Czym jest Google WaveNet

WaveNet to sztuczna sieć neuronowa zaprojektowana do generowania surowego dźwięku. Oto jak ta technologia - jedno z wielu dostępnych narzędzi do zamiany tekstu na mowę - poprawia naszą zdolność do słyszenia i przetwarzania słów wokół nas.

Wiele osób codziennie korzysta z usług zamiany tekstu na mowę oraz asystentów wirtualnych. Ale mogą nie wiedzieć, że te dwa rozwiązania mają wiele wspólnych cech w sposobie działania. W miarę jak technologia się rozwija, rośnie jakość aplikacji, z których korzystamy na co dzień.

To samo dotyczy aplikacji TTS i asystentów wirtualnych. Istnieje kilka firm, które osiągają wyjątkowe wyniki w tej dziedzinie, a jedną z nich jest Google z technologią WaveNet.

Czym jest Google WaveNet?

WaveNet to sztuczna sieć neuronowa zaprojektowana do generowania surowego dźwięku. Zespół, który za nią stoi, to DeepMind, firma z Londynu koncentrująca się na sztucznej inteligencji. Wprowadzenie tej technologii znacząco wpłynęło na platformę Google Cloud, podnosząc wszystko na wyższy poziom.

Jedną z głównych zalet, które wprowadził DeepMind Google w porównaniu do wcześniejszych systemów zamiany tekstu na mowę, jest lepsza jakość dźwięku. Kiedy wprowadzono ją w 2016 roku, systemy TTS nie były w stanie tworzyć naturalnie brzmiącego głosu.

WaveNet przewyższył je pod każdym względem. Idea stojąca za tą technologią jest dość prosta. Oprogramowanie potrafi używać surowych plików audio, takich jak WAV jako wejście i korzysta z połączenia z API Google oraz klucza API.

Dziś mamy wiele sposobów na wykorzystanie tej technologii, dzięki naszej zdolności do wykorzystywania tych skomplikowanych algorytmów. Wiele firm na całym świecie rywalizuje ze sobą, aby dostarczyć jak najlepszy produkt. I to jest dobra rzecz. Dla użytkowników końcowych oznacza to więcej opcji, które ułatwiają znalezienie programu odpowiadającego ich potrzebom.

Jak działa WaveNet

WaveNet to wersja FNN, czyli sieci neuronowej z propagacją w przód, znanej również jako głęboka sieć konwolucyjna. CNN pobiera surowy sygnał z wejścia i może następnie syntezować wyjście próbka po próbce.

Oczywiście, podstawą wszystkiego jest uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, głębokie uczenie i inteligencja maszynowa. W poprzednich iteracjach aplikacji zamiany tekstu na mowę, idea polegała na stworzeniu bazy danych fonemów, a aplikacja wybierała odpowiedni, lub przynajmniej ten, który najbardziej przypominał potrzebny dźwięk.

Ale stworzenie tego typu układanki nie jest łatwe. Oprogramowanie musi zrozumieć, jak działa język, w tym jego rytm i dynamikę, inaczej dźwięki wydobywające się z głośnika będą brzmiały sztucznie.

Podobnie jak większość programów zamiany tekstu na mowę, WaveNet również korzysta z rzeczywistych fal dźwiękowych - pomyśl o parametrycznych lub konkatenacyjnych, by wymienić tylko kilka. W ten sposób oprogramowanie może analizować zasady języka (a raczej dźwięków) i jak zmieniają się one w czasie.

To pozwala programowi generować wzorce, które będą brzmiały jak ludzka mowa na podstawie próbek mowy. Co jest imponujące, to fakt, że oprogramowanie produkuje wyjście na podstawie informacji, które są do niego wprowadzane.

Oto co to oznacza w rzeczywistości: Jeśli mówisz po włosku, na przykład, program może pomóc ci w generowaniu włoskiej mowy. To było ogromną zmianą w tamtym czasie i utorowało drogę dla innych API zamiany tekstu na mowę.

Przykłady działania WaveNet

Kiedy Google wprowadziło oprogramowanie, wymagało ono zbyt dużej mocy obliczeniowej, aby mogło być używane w rzeczywistości. Ale wszystko to zmieniło się w kolejnych latach. To API najpierw pomogło zasilać głosy Asystenta Google, które firma oferowała na różnych platformach.

WaveNet to także doskonałe narzędzie, jeśli szukasz oprogramowania TTS. Głos brzmi bardziej realistycznie, co sprawia, że całe doświadczenie jest przyjemniejsze. Możesz go używać do słuchania najnowszych wiadomości, transkrypcji podcastów lub czegokolwiek innego, co sobie wyobrazisz.

To dopiero początek. Cała idea stojąca za tym procesem może również pomóc osobom z zaburzeniami mowy odzyskać głos. Synteza głosu to termin używany do imitacji głosu, a jej potencjał jest zdumiewający. Na przykład, osoby z zaburzeniami mowy mogą teoretycznie użyć próbki swojego głosu i zintegrować ją z narzędziami zamiany tekstu na mowę. To może dać im ich głos z powrotem.

Nie wiemy jeszcze, co przyszłość przyniesie dla programów TTS, ale możemy przypuszczać, że będzie wspaniała. Jedną z najlepszych rzeczy w tej dziedzinie innowacji jest to, że wiele różnych firm pracuje nad produktami TTS.

Kiedy wszyscy dążą do tego samego celu, jest bardziej prawdopodobne, że zobaczymy niesamowite rezultaty.

Speechify - Synteza mowy

Jednym z programów, które warto sprawdzić jak najszybciej, jest Speechify. To aplikacja do zamiany tekstu na mowę, którą można używać na niemal każdym urządzeniu. Jest dostępna na iOS, Android, Mac, a nawet jako rozszerzenie do Google Chrome.

Speechify może przetwarzać dowolny rodzaj treści. Może czytać PDF-y, dokumenty, e-maile lub cokolwiek innego, co masz na swoim urządzeniu. Jedną z głównych zalet aplikacji jest jej wszechstronność i możliwość dostosowania.

Możesz zmieniać prędkość czytania, wybierać różne głosy, dostosowywać ton i wiele więcej. Warto również wspomnieć, że Speechify oferuje funkcję OCR, co oznacza, że możesz zrobić zdjęcie swojej książki, a aplikacja przeczyta ją dla Ciebie.

Aplikacja jest specjalnie zaprojektowana dla osób z dysleksją, ADD, uczących się nowego języka lub każdego, kto chce być produktywny podczas czytania książki. To wszechstronna aplikacja, która zmieni Twoje podejście do czytania.

Speechify jest łatwa w obsłudze i nie potrzebujesz obszernego samouczka, aby ją zrozumieć.

FAQ

Do czego służy WaveNet?

To głęboka sieć neuronowa, która potrafi tworzyć surowe audio. Jest to synteza tekstu na mowę, która oferuje realistycznie brzmiące głosy WaveNet i może być trenowana przy użyciu rzeczywistych nagrań mowy. W rezultacie z powodzeniem przewyższyła Google Cloud text-to-speech.

Obecnie oprogramowanie jest używane do głosów Asystenta Google.

Czym jest model WaveNet?

Model oparty jest na architekturze PixelCNN. Aby poradzić sobie z długozasięgowymi zależnościami niezbędnymi do tworzenia surowego wyjścia, architektura wykorzystuje rozszerzone przyczynowe konwolucje.

Dodanie rozszerzonych CNN umożliwia łatwiejsze i szybsze szkolenie, a także może sięgać tysiąc warstw wstecz w czasie. Może również działać 20 razy szybciej niż w czasie rzeczywistym.

Jaka jest różnica między WaveNet a konwolucyjnymi sieciami neuronowymi?

Oprogramowanie opiera się na głębokiej konwolucyjnej sieci neuronowej, czyli CNN. Oznacza to, że WaveNet jest tylko jednym z zastosowań CNN. Podobna technologia jest używana przez inne firmy, takie jak Microsoft czy Amazon (wraz z SSML), i oferuje wysoką jakość oraz doskonałe rezultaty.

Szukając najlepszej aplikacji do zamiany tekstu na mowę, wybierz Speechify. Chociaż inne platformy oferują pewne korzyści, Speechify jest łatwa w użyciu, bezproblemowa i intuicyjna dla każdego użytkownika, który chce zamienić tekst na mowę.