Google WaveNet क्या है

WaveNet एक कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क है जिसे कच्ची ऑडियो उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह तकनीक - जो कई उपलब्ध टेक्स्ट-टू-स्पीच टूल्स में से एक है - हमारे सुनने और हमारे आसपास के शब्दों को समझने की क्षमता को सुधार रही है।

कई लोग टेक्स्ट-टू-स्पीच सेवाओं का दैनिक आधार पर उपयोग करते हैं, साथ ही वर्चुअल असिस्टेंट्स का भी। लेकिन वे शायद नहीं जानते कि ये दोनों जिस तरह से काम करते हैं उसमें बहुत सारी विशेषताएं साझा करते हैं। जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होता है, वैसे-वैसे हमारे दैनिक जीवन में उपयोग किए जाने वाले ऐप्स की गुणवत्ता भी बढ़ती जाती है।

यही बात TTS ऐप्स और VAs पर भी लागू होती है। कुछ कंपनियां इस क्षेत्र में असाधारण परिणाम दिखा रही हैं, और उनमें से एक है Google अपनी WaveNet तकनीक के साथ।

Google WaveNet क्या है?

WaveNet एक कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क है जिसे कच्ची ऑडियो उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके पीछे की टीम है DeepMind, जो लंदन की एक कंपनी है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित है। इस तकनीक की शुरुआत ने Google क्लाउड प्लेटफॉर्म के लिए काफी बदलाव किया, और इसे अगले स्तर पर ले गया।

Google के DeepMind द्वारा पेश किए गए मुख्य लाभों में से एक यह है कि यह पहले के टेक्स्ट-टू-स्पीच सिस्टम्स की तुलना में बेहतर लगता है। जब इसे 2016 में पेश किया गया था, TTS सिस्टम्स प्राकृतिक ध्वनि वाली आवाज़ बनाने में सक्षम नहीं थे।

WaveNet टेक्स्ट-टू-स्पीच ने हर तरीके से इसे पीछे छोड़ दिया। इस तकनीक के पीछे का विचार काफी सरल है। सॉफ़्टवेयर कच्ची ऑडियो फाइल्स जैसे WAV को इनपुट के रूप में उपयोग कर सकता है और Google API और एक API कुंजी के साथ कनेक्टिविटी से लाभान्वित होता है।

आज, हमारे पास इस तकनीक का उपयोग करने के कई तरीके हैं, जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करने की हमारी क्षमता के लिए धन्यवाद। दुनिया भर की कई कंपनियां एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा कर रही हैं ताकि सबसे अच्छा संभव उत्पाद प्रदान किया जा सके। और यह एक अच्छी बात है। अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए, इसका मतलब केवल अधिक विकल्प हैं जो उनके आवश्यकताओं के अनुसार एक प्रोग्राम ढूंढना आसान बनाते हैं।

WaveNet कैसे काम करता है

WaveNet FNN या फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क का एक संस्करण है जिसे गहरे कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है। CNN इनपुट से कच्चे सिग्नल को लेता है और फिर आउटपुट को एक नमूने के रूप में संश्लेषित कर सकता है।

बेशक, सब कुछ के पीछे की बुनियाद मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, गहरी सीख और मशीन इंटेलिजेंस है। टेक्स्ट-टू-स्पीच ऐप्स के पिछले संस्करणों में, विचार एक ध्वन्यात्मक डेटाबेस बनाने का था, और ऐप सही ध्वनि का चयन करता था, या कम से कम वह जो आवश्यक ध्वनि के सबसे करीब होता।

लेकिन इस प्रकार की पहेली बनाना आसान नहीं है। सॉफ़्टवेयर को यह समझने की आवश्यकता होती है कि भाषा कैसे काम करती है, जिसमें इसकी लय और गतिशीलता शामिल है, अन्यथा आपके स्पीकर से निकलने वाली ध्वनियाँ नकली लगेंगी।

ज्यादातर टेक्स्ट-टू-स्पीच प्रोग्राम्स की तरह, WaveNet भी वास्तविक ऑडियो वेवफॉर्म्स का उपयोग करता है - जैसे पैरामीट्रिक या संयोजक, कुछ नाम देने के लिए। इस तरह, सॉफ़्टवेयर भाषा के नियमों (या ध्वनियों) का विश्लेषण कर सकता है, और यह समय के साथ कैसे बदलता है।

यह प्रोग्राम को मानव भाषण की तरह ध्वनि उत्पन्न करने के लिए पैटर्न बनाने की अनुमति देता है, जो भाषण नमूनों पर आधारित होता है। जो प्रभावशाली है वह यह है कि सॉफ़्टवेयर उस जानकारी के आधार पर आउटपुट उत्पन्न करेगा जो सॉफ़्टवेयर को दी जाती है।

यह वास्तविक दुनिया में इसका क्या मतलब है: यदि आप इतालवी बोलते हैं, उदाहरण के लिए, प्रोग्राम आपको इतालवी भाषण उत्पन्न करने में मदद कर सकता है। उस समय यह एक बड़ा बदलाव था और अन्य टेक्स्ट-टू-स्पीच APIs के लिए मार्ग प्रशस्त किया।

WaveNet के क्रियान्वयन के उदाहरण

जब Google ने सॉफ़्टवेयर पेश किया, तो इसे वास्तविक जीवन में उपयोग करने के लिए बहुत अधिक प्रोसेसिंग पावर की आवश्यकता थी। लेकिन आने वाले वर्षों में यह सब बदल गया। इस API ने सबसे पहले Google असिस्टेंट की आवाज़ों को शक्ति प्रदान करने में मदद की, जिसे कंपनी ने कई प्लेटफार्मों पर पेश किया।

WaveNet एक बेहतरीन टूल भी है यदि आप TTS सॉफ़्टवेयर की तलाश में हैं। आवाज़ अधिक वास्तविक लगती है, जो पूरे अनुभव को अधिक आनंददायक बनाती है। आप इसका उपयोग नवीनतम समाचार सुनने, पॉडकास्ट के ट्रांसक्रिप्ट्स या किसी भी अन्य चीज़ के लिए कर सकते हैं जिसकी आप कल्पना कर सकते हैं।

यह तो बस शुरुआत है। इस प्रक्रिया के पीछे का पूरा विचार भाषण-बाधित लोगों को उनकी आवाज़ वापस पाने में भी मदद कर सकता है। वॉयस सिंथेसिस वह शब्द है जो आवाज़ की नकल के लिए उपयोग किया जाता है, और इसकी क्षमता आश्चर्यजनक है। उदाहरण के लिए, भाषण-बाधित लोग, सैद्धांतिक रूप से, अपनी आवाज़ का एक नमूना ले सकते हैं और इसे टेक्स्ट-टू-स्पीच टूल्स के साथ एकीकृत कर सकते हैं। यह उन्हें उनकी आवाज़ वापस दे सकता है।

हमें अभी तक यह नहीं पता कि TTS प्रोग्राम्स के लिए भविष्य क्या रखता है, लेकिन हम मान सकते हैं कि यह अद्भुत होगा। इस नवाचार के क्षेत्र की सबसे अच्छी बातों में से एक यह है कि कई अलग-अलग कंपनियां TTS उत्पादों पर काम कर रही हैं।

जब हर कोई एक ही लक्ष्य की ओर काम करता है, तो यह अधिक संभावना है कि हम अद्भुत परिणाम देखेंगे।

Speechify - वॉयस सिंथेसिस

जिन कार्यक्रमों को आपको जल्द से जल्द देखना चाहिए उनमें से एक है Speechify। यह एक टेक्स्ट-टू-स्पीच ऐप है, और आप इसे लगभग किसी भी डिवाइस पर उपयोग कर सकते हैं। यह iOS, Android, Mac और यहां तक कि Google Chrome के लिए एक्सटेंशन के रूप में उपलब्ध है।

Speechify किसी भी प्रकार की सामग्री को चला सकता है। यह आपको PDFs, डॉक्यूमेंट्स, ईमेल या आपके डिवाइस पर मौजूद किसी भी चीज़ को पढ़ सकता है। ऐप का एक मुख्य लाभ इसकी बहुमुखी प्रतिभा और अनुकूलन क्षमता है।

आप पढ़ने की गति बदल सकते हैं, विभिन्न आवाज़ें चुन सकते हैं, पिच को समायोजित कर सकते हैं और भी बहुत कुछ। यह उल्लेखनीय है कि Speechify एक OCR फ़ंक्शन प्रदान करता है, जिसका अर्थ है कि आप अपनी किताब की फोटो ले सकते हैं, और ऐप इसे आपके लिए पढ़ेगा।

यह ऐप विशेष रूप से डिस्लेक्सिया, ADD, नई भाषा सीखने वालों या उन लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो किताब पढ़ते समय उत्पादक बनना चाहते हैं। यह एक ऑल-इन-वन ऐप है जो आपके पढ़ने के तरीके को बदल देगा।

Speechify का उपयोग करना आसान है, और इसे समझने के लिए आपको एक व्यापक ट्यूटोरियल की आवश्यकता नहीं होगी।

सामान्य प्रश्न

WaveNet का उपयोग किस लिए किया जाता है?

यह एक गहन न्यूरल नेटवर्क है जो कच्ची ऑडियो बना सकता है। यह एक टेक्स्ट-टू-स्पीच सिंथेसिस है जो यथार्थवादी WaveNet आवाज़ें प्रदान करता है, और इसे वास्तविक भाषण रिकॉर्डिंग का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है। परिणामस्वरूप, इसने Google Cloud टेक्स्ट-टू-स्पीच को सफलतापूर्वक पीछे छोड़ दिया है।

आजकल, सॉफ़्टवेयर का उपयोग Google Assistant की आवाज़ों के लिए किया जाता है।

WaveNet मॉडल क्या है?

मॉडल PixelCNN आर्किटेक्चर पर आधारित है। कच्चे आउटपुट बनाने के लिए आवश्यक लंबी दूरी की निर्भरताओं से निपटने के लिए, आर्किटेक्चर विस्तारित कारणात्मक संकुलन का उपयोग करता है।

विस्तारित CNNs का समावेश आसान और तेज़ प्रशिक्षण की अनुमति देता है, और यह समय में हजार परतें पीछे जा सकता है। यह वास्तविक समय से 20 गुना तेज़ भी काम कर सकता है।

WaveNet और Convolutional Neural Networks के बीच क्या अंतर है?

सॉफ़्टवेयर गहरे संकुलनात्मक न्यूरल नेटवर्क या CNN पर आधारित है। इसका मतलब है कि WaveNet CNN का सिर्फ एक अनुप्रयोग है। इसी तरह की तकनीक का उपयोग अन्य कंपनियों जैसे Microsoft या Amazon (SSML के साथ) द्वारा किया जाता है, और यह उच्च गुणवत्ता और शानदार परिणाम प्रदान करता है।

सर्वश्रेष्ठ टेक्स्ट-टू-स्पीच ऐप की तलाश में, Speechify की ओर रुख करें। हालांकि अन्य प्लेटफ़ॉर्म कुछ लाभ प्रदान करते हैं, Speechify का उपयोग सहज, बिना झंझट और किसी भी उपयोगकर्ता के लिए सहज है जो टेक्स्ट को बोले गए शब्द में बदलना चाहता है।