Cos'è Google WaveNet

WaveNet è una rete neurale artificiale progettata per generare audio grezzo. Ecco come questa tecnologia - uno dei tanti strumenti di sintesi vocale disponibili - sta migliorando la nostra capacità di ascoltare e elaborare le parole intorno a noi.

Molte persone usano servizi di sintesi vocale quotidianamente, così come assistenti virtuali. Ma ciò che potrebbero non sapere è che questi due condividono molte caratteristiche nel modo in cui funzionano. Man mano che la tecnologia migliora, migliora anche la qualità delle app che usiamo nella nostra vita quotidiana.

Lo stesso vale per le app TTS e gli assistenti virtuali. Ci sono un paio di aziende che mostrano risultati eccezionali nel campo, e una di queste è Google con la sua tecnologia WaveNet.

Cos'è Google WaveNet?

WaveNet è una rete neurale artificiale progettata per generare audio grezzo. Il team dietro è DeepMind, un'azienda di Londra focalizzata sull'intelligenza artificiale. L'introduzione di questa tecnologia ha rappresentato un grande cambiamento per la piattaforma Google Cloud, portando tutto a un livello superiore.

Uno dei principali vantaggi introdotti da DeepMind di Google rispetto ai precedenti sistemi di sintesi vocale è che suona meglio. Quando è stato introdotto nel 2016, i sistemi TTS non erano in grado di creare una voce dal suono naturale.

La sintesi vocale di WaveNet ha superato ogni aspettativa. L'idea alla base di questa tecnologia è piuttosto semplice. Il software è in grado di utilizzare file audio grezzi come WAV come input e beneficia della connettività con l'API di Google e una chiave API.

Oggi abbiamo numerosi modi per utilizzare questa tecnologia, grazie alla nostra capacità di sfruttare questi complessi algoritmi. Molte aziende in tutto il mondo competono tra loro per offrire il miglior prodotto possibile. E questo è un bene. Per gli utenti finali, significa solo più opzioni che rendono più facile trovare un programma che soddisfi le loro esigenze.

Come funziona WaveNet

WaveNet è una versione di FNN o rete neurale feedforward, nota anche come rete neurale convoluzionale profonda. La CNN prende il segnale grezzo dall'input e può quindi sintetizzare l'output un campione alla volta.

Ovviamente, la base di tutto è l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, il deep learning e l'intelligenza artificiale. Nelle iterazioni precedenti delle app di sintesi vocale, l'idea era di creare un database di fonemi, e l'app avrebbe scelto quello giusto, o almeno quello che rappresentava il più vicino al suono necessario.

Ma creare questo tipo di puzzle non è facile. Il software deve capire come funziona la lingua, compreso il suo ritmo e la sua dinamica, altrimenti i suoni che escono dal tuo altoparlante risulterebbero falsi.

Come con la maggior parte dei programmi di sintesi vocale, anche WaveNet utilizza forme d'onda audio reali - pensa a parametriche o concatenative, per citarne alcune. In questo modo, il software può analizzare le regole della lingua (o meglio dei suoni) e come cambiano nel tempo.

Questo permette al programma di generare modelli che suoneranno come discorsi umani basati sui campioni di discorso. Ciò che è impressionante è che il software produrrà l'output basato sulle informazioni fornite al software.

Ecco cosa significa nel mondo reale: se parli italiano, ad esempio, il programma può aiutarti a produrre discorsi in italiano. Questo ha rappresentato un enorme cambiamento all'epoca e ha aperto la strada ad altre API di sintesi vocale.

Esempi di WaveNet in azione

Quando Google ha introdotto il software, richiedeva troppa potenza di elaborazione per essere utilizzato nella vita reale. Ma tutto questo è cambiato negli anni successivi. Questa API ha inizialmente aiutato a potenziare le voci di Google Assistant, che l'azienda ha offerto su più piattaforme.

WaveNet è anche un ottimo strumento se stai cercando un software TTS. La voce suona più realistica, il che rende l'intera esperienza più piacevole. Puoi usarlo per ascoltare le ultime notizie, trascrizioni di podcast o qualsiasi altra cosa tu possa immaginare.

Questo è solo l'inizio. L'intera idea alla base del processo può anche aiutare le persone con difficoltà di parola a riavere la loro voce. La sintesi vocale è il termine usato per l'imitazione della voce, e il suo potenziale è sorprendente. Ad esempio, le persone con difficoltà di parola possono, in teoria, utilizzare un campione della loro voce e integrarlo con strumenti di sintesi vocale. Questo può restituire loro la voce.

Non sappiamo ancora tutto ciò che il futuro riserva per i programmi TTS, ma possiamo supporre che sarà meraviglioso. Una delle cose migliori di quest'area di innovazione è che ci sono molte aziende diverse che lavorano su prodotti TTS.

Quando tutti lavorano verso lo stesso obiettivo, è più probabile che vedremo risultati incredibili.

Speechify - Sintesi vocale

Tra i programmi che devi assolutamente provare c'è Speechify. È un'app di sintesi vocale e puoi usarla su quasi tutti i dispositivi. È disponibile per iOS, Android, Mac e persino come estensione per Google Chrome.

Speechify può gestire qualsiasi tipo di contenuto. Può leggere PDF, documenti, email o qualsiasi altra cosa tu abbia sul tuo dispositivo. Uno dei principali vantaggi dell'app è la sua versatilità e personalizzazione.

Puoi cambiare la velocità di lettura, scegliere diverse voci, regolare il tono e così via. Vale anche la pena menzionare che Speechify offre una funzione OCR, il che significa che puoi scattare una foto del tuo libro e l'app lo leggerà per te.

L'app è specificamente progettata per persone con dislessia, ADHD, per chi sta imparando una nuova lingua o per chiunque voglia essere produttivo mentre legge un libro. È un'app tutto-in-uno che cambierà il tuo modo di vivere la lettura.

Speechify è facile da usare e non avrai bisogno di un tutorial completo per capirlo.

FAQ

A cosa serve WaveNet?

È una rete neurale profonda che può creare audio grezzo. È una sintesi vocale che offre voci WaveNet dal suono realistico e può essere addestrata utilizzando registrazioni reali del parlato. Di conseguenza, ha superato con successo la sintesi vocale di Google Cloud.

Oggi, il software è utilizzato per le voci di Google Assistant.

Cos'è il modello WaveNet?

Il modello si basa sull'architettura PixelCNN. Per gestire le dipendenze a lungo raggio necessarie per creare output grezzo, l'architettura utilizza convoluzioni causali dilatate.

L'aggiunta di CNN dilatate consente un addestramento più facile e veloce, e può andare mille strati indietro nel tempo. Può anche funzionare 20 volte più velocemente del tempo reale.

Qual è la differenza tra WaveNet e le Reti Neurali Convoluzionali?

Il software si basa sulla rete neurale convoluzionale profonda o CNN. Ciò significa che WaveNet è solo un'applicazione delle CNN. Una tecnologia simile è utilizzata da altre aziende come Microsoft o Amazon (insieme a SSML), e offre alta qualità e ottimi risultati.

Quando cerchi la migliore app di sintesi vocale, scegli Speechify. Anche se altre piattaforme offrono vantaggi selezionati, Speechify è facile da usare, senza problemi e intuitiva per qualsiasi utente che desideri trasformare il testo in parola parlata.