O que é o Google WaveNet

Muitas pessoas usam serviços de texto para fala diariamente, assim como assistentes virtuais. Mas o que elas podem não saber é que esses dois compartilham muitas características em relação ao modo como funcionam. À medida que a tecnologia avança, também melhora a qualidade dos aplicativos que usamos em nosso dia a dia.

O mesmo se aplica aos aplicativos de TTS e AVs. Existem algumas empresas que mostram resultados excepcionais na área, e uma delas é o Google com sua tecnologia WaveNet.

O que é o Google WaveNet?

WaveNet é uma rede neural artificial projetada para gerar áudio bruto. A equipe por trás dela é a DeepMind, uma empresa de Londres focada em inteligência artificial. A introdução dessa tecnologia trouxe uma grande mudança para a plataforma Google Cloud, elevando tudo a um novo patamar.

Uma das principais vantagens que a DeepMind do Google introduziu em comparação com os sistemas de texto para fala anteriores é que ela soa melhor. Quando foi introduzida em 2016, os sistemas de TTS não eram capazes de criar uma voz com som natural.

O texto para fala do WaveNet superou isso em todos os aspectos. A ideia por trás dessa tecnologia é bastante simples. O software é capaz de usar arquivos de áudio bruto, como WAV como entrada e se beneficia da conectividade com a API do Google e uma chave de API.

Hoje, temos inúmeras maneiras de usar essa tecnologia, graças à nossa capacidade de aproveitar esses algoritmos complexos. Muitas empresas ao redor do mundo estão competindo entre si para oferecer o melhor produto possível. E isso é algo positivo. Para os usuários finais, isso significa apenas mais opções que facilitam encontrar um programa que atenda às suas necessidades.

Como o WaveNet funciona

WaveNet é uma versão de FNN ou rede neural feedforward também conhecida como rede neural convolucional profunda. A CNN pega o sinal bruto da entrada e pode então sintetizar a saída uma amostra de cada vez.

Claro, a base por trás de tudo é o aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e inteligência de máquina. Em iterações anteriores de aplicativos de texto para fala, a ideia era criar um banco de dados de fonemas, e o aplicativo escolheria o correto, ou pelo menos o que representasse o mais próximo do som necessário.

Mas criar esse tipo de quebra-cabeça não é fácil. O software precisa entender como a linguagem funciona, incluindo seu ritmo e dinâmica, ou os sons que saem do seu alto-falante pareceriam falsos.

Como na maioria dos programas de texto para fala, o WaveNet também usa formas de onda de áudio reais - pense em paramétrico ou concatenativo, para citar apenas alguns. Dessa forma, o software pode analisar as regras da linguagem (ou melhor, dos sons) e como elas mudam com o tempo.

Isso permite que o programa gere padrões que soarão como fala humana com base nas amostras de fala. O que é impressionante é que o software produzirá a saída com base nas informações que são fornecidas ao software.

Veja o que isso significa no mundo real: Se você fala italiano, por exemplo, o programa pode ajudá-lo a produzir fala em italiano. Isso representou uma grande mudança na época e abriu caminho para outras APIs de texto para fala.

Exemplos do WaveNet em ação

Quando o Google introduziu o software, ele exigia muito poder de processamento para ser usado na vida real. Mas tudo isso mudou nos anos seguintes. Essa API primeiro ajudou a dar voz ao Google Assistant, que a empresa ofereceu em várias plataformas.

O WaveNet também é uma ótima ferramenta se você está procurando por software de TTS. A voz soa mais realista, o que torna toda a experiência mais agradável. Você pode usá-lo para ouvir as últimas notícias, transcrições de podcasts ou qualquer outra coisa que você possa imaginar.

Isso é apenas o começo. Toda a ideia por trás do processo também pode ajudar pessoas com deficiência de fala a recuperar suas vozes. Síntese de voz é o termo usado para imitação de voz, e seu potencial é impressionante. Por exemplo, pessoas com deficiência de fala podem, em teoria, usar uma amostra de sua voz e integrá-la com ferramentas de texto para fala. Isso pode devolver-lhes a voz.

Ainda não sabemos tudo o que o futuro reserva para os programas de TTS, mas podemos supor que será maravilhoso. Uma das melhores coisas sobre essa área de inovação é que há muitas empresas diferentes trabalhando em produtos de TTS.

Quando todos trabalham em direção ao mesmo objetivo, é mais provável que vejamos resultados incríveis.

Speechify - Síntese de fala

Entre os programas que você precisa conferir o quanto antes está o Speechify. É um aplicativo de texto para fala, e você pode usá-lo em quase qualquer dispositivo. Está disponível para iOS, Android, Mac e até como uma extensão para Google Chrome.

O Speechify pode processar qualquer tipo de conteúdo. Ele pode ler para você PDFs, documentos, e-mails ou qualquer outra coisa que você tenha no seu dispositivo. Uma das principais vantagens do aplicativo é sua versatilidade e personalização.

Você pode alterar a velocidade da leitura, escolher diferentes vozes, ajustar o tom e assim por diante. Vale mencionar também que o Speechify oferece uma função OCR, o que significa que você pode tirar uma foto do seu livro, e o aplicativo irá lê-lo para você.

O aplicativo é especificamente projetado para pessoas com dislexia, TDAH, aqueles que estão aprendendo um novo idioma ou qualquer pessoa que queira ser produtiva enquanto lê um livro. É um aplicativo tudo-em-um que mudará a forma como você se sente em relação à leitura.

O Speechify é fácil de usar, e você não precisará de um tutorial abrangente para entendê-lo.

Perguntas Frequentes

Para que serve o WaveNet?

É uma rede neural profunda que pode criar áudio bruto. É uma síntese de texto para fala que oferece vozes WaveNet com som realista, e pode ser treinada usando gravações reais de fala. Como resultado, superou com sucesso o texto para fala do Google Cloud.

Hoje, o software é usado para as vozes do Google Assistant.

O que é o modelo WaveNet?

O modelo é baseado na arquitetura PixelCNN. Para lidar com dependências de longo alcance necessárias para criar saída bruta, a arquitetura usa convoluções causais dilatadas.

A adição de CNNs dilatadas permite um treinamento mais fácil e rápido, e pode retroceder mil camadas no tempo. Também pode funcionar 20 vezes mais rápido que o tempo real.

Qual é a diferença entre WaveNet e Redes Neurais Convolucionais?

O software é baseado na rede neural convolucional profunda ou CNN. Isso significa que o WaveNet é apenas uma aplicação de CNN. Uma tecnologia semelhante é usada por outras empresas como Microsoft ou Amazon (junto com SSML), e oferece alta qualidade e ótimos resultados.

Ao procurar o melhor aplicativo de texto para fala, escolha o Speechify. Embora outras plataformas ofereçam benefícios específicos, o Speechify é fácil de usar, sem complicações e intuitivo para qualquer usuário que deseja transformar texto em palavra falada.