Что такое Google WaveNet

WaveNet — это искусственная нейронная сеть, разработанная для генерации необработанного аудио. Вот как эта технология — один из многих доступных инструментов преобразования текста в речь — улучшает нашу способность слышать и обрабатывать слова вокруг нас.

Многие люди ежедневно используют сервисы преобразования текста в речь, а также виртуальных помощников. Но они могут не знать, что эти два инструмента имеют много общих черт в том, как они работают. С развитием технологий улучшается и качество приложений, которые мы используем в повседневной жизни.

То же самое относится к приложениям TTS и виртуальным помощникам. Есть несколько компаний, которые показывают выдающиеся результаты в этой области, и одна из них — Google с технологией WaveNet.

Что такое Google WaveNet?

WaveNet — это искусственная нейронная сеть, разработанная для генерации необработанного аудио. Команда, стоящая за ней, — это DeepMind, лондонская компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте. Введение этой технологии значительно изменило платформу Google Cloud, подняв её на новый уровень.

Одним из главных преимуществ, которые представила DeepMind по сравнению с предыдущими системами преобразования текста в речь, является более естественное звучание. Когда она была представлена в 2016 году, системы TTS не могли создать естественно звучащий голос.

WaveNet превзошла их во всех отношениях. Идея этой технологии довольно проста. Программное обеспечение может использовать необработанные аудиофайлы, такие как WAV, в качестве входных данных и извлекать выгоду из подключения к Google API и ключу API.

Сегодня у нас есть множество способов использовать эту технологию благодаря нашей способности использовать сложные алгоритмы. Многие компании по всему миру соревнуются друг с другом, чтобы предоставить лучший продукт. И это хорошо. Для конечных пользователей это означает больше возможностей, что облегчает поиск программы, соответствующей их потребностям.

Как работает WaveNet

WaveNet — это версия FNN или прямой нейронной сети, также известной как глубокая сверточная нейронная сеть. CNN берет необработанный сигнал с входа и может синтезировать выходной сигнал по одному образцу за раз.

Конечно, основой всего является машинное обучение, обработка естественного языка, глубокое обучение и машинный интеллект. В предыдущих версиях приложений преобразования текста в речь идея заключалась в создании базы данных фонем, и приложение выбирало правильную, или, по крайней мере, ту, которая наиболее близко соответствовала нужному звуку.

Но создание такого типа головоломки не просто. Программное обеспечение должно понимать, как работает язык, включая его ритм и динамику, иначе звуки, исходящие из вашего динамика, будут казаться ненастоящими.

Как и большинство программ преобразования текста в речь, WaveNet также использует реальные аудиоволны — например, параметрические или конкатенативные. Таким образом, программное обеспечение может анализировать правила языка (или, скорее, звуков) и то, как они меняются со временем.

Это позволяет программе генерировать шаблоны, которые будут звучать как человеческая речь на основе образцов речи. Впечатляет то, что программное обеспечение будет производить выходные данные на основе информации, которая ему предоставлена.

Вот что это значит в реальном мире: если вы говорите на итальянском, например, программа может помочь вам произвести итальянскую речь. Это представляло собой огромные изменения в то время и проложило путь для других API преобразования текста в речь.

Примеры использования WaveNet

Когда Google представила программное обеспечение, оно требовало слишком много вычислительных ресурсов для использования в реальной жизни. Но все это изменилось в последующие годы. Этот API сначала помогал озвучивать голоса Google Assistant, которые компания предлагала на различных платформах.

WaveNet также является отличным инструментом, если вы ищете программное обеспечение для преобразования текста в речь. Голос звучит более реалистично, что делает весь опыт более приятным. Вы можете использовать его для прослушивания последних новостей, расшифровок подкастов или чего угодно, что вы можете себе представить.

Это только начало. Вся идея процесса также может помочь людям с нарушениями речи вернуть свой голос. Синтез речи — это термин, используемый для имитации голоса, и его потенциал впечатляет. Например, люди с нарушениями речи могут, в теории, использовать образец своего голоса и интегрировать его с инструментами преобразования текста в речь. Это может вернуть им их голос.

Мы еще не знаем, что будущее готовит для программ преобразования текста в речь, но можно предположить, что оно будет замечательным. Одно из лучших в этой области инноваций — это то, что многие разные компании работают над продуктами TTS.

Когда все работают над одной целью, более вероятно, что мы увидим невероятные результаты.

Speechify - Синтез речи

Среди программ, которые стоит попробовать как можно скорее, — Speechify. Это приложение для преобразования текста в речь, и вы можете использовать его практически на любом устройстве. Оно доступно для iOS, Android, Mac и даже как расширение для Google Chrome.

Speechify может работать с любым типом контента. Оно может читать вам PDF-файлы, документы, электронные письма или что угодно, что у вас есть на устройстве. Одно из главных преимуществ приложения — его универсальность и возможность настройки.

Вы можете изменить скорость чтения, выбрать разные голоса, настроить тон и так далее. Также стоит упомянуть, что Speechify предлагает функцию OCR, что означает, что вы можете сфотографировать свою книгу, и приложение прочитает её для вас.

Приложение специально разработано для людей с дислексией, СДВГ, изучающих новый язык или тех, кто хочет быть продуктивным, читая книгу. Это универсальное приложение, которое изменит ваше отношение к чтению.

Speechify прост в использовании, и вам не понадобится подробное руководство, чтобы разобраться в нём.

Часто задаваемые вопросы

Для чего используется WaveNet?

Это глубокая нейронная сеть, способная создавать необработанный аудиосигнал. Это синтез текста в речь, который предлагает реалистично звучащие голоса WaveNet и может быть обучен с использованием реальных записей речи. В результате он успешно превзошел Google Cloud text-to-speech.

Сегодня программное обеспечение используется для голосов Google Assistant.

Что такое модель WaveNet?

Модель основана на архитектуре PixelCNN. Для работы с дальнодействующими зависимостями, необходимыми для создания необработанного вывода, архитектура использует дилатированные причинные свертки.

Добавление дилатированных CNN позволяет упростить и ускорить обучение, и она может вернуться на тысячу слоев назад во времени. Она также может работать в 20 раз быстрее реального времени.

В чем разница между WaveNet и сверточными нейронными сетями?

Программное обеспечение основано на глубокой сверточной нейронной сети или CNN. Это означает, что WaveNet — это всего лишь одно из приложений CNN. Подобная технология используется другими компаниями, такими как Microsoft или Amazon (вместе с SSML), и она предлагает высокое качество и отличные результаты.

Ищете лучшее приложение для преобразования текста в речь? Обратите внимание на Speechify. Хотя другие платформы предлагают определенные преимущества, Speechify прост в использовании, без проблем и интуитивно понятен для любого пользователя, желающего превратить текст в устную речь.