टेक्स्ट टू स्पीच आवाज़ें। यह कैसे काम करता है?

टेक्स्ट टू स्पीच आवाज़ें कैसे काम करती हैं? हम बात करते हैं उस AI तकनीक की जो शब्दों को प्राकृतिक ध्वनि में बदल देती है - तुरंत!

टेक्स्ट टू स्पीच का विचार - यानी कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर जो कंप्यूटर स्क्रीन पर लिखे शब्दों को उपयोगकर्ता के लिए ज़ोर से पढ़ सकता है - नया नहीं है, लेकिन यह निश्चित रूप से पिछले कुछ वर्षों में एक क्रांति से गुजर रहा है।

एक हालिया अध्ययन के अनुसार, टेक्स्ट टू स्पीच बाजार का मूल्य 2020 में $2 बिलियन था - आंशिक रूप से अभी भी चल रही COVID-19 महामारी के प्रभाव के कारण। न केवल यह, बल्कि यह अनुमान है कि 2026 तक इसका मूल्य $5 बिलियन तक बढ़ जाएगा - 14.6% की प्रभावशाली वार्षिक वृद्धि दर।

इसका अधिकांश श्रेय उन तरीकों को दिया जा सकता है जिनसे टेक्स्ट टू स्पीच समाधान विभिन्न दृष्टि हानि वाले लोगों की मदद करते हैं। रोग नियंत्रण और रोकथाम केंद्रों के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में 40 वर्ष से अधिक आयु के लगभग 12 मिलियन लोगों को दृश्य जानकारी संसाधित करने में कुछ प्रकार की समस्या है। इस संख्या में से, एक मिलियन लोग पूरी तरह से अंधे हैं और आठ मिलियन को कुछ प्रकार की अपूर्ण अपवर्तक त्रुटि के कारण दृष्टि संबंधी समस्याएं हैं। यह संख्या 2012 में 4.2 मिलियन से बढ़ी है।

यह सब कहने का मतलब यह है कि टेक्स्ट टू स्पीच तकनीक ने वर्षों में अपनी उपयोगिता साबित की है। कई समाधान जैसे स्पीचिफाई उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं के अनुसार चुनने के लिए कई उच्च गुणवत्ता वाली आवाज़ें भी प्रदान करते हैं। लेकिन ये समाधान कैसे काम करते हैं और इतनी सारी आवाज़ विकल्प कैसे उपलब्ध हैं? ऐसे प्रश्नों के उत्तर के लिए आपको कुछ महत्वपूर्ण बातों को ध्यान में रखना होगा।

टेक्स्ट टू स्पीच के आंतरिक कार्य

हालांकि आप टेक्स्ट टू स्पीच के पीछे की वास्तविक आवाज़ों तक पहुँचने से पहले, यह समझना महत्वपूर्ण है कि ये समाधान मूल रूप से कैसे काम करते हैं।

टेक्स्ट टू स्पीच कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और इसी तरह की तकनीकी उपश्रेणियों का उपयोग करता है ताकि पृष्ठ या स्क्रीन पर लिखे शब्दों को ऑडियो सामग्री में परिवर्तित किया जा सके जिसे फिर ज़ोर से पढ़ा जा सके। इसमें न केवल वेबसाइट की सामग्री या किसी लेख जैसी चीज़ें शामिल हैं, बल्कि माइक्रोसॉफ्ट वर्ड और अन्य अनुप्रयोगों में लिखे गए टेक्स्ट भी शामिल हैं।

ऑडियो सामग्री स्वयं पूरी तरह से उपयोग किए जा रहे डिवाइस द्वारा उत्पन्न की जाती है। डेस्कटॉप और लैपटॉप कंप्यूटरों पर काम करने के अलावा, टेक्स्ट टू स्पीच आज बाजार में उपलब्ध लगभग हर स्मार्टफोन, टैबलेट या अन्य मोबाइल डिवाइस पर भी उपलब्ध है।

अधिकांश सभी समाधानों में, टेक्स्ट टू स्पीच प्रोसेसिंग स्थानीय रूप से डिवाइस पर ही संभाली जाती है। यह टेक्स्ट टू स्पीच को मूल्यवान बनाता है, भले ही कोई इंटरनेट कनेक्शन मौजूद न हो।

दृष्टि समस्याओं वाले लोगों को लिखित सामग्री तक पहुँचने और उसे समझने की अनुमति देने के अलावा, टेक्स्ट टू स्पीच भी सहायक है क्योंकि आवाज़ की पिच और यहां तक कि गति को भी नियंत्रित किया जा सकता है। यदि आप कुछ धीमा करना चाहते हैं ताकि आप इसे बेहतर समझ सकें, तो आप कर सकते हैं। इसी तरह, यदि आप सामग्री को तेजी से पढ़ने के लिए आवाज़ को तेज करना चाहते हैं, तो आप ऐसा भी कर सकते हैं।

टेक्स्ट टू स्पीच आवाज़ें: चीजों को समझना

जब इन टेक्स्ट टू स्पीच समाधानों द्वारा उपयोग की जाने वाली वास्तविक आवाज़ की बात आती है, तो यह अंततः एक अवधारणा पर निर्भर करता है जिसे स्पीच सिंथेसाइज़र कहा जाता है।

स्पीच सिंथेसाइज़र क्या है?

स्पीच सिंथेसिस एक प्रकार का आउटपुट है जो आपके कंप्यूटर (या अन्य डिवाइस) को शब्दों को ज़ोर से पढ़ने की अनुमति देता है। अवधारणात्मक रूप से, यह स्वयं पृष्ठ पर शब्दों को पढ़ने या उन्हें प्रिंट करने से बहुत अलग नहीं है - आप अभी भी उस जानकारी के आउटपुट की बात कर रहे हैं जो कंप्यूटर से मांगी गई है। केवल पाठ के माध्यम से ऐसा करने के बजाय, यह एक आवाज़ के माध्यम से ऐसा कर रहा है जिसे आप अपने स्पीकर या हेडफ़ोन के माध्यम से सुन सकते हैं।

आम तौर पर, स्पीच सिंथेसिस उस समाधान के माध्यम से काम करता है जिसका आप उपयोग कर रहे हैं, जो कई बुनियादी लेकिन महत्वपूर्ण चरणों का पालन करता है। इनमें से पहला चरण पृष्ठ पर टेक्स्ट को शब्दों में बदलना शामिल है।

चरण 1: पूर्व-प्रसंस्करण

इस प्रक्रिया के इस भाग में, टेक्स्ट टू स्पीच समाधान उस सामग्री के शब्दों का विश्लेषण करते हैं जिसे आप पढ़ना चाहते हैं और अक्षरों को - जो मूल रूप से केवल प्रतीक हैं - शब्दों में परिवर्तित करते हैं। इस प्रक्रिया का यह भाग महत्वपूर्ण है, क्योंकि लिखित शब्द कभी-कभी लोगों की अपेक्षा से अधिक अस्पष्ट हो सकते हैं। कुछ शब्द या यहां तक कि वाक्यांश कई चीजों का मतलब हो सकते हैं। इसी तरह, कंप्यूटर को "उनका," "वहाँ" और "वे हैं" जैसे शब्दों के बीच के अंतर को "समझने" में सक्षम होना चाहिए - तीन शब्द जो एक ही तरह से उच्चारित होते हैं लेकिन जो वाक्य के संदर्भ को नाटकीय रूप से बदल सकते हैं।

यहीं पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग काम में आते हैं। AI के साथ, टेक्स्ट टू स्पीच समाधान इस अस्पष्टता को यथासंभव समाप्त करने के लिए "प्रशिक्षित" किए जा सकते हैं। टेक्स्ट टू स्पीच आवाज़ प्रक्रिया के इस चरण को "पूर्व-प्रसंस्करण" कहा जाता है, क्योंकि यह "पर्दे के पीछे" हो रहा है, इससे पहले कि संबंधित एप्लिकेशन कुछ भी ज़ोर से पढ़े।

यह वह चरण भी है जहाँ टेक्स्ट टू स्पीच समाधान उन शब्दों के बीच अंतर करेगा जो एक जैसे लिखे जा सकते हैं लेकिन उनके उपयोग के आधार पर अलग-अलग ध्वनि करते हैं। "Read" इसका एक आदर्श उदाहरण है, क्योंकि यह संभव है कि आप इस शाम को आराम करने के लिए एक किताब पढ़ना चाहें, भले ही आपने उस किताब को अतीत में अनगिनत बार पढ़ा हो। मनुष्य आसानी से इन दो विचारों के बीच अंतर कर सकते हैं, दिए गए संदर्भ के आधार पर - कंप्यूटिंग पक्ष पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग लगभग उसी परिणाम को प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

इस अवधि के दौरान समान रूप से कठिन चीजें जैसे संख्याएँ, संक्षेपाक्षर, संक्षिप्ताक्षर और अधिक हैं। डॉलर के चिन्ह जैसे विशेष वर्ण भी केवल लिखित शब्द की तुलना में "अनुवाद" करने में कठिन होते हैं। यही कारण है कि पूर्व-प्रसंस्करण चरण इतना महत्वपूर्ण है - यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि जो कुछ भी अंततः जोर से पढ़ा जाएगा वह वास्तव में उस संदर्भ में समझ में आता है जिसके लिए इसे इरादा किया गया था।

चरण 2: उच्चारण को समझना

एक बार जब टेक्स्ट का विश्लेषण कर लिया जाता है और टेक्स्ट टू स्पीच समाधान "समझता" है कि कौन से शब्द जोर से बोले जाने चाहिए, तो प्रक्रिया का अगला भाग शुरू होता है। यह वह समय है जब उन शब्दों को फिर से ध्वन्यात्मक रूपों में परिवर्तित किया जाता है - मूल रूप से, यह सीखना है कि प्रश्न में टेक्स्ट में शब्दों का सही ढंग से उच्चारण कैसे किया जाए।

यह प्रक्रिया का एक हिस्सा है जो वर्षों में नाटकीय रूप से विकसित हुआ है। यदि आपको कभी 1990 के दशक के टेक्स्ट टू स्पीच समाधान का उपयोग करने का अवसर मिला (या 1970 या 80 के दशक की पुरानी फिल्म देखी जिसमें टेक्स्ट टू स्पीच का दृश्य था), तो आप शायद एक कंप्यूटर आवाज से निपट रहे थे जो प्राकृतिक नहीं लगती थी। यह तुरंत पहचानने योग्य था कि यह कंप्यूटर द्वारा उत्पन्न किया गया था और भले ही आप समझ सकते थे कि यह क्या कह रहा था, अधिकांश शब्द शायद गलत उच्चारित किए गए थे।

चरण 3: भाषण में परिवर्तन शुरू होता है

एक बार जब उन ध्वन्यात्मक रूपों की पहचान हो जाती है, तो टेक्स्ट टू स्पीच समाधान प्रक्रिया के अंतिम भाग की ओर बढ़ता है: उस जानकारी को ध्वनि में परिवर्तित करना जिसे डिवाइस के स्पीकर या हेडफ़ोन पर जोर से बजाया जा सकता है।

यह कुछ अलग तरीकों से होता है, इस पर निर्भर करता है कि आप किस समाधान का उपयोग कर रहे हैं। उनमें से एक में एक मानव अभिनेता या अभिनेत्री को ध्वन्यात्मक रूपों की सूची जोर से पढ़ने के लिए कहा जाता है, जिसके बाद उस जानकारी को कंप्यूटर और समाधान में वापस फीड किया जाता है। फिर, एक बार जब किसी विशेष टेक्स्ट ब्लॉक को एप्लिकेशन द्वारा स्कैन किया जाता है, तो यह पृष्ठ पर पाए गए ध्वन्यात्मक रूपों को पहले से रिकॉर्ड किए गए ध्वन्यात्मक रूपों से मिलान कर सकता है। फिर यह उन दो चीजों को एक साथ रखता है ताकि टेक्स्ट का ऑडियो संस्करण पहले से कहीं अधिक प्राकृतिक तरीके से चलाया जा सके।

कुछ समाधान अभी भी कंप्यूटर को स्वयं आवाज उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं। यह अभी भी लगभग उसी तरह काम करता है, केवल "आवाज" पहले से रिकॉर्ड किए गए ऑडियो पर आधारित नहीं होती है बल्कि केवल उपयुक्त क्रम में विशिष्ट ध्वनि आवृत्तियों को उत्पन्न करके बनाई जाती है।

इस उद्देश्य के लिए, यह पूरी तरह से असमान नहीं है जिस तरह से एक संगीत सिंथेसाइज़र एक संगीतकार को एक मानक कीबोर्ड का उपयोग करके वाद्ययंत्रों की ध्वनियों की नकल करने की अनुमति दे सकता है। वे कीबोर्ड को उसी तरह बजा सकते हैं जैसे वे पियानो बजाते हैं, हालांकि पियानो संगीत के बजाय प्रत्येक कुंजी गिटार पर एक अलग तार या ड्रम से ध्वनियों की नकल कर सकती है। यह अभी भी एक कंप्यूटर है जो प्रत्येक कुंजी स्ट्राइक के इरादे को "समझता" है और इसे उपयुक्त ध्वनि के साथ जोड़ता है, हालांकि एक अलग संदर्भ में।

आवाज विकल्प और उससे आगे

इसका एक हिस्सा यह है कि इन वॉयस जनरेटर टेक्स्ट टू स्पीच समाधानों में इतने सारे अलग-अलग आवाज विकल्प उपलब्ध हैं क्योंकि वे वास्तव में उतने कठिन नहीं हैं जितना कि बहुत से लोग उन्हें मानते हैं। एआई वॉयस जनरेटर के लिए आवश्यक ध्वन्यात्मक रूप वास्तव में मानव भाषा में काफी सामान्य हैं। इसलिए, एक अभिनेता या अभिनेत्री को माइक्रोफोन के सामने बैठकर, सभी आवश्यक ध्वन्यात्मक रूपों को शामिल करने वाली एक छोटी स्क्रिप्ट पढ़ने की आवश्यकता होगी, जिसके बाद उस जानकारी को समाधान में वापस फीड किया जा सकता है।

एआई स्पीच तकनीक प्रत्येक ध्वन्यात्मक रूप को व्यक्तिगत रूप से पहचान लेगी, मूल रूप से उस रिकॉर्डिंग को उसके भागों के योग में "तोड़" देगी और जब कोई उपयोगकर्ता किसी वेबसाइट या किसी अन्य प्रकार की सामग्री पढ़ने की कोशिश कर रहा हो तो आवश्यक टेक्स्ट टू स्पीच आवाजें सटीक रूप से उत्पन्न करने के लिए आवश्यक किसी भी ध्वन्यात्मक रूप का उपयोग करेगी।

बेशक, इस प्रकार के प्राकृतिक ध्वनि वाले वॉयस जनरेटर के कई अन्य संभावित उपयोग हैं, जो केवल दृष्टिबाधित लोगों की मदद करने से परे हैं। पिछले कुछ वर्षों में, सोशल मीडिया नेटवर्क जैसे TikTok के कारण जनता एआई स्पीच और वॉयस जनरेशन में बहुत रुचि लेने लगी है।

TikTok वास्तव में उन बड़े ब्रांडों में से एक है जिसने एआई वॉयस जनरेशन को अपनाया है, जिससे उपयोगकर्ता वीडियो रिकॉर्ड कर सकते हैं, उन वीडियो पर टेक्स्ट डाल सकते हैं और फिर स्पीच सिंथेसिस उस सामग्री को जोर से पढ़ सकता है। यह TikTok पर पोस्ट की गई सामग्री में एक अतिरिक्त स्तर की गहराई जोड़ने का एक मजेदार तरीका है और यह समय के साथ और अधिक लोकप्रिय होता जाएगा।

टेक्स्ट टू स्पीच का भविष्य आ गया है

अंत में, वॉयस टेक्स्ट टू स्पीच एक अमूल्य उपकरण है क्योंकि यह हमें क्या करने में सक्षम बनाता है। यह दृष्टि समस्याओं वाले लोगों को वही सामग्री का आनंद लेने और समझने की अनुमति देता है जो हर कोई कर रहा है, वह भी अपनी शर्तों पर। यह किसी भी ब्लॉग पोस्ट, लेख, दस्तावेज़, श्वेत पत्र या अन्य मुद्रित सामग्री को एक आसानी से उपभोग करने योग्य ऑडियो अनुभव में बदल सकता है, जिससे आप इसे न केवल घर पर बल्कि अपने आवागमन के दौरान, जिम में रहते हुए भी आनंद ले सकते हैं।

यह न केवल हमारे जीवन को अधिक उत्पादक बनाता है, बल्कि ऊपर उल्लिखित महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करने में भी मदद करता है। इन सबके आधार पर, यह देखना आसान है कि पिछले कुछ वर्षों में भाषण संश्लेषण और एआई भाषण इतना लोकप्रिय क्यों हो गया है।

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