Какова история технологий преобразования текста в речь и синтеза голоса?

Какова история технологий преобразования текста в речь и синтеза голоса? Узнайте о ключевых моментах и главных фигурах, стоящих за развитием этих технологий.

Технологии преобразования текста в речь (TTS) и синтеза голоса могут показаться новыми, но на самом деле они имеют богатую историю, уходящую вглубь веков.

От первых попыток имитировать человеческую речь с помощью механических устройств до современных моделей искусственного интеллекта и глубокого обучения — развитие TTS было увлекательным путешествием.

В этой статье мы подробно рассмотрим историю преобразования текста в речь и синтеза голоса, а также исследуем захватывающие перспективы на будущее.

Преобразование текста в речь и синтез голоса: от ранних разработок до современного использования

18-й и 19-й века

История преобразования текста в речь и синтеза голоса начинается в 18-м и 19-м веках. В этот период было несколько ранних попыток синтеза речи, все с использованием механических устройств. В 1770-х годах венгерский изобретатель Вольфганг фон Кемпелен разработал механическое устройство под названием акустико-механическая речевая машина, предназначенное для имитации человеческого голосового тракта. Это аналоговое устройство использовало мехи, язычки и трубы для создания гласных и согласных звуков.

В конце 18-го века английский физик Чарльз Уитстон изобрел более механическую версию речевой машины Кемпелена, которую он назвал "говорящей машиной". Устройство могло воспроизводить звуки различных музыкальных инструментов. Хотя устройство Уитстона не было специально разработано для синтеза речи, оно укрепило идею использования механического устройства для создания звука.

В 19-м веке были разработаны и другие устройства, включая "искусственную речь" Фабера. Эти устройства использовали комбинацию механических и пневматических систем для создания речевых звуков.

Начало 20-го века и первый полностью электрический синтез речи

В начале 20-го века технологии синтеза речи стали более сложными с изобретением первой полностью электрической системы синтеза речи — вокодера Гомера Дадли. Система была разработана в лабораториях Белла (Bell Labs) в Нью-Джерси.

Вокодер Дадли использовал серию резонаторов и фильтров для создания синтетической речи. Эксперты продемонстрировали вокодер, названный Водер, на Всемирной выставке 1939-1940 годов в Флашинг-Медоус, Нью-Йорк. Они управляли машиной с помощью клавиатуры и педалей для генерации речи.

Начало 1950-х — конец 1970-х — расцвет синтезаторов

В 1951 году работа Дадли вдохновила на разработку системы воспроизведения образцов доктором Франклином С. Купером в лабораториях Хаскинса. Система работала, анализируя записанный звук, такой как произнесенное слово или фраза, и разбивая его на составляющие звуковые волны или "спектрографические паттерны". Эти паттерны затем сохранялись на магнитной ленте и воспроизводились для создания синтетической версии оригинального звука.

В 1976 году была представлена первая коммерчески успешная система преобразования текста в речь от компании Kurzweil Reading Machine. Система использовала технику конкатенативного синтеза, объединяя предварительно записанные фонемы и слова для создания синтетической речи. Устройство было в первую очередь предназначено для помощи людям с ограниченными возможностями, но быстро завоевало популярность как средство для чтения.

Начиная с 1978 года, компания Texas Instruments начала работу над чипом синтеза речи, который мог использоваться в видеоиграх и других компьютерных приложениях. Чип использовал конкатенативный синтез, который объединял записанные звуки речи, или дифоны, для создания человеческой речи. Эта технология позже использовалась в системе DECtalk, предоставляющей высококачественную синтетическую речь для людей с ограниченными возможностями.

Современные системы преобразования текста в речь

Одним из ключевых новшеств последних лет стало использование нейронных сетей для генерации синтетической речи. Компании, такие как Google и Microsoft, разработали высококачественные системы TTS, которые используют алгоритмы глубокого обучения для анализа больших наборов данных человеческих голосов и создания естественно звучащей речи.

Еще одним важным развитием TTS как вспомогательной технологии стало использование методов выбора единиц и конкатенативного синтеза. Эти методы позволяют создавать более реалистичные выходные данные, объединяя небольшие единицы предварительно записанной речи, такие как дифоны или даже целые слова, для создания новых предложений. Эти техники использовались в популярных приложениях TTS, таких как Speechify, Siri от Apple и Alexa от Amazon, а также в более старых инструментах, таких как IBM ViaVoice.

Технология распознавания речи также значительно продвинулась в последние годы, что позволило создать более сложные системы TTS. Используя алгоритмы распознавания речи для транскрибирования человеческой речи в текст, системы TTS могут создавать более естественные переходы в синтезированной речи.

В последние годы мы также наблюдаем интеграцию просодии и интонации. Это позволяет создавать более естественно звучащую речь с соответствующими паузами, акцентами и тоном. Просодия особенно важна для таких языков, как английский, где ударение и интонация могут значительно влиять на смысл предложения.

Глубокое обучение и дальше: будущее технологий

Будущее технологии синтеза речи захватывающее и многообещающее. С развитием искусственного интеллекта и глубокого обучения мы можем ожидать еще более естественного звучания речи, способного имитировать тонкости и нюансы человеческой речи.

Одной из областей, где это будет особенно полезно, является разработка виртуальных помощников и чат-ботов. Эти системы станут более разговорными, и пользователи смогут взаимодействовать с ними более естественным образом.

Кроме того, мы можем ожидать прогресса в области фонетической транскрипции, также известной как преобразование текста в фонемы. По мере того как машины становятся лучше в распознавании и интерпретации человеческой речи, точность и эффективность систем преобразования речи в текст будут продолжать улучшаться.

Наконец, мы можем ожидать, что технология преобразования текста в речь станет более доступной и интегрированной в нашу повседневную жизнь. По мере того как все больше устройств подключаются к Интернету вещей, мы сможем управлять ими с помощью голоса в реальном времени, делая нашу жизнь более удобной и эффективной.

Присоединяйтесь к революции синтеза речи с Speechify

Если вы ищете мощный сервис преобразования текста в речь , который может создавать естественное, высококачественное озвучивание, обратите внимание на Speechify.

Благодаря своей передовой технологии формантного синтеза, Speechify создает реалистичные, естественно звучащие голоса, в отличие от роботизированных голосов прошлого. Даже такие известные писатели, как Стивен Хокинг, который когда-то пробовал свои силы в технологии синтеза речи, были бы впечатлены возможностями Speechify.

Использовать Speechify просто – просто посетите официальный веб-сайт или скачайте мобильное приложение и введите нужный текст. Затем выберите голос, который подходит вашим нуждам, отрегулируйте скорость и тон, и вуаля! Speechify создаст отличное и естественно звучащее озвучивание, идеально подходящее для модулей электронного обучения, объяснительных видео, подкастов и презентаций. Вы даже можете создать свои собственные кастомные голоса для использования на YouTube и других социальных медиа платформах.

Не соглашайтесь на посредственные TTS-сервисы – попробуйте Speechify сегодня и ощутите будущее технологии преобразования текста в речь.

Часто задаваемые вопросы

Кто разработал первый в мире синтезатор речи?

Хомер Дадли разработал первый в мире синтезатор речи в начале 1930-х годов в лабораториях Bell в Нью-Йорке.

Какова цель синтеза речи?

Цель синтеза речи – генерировать искусственную речь из текстового ввода с использованием языковой обработки и анализа основной частоты.

Какие четыре способа использования TTS?

TTS можно использовать для доступности, развлечений, изучения языков и автоматизации голосовых услуг.

Каковы некоторые преимущества преобразования текста в речь?

Преобразование текста в речь может улучшить доступность, повысить эффективность обучения и увеличить продуктивность, позволяя пользователям воспринимать письменный контент в аудиоформате.

Какой был самый удивительный момент в развитии синтеза речи?

Одним из самых удивительных моментов в развитии синтеза речи было изобретение механического синтезатора речи Чарльза Уитстона.