Was ist Google WaveNet

WaveNet ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das entwickelt wurde, um Roh-Audio zu erzeugen. Diese Technologie - eines von vielen verfügbaren Text-zu-Sprache-Tools - verbessert unsere Fähigkeit, die Worte um uns herum zu hören und zu verarbeiten.

Viele Menschen nutzen Text-zu-Sprache-Dienste täglich, ebenso wie virtuelle Assistenten. Was sie jedoch möglicherweise nicht wissen, ist, dass diese beiden viele Gemeinsamkeiten in ihrer Funktionsweise haben. Mit der Verbesserung der Technologie steigt auch die Qualität der Apps, die wir in unserem Alltag nutzen.

Dasselbe gilt für TTS-Apps und VAs. Es gibt einige Unternehmen, die in diesem Bereich außergewöhnliche Ergebnisse zeigen, und eines davon ist Google mit seiner WaveNet-Technologie.

Was ist Google WaveNet?

WaveNet ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das entwickelt wurde, um Roh-Audio zu erzeugen. Das Team dahinter ist DeepMind, ein Unternehmen aus London, das sich auf künstliche Intelligenz konzentriert. Die Einführung dieser Technologie hat die Google Cloud Plattform erheblich verändert und alles auf ein neues Niveau gehoben.

Einer der Hauptvorteile, die Google’s DeepMind im Vergleich zu früheren Text-zu-Sprache-Systemen eingeführt hat, ist, dass es besser klingt. Als es 2016 eingeführt wurde, konnten TTS-Systeme keine natürlich klingende Stimme erzeugen.

WaveNet Text-zu-Sprache übertraf es in jeder Hinsicht. Die Idee hinter dieser Technologie ist recht einfach. Die Software kann Roh-Audiodateien wie WAV als Eingabe verwenden und profitiert von der Konnektivität mit der Google API und einem API-Schlüssel.

Heute haben wir zahlreiche Möglichkeiten, diese Technologie zu nutzen, dank unserer Fähigkeit, diese komplexen Algorithmen zu nutzen. Viele Unternehmen weltweit konkurrieren miteinander, um das bestmögliche Produkt zu liefern. Und das ist eine gute Sache. Für Endnutzer bedeutet es nur mehr Optionen, die es einfacher machen, ein Programm zu finden, das ihren Bedürfnissen entspricht.

Wie WaveNet funktioniert

WaveNet ist eine Version eines FNN oder Feedforward-Neuronalen Netzwerks, auch bekannt als tiefes konvolutionales neuronales Netzwerk. CNN nimmt das Rohsignal von der Eingabe und kann dann die Ausgabe ein Sample nach dem anderen synthetisieren.

Natürlich basiert alles auf maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung, tiefem Lernen und Maschinenintelligenz. In früheren Iterationen von Text-zu-Sprache-Apps war die Idee, eine Datenbank von Phonemen zu erstellen, und die App würde das richtige auswählen, oder zumindest das, das dem benötigten Klang am nächsten kam.

Aber diese Art von Puzzle zu erstellen, ist nicht einfach. Die Software muss verstehen, wie Sprache funktioniert, einschließlich ihres Rhythmus und ihrer Dynamik, sonst würden die Töne aus Ihrem Lautsprecher unecht klingen.

Wie die meisten Text-zu-Sprache-Programme verwendet auch WaveNet echte Audio-Wellenformen - denken Sie an parametrische oder konkatenative, um nur einige zu nennen. Auf diese Weise kann die Software die Regeln der Sprache (oder eher der Klänge) analysieren und wie sie sich im Laufe der Zeit ändern.

Dies ermöglicht es dem Programm, Muster zu erzeugen, die wie menschliche Sprache klingen, basierend auf den Sprachproben. Beeindruckend ist, dass die Software die Ausgabe basierend auf den Informationen erzeugt, die ihr zugeführt werden.

Was bedeutet das in der realen Welt: Wenn Sie zum Beispiel Italienisch sprechen, kann das Programm Ihnen helfen, italienische Sprache zu erzeugen. Dies stellte damals eine große Veränderung dar und ebnete den Weg für andere Text-zu-Sprache-APIs.

Beispiele für WaveNet in Aktion

Als Google die Software einführte, benötigte sie zu viel Rechenleistung, um im realen Leben verwendet zu werden. Aber all das änderte sich in den folgenden Jahren. Diese API half zunächst, die Stimmen des Google Assistant zu betreiben, die das Unternehmen auf mehreren Plattformen anbot.

WaveNet ist auch ein großartiges Werkzeug, wenn Sie nach TTS-Software suchen. Die Stimme klingt realistischer, was das gesamte Erlebnis angenehmer macht. Sie können es verwenden, um die neuesten Nachrichten, Transkripte von Podcasts oder alles andere, was Sie sich vorstellen können, zu hören.

Das ist erst der Anfang. Die gesamte Idee hinter dem Prozess kann auch Menschen mit Sprachbehinderungen helfen, ihre Stimme zurückzubekommen. Sprachsynthese ist der Begriff für Stimmimitation, und ihr Potenzial ist erstaunlich. Zum Beispiel können Menschen mit Sprachbehinderungen theoretisch eine Probe ihrer Stimme verwenden und sie mit Text-zu-Sprache-Tools integrieren. Dies kann ihnen ihre Stimme zurückgeben.

Wir wissen noch nicht, was die Zukunft für TTS-Programme bereithält, aber wir können annehmen, dass sie wunderbar sein wird. Eines der besten Dinge an diesem Innovationsbereich ist, dass viele verschiedene Unternehmen an TTS-Produkten arbeiten.

Wenn alle auf dasselbe Ziel hinarbeiten, ist es wahrscheinlicher, dass wir unglaubliche Ergebnisse sehen werden.

Speechify - Sprachsynthese

Unter den Programmen, die Sie so schnell wie möglich ausprobieren sollten, ist Speechify. Es ist eine Text-zu-Sprache-App, die Sie auf fast jedem Gerät nutzen können. Sie ist verfügbar für iOS, Android, Mac und sogar als Erweiterung für Google Chrome.

Speechify kann jede Art von Inhalt verarbeiten. Es kann Ihnen PDFs, Dokumente, E-Mails oder alles andere auf Ihrem Gerät vorlesen. Einer der Hauptvorteile der App ist ihre Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit.

Sie können die Lesegeschwindigkeit ändern, verschiedene Sprachstimmen auswählen, die Tonhöhe anpassen und so weiter. Es ist auch erwähnenswert, dass Speechify eine OCR-Funktion bietet, was bedeutet, dass Sie ein Foto Ihres Buches machen können, und die App wird es Ihnen vorlesen.

Die App ist speziell für Menschen mit Legasthenie, ADHS, diejenigen, die eine neue Sprache lernen, oder jeden, der beim Lesen eines Buches produktiv sein möchte, konzipiert. Es ist eine All-in-One-App, die Ihre Einstellung zum Lesen verändern wird.

Speechify ist einfach zu bedienen, und Sie benötigen keine umfassende Anleitung, um es zu verstehen.

FAQ

Wofür wird WaveNet verwendet?

Es ist ein tiefes neuronales Netzwerk, das Roh-Audio erzeugen kann. Es handelt sich um eine Text-zu-Sprache-Synthese, die realistisch klingende WaveNet-Stimmen bietet und mit echten Sprachaufnahmen trainiert werden kann. Dadurch hat es die Google Cloud Text-to-Speech erfolgreich übertroffen.

Heute wird die Software für Google Assistant-Stimmen verwendet.

Was ist das WaveNet-Modell?

Das Modell basiert auf der PixelCNN-Architektur. Um mit den für die Erstellung von Rohdaten notwendigen Langzeitabhängigkeiten umzugehen, verwendet die Architektur dilatierte kausale Faltungen.

Die Hinzufügung von dilatierten CNNs ermöglicht ein einfacheres und schnelleres Training, und es kann tausend Schichten in der Zeit zurückgehen. Es kann auch 20-mal schneller als in Echtzeit arbeiten.

Was ist der Unterschied zwischen WaveNet und konvolutionalen neuronalen Netzwerken?

Die Software basiert auf dem tiefen konvolutionalen neuronalen Netzwerk oder CNN. Das bedeutet, dass WaveNet nur eine Anwendung von CNN ist. Eine ähnliche Technologie wird von anderen Unternehmen wie Microsoft oder Amazon (zusammen mit SSML) verwendet und bietet hohe Qualität und großartige Ergebnisse.

Wenn Sie die beste Text-zu-Sprache-App suchen, wenden Sie sich an Speechify. Obwohl andere Plattformen ausgewählte Vorteile bieten, ist Speechify nahtlos zu bedienen, problemlos und intuitiv für jeden Benutzer, der Text in gesprochene Worte umwandeln möchte.