Apa itu neural text to speech?

Berbicara adalah bentuk komunikasi yang kompleks. Selain menyampaikan makna, kata-kata Anda dipengaruhi oleh konteks dan penuh emosi. Karena itu, meniru nuansa bahasa lisan terasa mustahil bagi mesin. Namun, dengan kemajuan teknologi text to speech (TTS) terbaru, suara mesin kini makin mirip suara manusia. Setelah bertahun-tahun berupaya menghasilkan suara yang alami, peneliti dari DeepMind di London mengembangkan teknologi WaveNet pada 2016. Teknologi ini memakai neural network yang dilatih dari rekaman suara asli untuk menghasilkan suara mendekati manusia. Kombinasi neural network dan machine learning melahirkan neural TTS yang sangat meningkatkan keaslian suara komputer. Artikel ini membahas segala hal penting tentang teknologi inovatif ini dan di mana Anda bisa mencobanya.

Apa itu neural text to speech?

Neural TTS adalah text to speech yang didukung AI dan deep learning. Hasilnya, sintesis suara neural jauh lebih alami dan ekspresif dibanding TTS biasa. Neural TTS tetap suara mesin—hanya saja dibangun dengan neural network yang meniru cara kerja otak manusia. Sistem ini memproses data lewat jaringan sambungan rumit, dan makin efisien dari waktu ke waktu berkat proses pembelajaran. Neural TTS mempelajari rute terbaik dari input ke output dengan dataset besar. Ini termasuk dalam machine learning karena memakai neural vocoder untuk membentuk gelombang suara tanpa intervensi pengguna. Untuk meniru suara manusia, sistem neural TTS membutuhkan beberapa model deep neural network seperti akustik, pitch, dan durasi. Dua yang terakhir mengatur aspek prosodi, yaitu intonasi dan ritme. Fitur akustik mengatur energi dan nada spektrogram. Sejauh ini, sudah banyak model neural yang mengubah lanskap teknologi text to speech.

• WaveNet: model autoregressive dengan neural network konvolusional penuh
• Deep Voice: model kompleks berisi empat neural network yang berfokus pada fonem
• Tacotron: model end-to-end pertama dengan arsitektur encoder-decoder

Model-model tersebut terus dikembangkan menjadi versi baru yang lebih baik, termasuk:

• Deep Voice 2
• Deep Voice 3
• Parallel WaveNet
• Tacotron 2

Model berbasis transformer juga bermunculan untuk mengatasi keterbatasan TTS sebelumnya.

Untuk apa saja text to speech bisa digunakan?

Teknologi Text to Speech (TTS) punya banyak kegunaan, meningkatkan komunikasi, aksesibilitas, dan kenyamanan di berbagai bidang. Di pendidikan, TTS membantu pelajar dengan kesulitan membaca atau tunanetra dengan mengubah teks ke suara, sehingga semua orang bisa mengakses konten. Produksi audiobook kini jadi lebih efisien, langsung mengubah teks ke audio. Untuk tunanetra, TTS memudahkan aktivitas sehari-hari seperti membaca email atau menjelajahi website. Namun, siapa pun bisa memanfaatkan TTS untuk meningkatkan produktivitas, multitasking, atau sekadar mengistirahatkan mata. Dalam transportasi, perangkat GPS memakai TTS untuk petunjuk suara agar pengemudi tetap fokus ke jalan. Bisnis juga memanfaatkan TTS untuk layanan pelanggan otomatis, dan pengembang mengintegrasikannya ke asisten virtual serta perangkat smart home. Fleksibilitas dan kualitas TTS kini menjadikannya alat penting dalam banyak aplikasi modern.

Apa aplikasi neural text to speech terbaik?

Setelah memahami apa itu neural TTS, berikut tiga aplikasi TTS terbaik dengan suara paling natural.

Amazon Polly

Amazon Polly adalah layanan TTS berbasis cloud dengan lebih dari 90 suara natural di 34 bahasa dan dialek. Teknologi neural text to speech adalah salah satu keunggulannya. Sebagai konsol web, Amazon Polly bisa digunakan di banyak platform seperti iOS dan Android. Layanan ini juga tersedia sebagai API untuk integrasi ke aplikasi pihak ketiga.

NaturalReader

NaturalReader adalah software text to speech yang dilengkapi fitur kustomisasi pelafalan, gaya suara, dan OCR. Tersedia 150+ suara natural dalam 20+ bahasa. Anda bisa mengunduh NaturalReader untuk Windows, Mac, iOS, dan Android.

Speechify

Speechify adalah pilihan TTS terbaik di daftar ini, dengan fitur lengkap seperti OCR, kustomisasi suara, dan terjemahan instan. Tersedia 130+ suara berkualitas tinggi yang terdengar mirip manusia. Ada dukungan 30+ bahasa dan dialek, termasuk Spanyol, Jepang, dan Mandarin. Keunggulan utama Speechify ialah suara TTS dengan emosi yang sangat alami dibanding software TTS lainnya. Tersedia di semua perangkat utama—aplikasi mobile iOS/Android, desktop Mac/Windows, dan browser web.

Speechify—Kumpulan suara natural mirip manusia

Berkat fleksibilitasnya, Speechify jadi salah satu software TTS unggulan di pasaran. Pengguna bisa mengatur kecepatan baca, suara, serta kustomisasi lain yang jarang tersedia di TTS lain. Ada juga beragam integrasi, termasuk API. Dengan aplikasi di tiap platform, pengalaman pengguna selalu mulus. Kualitas suara Speechify sangat tinggi, membuat jutaan orang di seluruh dunia menjadikannya andalan. Unduh Speechify gratis hari ini & rasakan sendiri suara alaminya.

FAQ

Apakah ada text to speech yang suaranya alami?

Ya, ada text to speech yang terdengar alami. Namanya neural TTS.

Apa text to speech dengan suara paling natural?

Speechify punya salah satu suara paling alami di antara aplikasi text to speech.

Apa manfaat neural text to speech?

Suara dari neural text to speech jauh lebih natural dibanding TTS biasa, sangat fleksibel, dan mudah diatur gaya bicaranya.

Apa bedanya text to speech dengan audio to speech?

Text to speech mengubah teks jadi suara, jadi Anda harus memasukkan teks terlebih dulu. Sementara audio to speech memakai pengenalan suara untuk merespons ucapan secara real time. Tools ini dikenal sebagai asisten virtual, seperti Alexa (Google), Siri (Apple), dan Cortana (Microsoft).

Apakah neural text to speech terdengar alami?

Ya, neural text to speech terdengar sangat alami. Sistem ini berbasis neural network berulang, dan menghasilkan suara sintetis serta bahasa yang sangat manusiawi.

Bisakah neural TTS membuat suara kustom?

Ya, Neural TTS bisa membuat suara kustom untuk berbagai kebutuhan—dari screen reader hingga chatbot. Azure adalah salah satu penyedia utama, dengan kontrol penuh atas parameter suara lewat Synthesis Markup Language (SSML) dan toolkit pengujian.