak, TTS'nin öncülerinden bazıları şunlardır:
- Christian Kratzenstein, 1700'lerde insan sesini taklit eden akustik rezonatörler yaratan Alman-Danimarkalı bir bilim insanı.
- Charles Wheatstone, 1800'lerin başında ilk mekanik konuşma sentezleyicisini geliştiren İngiliz mucit.
- Homer Dudley, 1939 yılında ilk elektronik konuşma sentezleyicisi olan VODER'i (Voice Operating Demonstrator) yaratan Amerikalı elektrik mühendisi.
- 1961'de konuşmayı sentezlemek için bir IBM bilgisayarı kullanan Bell Labs fizikçisi John Larry Kelly Jr.
- Noriko Umeda ve arkadaşları, 1968 yılında ilk genel İngilizce metinden konuşmaya sistemini geliştiren Japonya'daki Elektroteknik Laboratuvarı araştırmacıları.
- Ray Kurzweil, 1984 yılında kişisel bilgisayarlar için ticari olarak mevcut ilk konuşma tanıma yazılımını piyasaya süren Amerikalı mucit.
Sentetik konuşmanın tarihçesi nedir?
Sentetik konuşmanın tarihçesi şu şekilde özetlenebilir:
- Sentetik konuşmanın tarihi, bazı araştırmacı ve mucitlerin akustik rezonatörler ve konuşma sentezleyicileri gibi insan benzeri sesler üretebilen mekanik cihazlar yapmaya çalıştıkları 1700'lere kadar uzanmaktadır.
- Sentetik konuşmanın tarihi, VODER, IBM bilgisayarı ve Elektroteknik Laboratuvarı sistemi gibi metin veya diğer girdilerden konuşma üretmek için elektronik ve bilgisayar tabanlı sistemlerin geliştirildiği 20. yüzyılda ilerlemiştir.
- Sentetik konuşmanın tarihi, 20. yüzyılın sonlarında ve 21. yüzyılın başlarında, sinir ağları, ses klonlama ve duygu ve stil gömme gibi sentetik konuşmanın kalitesini, doğallığını ve çeşitliliğini artırmak için yeni teknik ve teknolojilerin tanıtılmasıyla daha da ilerlemiştir
Yapay zekada konuşma tanımanın geçmişi nedir?
Yapay zekada konuşma tanımanın tarihçesi şu şekilde özetlenebilir:
- Konuşma tanıma, bilgisayarların konuşulan dili tanımasını ve metne çevirmesini sağlayan teknolojidir.
İlk konuşma tanıma sistemi Bell Laboratories tarafından 1952 yılında geliştirilmiş ve konuşulan sayıları yüksek doğrulukla tanıyabilmiştir. - 1960'larda ve 1970'lerde konuşma tanıma sistemleri kelime dağarcıklarını genişletti ve doğruluğu ve hızı artırmak için Gizli Markov Modelleri gibi olasılıksal yöntemler kullandı.
- 1980'lerde ve 1990'larda konuşma tanıma sistemleri konuşmacıdan daha bağımsız hale geldi ve doğal dili ve büyük kelime dağarcıklarını işlemek için sinir ağları ve istatistiksel dil modelleri kullandı.
- 2000'li ve 2010'lu yıllarda, konuşma tanıma sistemleri derin öğrenme ve büyük veri alanındaki gelişmelerden faydalanarak çeşitli alanlarda ve uygulamalarda insana yakın performans elde etti.
Konuşma sentezi teknolojisi nedir?
Konuşma sentezi teknolojisi, dijital metin girdisinden yapay konuşma üretme sürecini ifade eder. Bu teknoloji genellikle yazılı içeriğin ses çıktısını gerektiren cihazlarda ve yazılımlarda kullanılır.
Konuşma sentezleme sistemleri ne zaman oluşturuldu?
İlk konuşma sentezleme sistemleri 1770'lerde Wolfgang von Kempelen ve Rus Profesör Christian Kratzenstein tarafından oluşturulmuştur. Bu akustik-mekanik konuşma makineleri, konuşma sentezleyici olarak kabul edilen ilk cihazlardı.
Konuşma sentezleyici olarak kabul edilen ilk cihaz neydi?
Konuşma sentezleyici olarak kabul edilen ilk cihaz, 1930'ların sonunda Homer Dudley tarafından yaratılan Voder'di. Sınırlı sayıda insan benzeri ses üretebiliyordu ve öncelikle erken ses kodlama deneyleri için kullanıldı.
Sentez teknolojisi zaman içinde nasıl gelişti?
Sentez teknolojisi Voder'in yaratılmasından bu yana önemli ölçüde gelişmiştir. 1970'lerde Texas Instruments, "Speak & Spell" olarak bilinen ilk tam metin-konuşma sistemini üretti. 1980'lerde birim seçim sentezinin geliştirilmesi, önceden kaydedilmiş kelimeleri ve cümleleri bir araya getirerek daha doğal bir konuşma sesi elde edilmesini sağladı. 1990'larda spektrogram tekniklerinin ve doğrusal tahmini kodlamanın tanıtılması, sentezlenen konuşmanın kalitesini daha da artırdı. Günümüzde, doğal dil işleme algoritmaları son derece gerçekçi ve anlaşılır konuşma üretmek için kullanılmaktadır.
Vokoder nedir?
Vokoder, konuşma sinyallerinin özelliklerini analiz ederek ve sentezleyerek çalışan bir tür konuşma sentezleyicisidir. İlk olarak İkinci Dünya Savaşı sırasında güvenli iletişim için icat edilmiştir ve o zamandan beri robotik vokaller oluşturmak için müzik yapımında kullanılmaktadır.
Birim seçim sentezi nedir?
Birim seçimi sentezi, kelimeler veya cümleler gibi önceden kaydedilmiş konuşma birimlerinin fonetik ve prozodik özelliklerine göre seçildiği ve doğal ses veren konuşma oluşturmak için bir araya getirildiği bir tekniktir.
Anlaşılır konuşma nedir?
Anlaşılabilir konuşma, bir dinleyici tarafından anlaşılabilen konuşmayı ifade eder. Konuşma sentezi bağlamında, sentezlenmiş konuşmanın doğal konuşma kadar net ve doğru bir şekilde algılanabilmesi anlamına gelir.
Dectalk nedir?
Dectalk, birim seçim sentezinin başka bir biçimi olan birleşik sentez kullanan bir konuşma sentezleyicisidir. Görme engelliler veya okuma güçlüğü çekenler için yardımcı teknoloji cihazlarında yaygın olarak kullanılmıştır.
Haskins Laboratories nedir?
Haskins Laboratories, konuşma, dil ve bilişsel süreçlerin incelenmesine odaklanan, kâr amacı gütmeyen özel bir araştırma enstitüsüdür. Konuşma sentezi teknolojisi üzerine kapsamlı araştırmalar yürütmüşlerdir.
Metin nasıl sese dönüştürülür?
Metin, konuşma sentezi işlemiyle sese dönüştürülür. Bu süreç, metni fonetik ve dilsel unsurlara ayırmayı ve daha sonra bir ses çıkışına dönüştürülen konuşma sinyalleri üretmek için sentez teknolojisini kullanmayı içerir.
Son Düşünceler
Yukarıda tartıştığımız her şeye dayanarak, TTS teknolojisinin robotik seslerden doğal insan benzeri konuşmaya doğru evriminin olası bir sonucu şu olabilir:
TTS teknolojisi, robotik ve monoton sesler üretmekten gerçeğe yakın ve etkileyici konuşma üretmeye kadar geçtiğimiz on yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bu evrimin ana itici güçleri, sinir ağı tabanlı modeller gibi yeni sentez tekniklerinin geliştirilmesi, büyük ve çeşitli konuşma verilerinin kullanılabilirliği ve transfer öğrenme ve veri artırma yöntemlerinin uygulanmasıdır.
TTS teknolojisinin gelişimi, ses klonlama, duygu ve stil katıştırma ve ses ayarlama gibi yeni yetenek ve özellikleri mümkün kılmıştır. TTS teknolojisinin gelişimi aynı zamanda sesli asistanlar, eğlence ve erişilebilirlik çözümleri gibi yeni uygulama ve senaryolara da olanak sağlamıştır.
TTS teknolojisinin gelişimi, etik kaygılar, kalite değerlendirmesi ve kullanıcı deneyimi gibi yeni zorlukları ve fırsatları da beraberinde getirmiştir. Bu alanda daha fazla araştırma ve yenilik yapıldıkça, TTS teknolojisinin evriminin gelecekte de devam etmesi beklenmektedir.
