Neural TTS vs. Concatenative TTS vs. Parametric TTS: สิ่งที่นักพัฒนาควรรู้

การเติบโตอย่างรวดเร็วของ text to speech ได้เปลี่ยนวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับเนื้อหาดิจิทัล ตั้งแต่ผู้ช่วยเสียงและ เครื่องมือช่วยการเข้าถึง ไปจนถึง เกม งานบริการลูกค้า และ การเรียนรู้ออนไลน์, text to speech กลายเป็นส่วนสำคัญของระบบซอฟต์แวร์สมัยใหม่ แต่ระบบ text to speech ไม่ได้เหมือนกันไปหมด คู่มือนี้จะอธิบายการทำงานของระบบแบบ neural, concatenative และ parametric text to speech เพื่อให้คุณเลือกได้ตรงกับความต้องการมากที่สุด 

Text to Speech คืออะไร?

Text to speech (TTS) คือกระบวนการแปลงข้อความเป็นเสียงพูดโดยใช้แบบจำลองเชิงคำนวณ ตลอดหลายปีที่ผ่านมา เทคโนโลยี TTS ก้าวจากระบบที่อิงกฎไปสู่เครือข่ายประสาทเทียมที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมยกระดับความเป็นธรรมชาติ ความเข้าใจ และประสิทธิภาพ

มีระบบ TTS แบ่งหลักๆ ออกเป็น 3 ประเภท:

Concatenative TTS

Concatenative text to speech ใช้คลิปเสียงที่บันทึกจากมนุษย์และเก็บไว้ในฐานข้อมูล จากนั้นนำมาต่อกันแบบเรียลไทม์เพื่อสร้างคำและประโยค วิธีนี้ในบางกรณีให้เสียงที่ชัดเจนและเป็นธรรมชาติ แต่จะมีปัญหาเมื่อคลิปต่อกันไม่เนียน

Parametric TTS

Parametric text to speech สร้างเสียงโดยใช้แบบจำลองเชิงคณิตศาสตร์ของเสียงมนุษย์ โดยอาศัยพารามิเตอร์ เช่น ระดับโทนเสียง ระยะเวลา และคุณลักษณะสเปกตรัม วิธีนี้ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสูง แต่บ่อยครั้งต้องแลกกับความเป็นธรรมชาติ ทำให้เสียงฟังดูแข็งทื่อ คล้ายหุ่นยนต์

Neural TTS

Neural text to speech ใช้สถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างรูปคลื่นเสียงจากข้อความโดยตรง ให้เสียงที่เป็นธรรมชาติและถ่ายทอดอารมณ์ได้ดี ระบบเหล่านี้สามารถเลียนแบบโพรโซดี จังหวะ และกระทั่งอารมณ์ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ล้ำหน้าที่สุดในปัจจุบัน

Concatenative TTS: มาตรฐานยุคบุกเบิก

Concatenative TTS เป็นหนึ่งในแนวทางแรกๆ ที่นำไปใช้เชิงพาณิชย์ได้จริงในการสร้างเสียงสังเคราะห์

การทำงานของ Concatenative TTS

ระบบ concatenative ทำงานโดยการเลือกส่วนเสียงที่บันทึกไว้ล่วงหน้า—เช่น โฟนีม พยางค์ หรือคำ—แล้วรวมกันเป็นประโยค เนื่องจากส่วนเหล่านี้มาจากการบันทึกเสียงมนุษย์จริง เสียงจึงมักฟังเป็นธรรมชาติเมื่อจัดเรียงอย่างลงตัว

ข้อดีของ Concatenative TTS 

Concatenative TTS ให้เสียงที่เป็นธรรมชาติและเข้าใจได้ดีสำหรับภาษาหรือเสียงเฉพาะ โดยเฉพาะเมื่อฐานข้อมูลมีขนาดใหญ่และจัดระเบียบมาดี เนื่องจากอาศัยการบันทึกของมนุษย์จริง จึงรักษาความชัดเจนและความถูกต้องของการออกเสียงได้ดี

ข้อจำกัดของ Concatenative TTS

ข้อเสียหลักของระบบ concatenative คือความยืดหยุ่นต่ำ เสียงไม่สามารถปรับเปลี่ยนได้ง่ายในด้านระดับโทนเสียง น้ำเสียง หรือสไตล์ และการต่อชิ้นเสียงมักฟังสะดุด นอกจากนี้ยังต้องใช้พื้นที่เก็บข้อมูลจำนวนมากสำหรับฐานข้อมูลเสียงขนาดใหญ่ ทำให้การสเกลระบบเป็นเรื่องยาก

กรณีการใช้งานของ Concatenative TTS

Concatenative TTS ใช้กันแพร่หลายในระบบนำทาง GPS ยุคแรกๆ เมนู IVR ทางโทรศัพท์ และ เครื่องมือการเข้าถึง เพราะให้คุณภาพที่พอรับได้ในช่วงที่ตัวเลือกอื่นยังมีจำกัด

Parametric TTS: ยืดหยุ่นกว่า แต่ไม่เป็นธรรมชาติเท่า

Parametric TTS เกิดขึ้นมาเพื่อแก้ข้อจำกัดของระบบแบบ concatenative

การทำงานของ Parametric TTS

ระบบพาราเมตริกใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการสังเคราะห์เสียงพูดจากพารามิเตอร์ด้านเสียงและภาษาศาสตร์ แทนการตัดต่อเสียงบันทึกจริง โมเดลจะสร้างเสียงด้วยการปรับพารามิเตอร์อย่างเช่น ความสูงต่ำของเสียง ระยะเวลา และฟอร์แมนต์

ข้อดีของ Parametric TTS

Parametric TTS กินพื้นที่เก็บข้อมูลน้อยกว่าระบบ concatenative มาก เพราะไม่ต้องเก็บคลิปเสียงนับพัน และยืดหยุ่นกว่า เปิดโอกาสให้ผู้พัฒนาปรับลักษณะเสียงได้แบบไดนามิก เช่น ความเร็วในการพูดหรือโทนเสียง

ข้อจำกัดของ Parametric TTS

แม้ระบบพาราเมตริกจะมีประสิทธิภาพ แต่เสียงที่ได้มักขาดจังหวะ น้ำเสียง และการถ่ายทอดอารมณ์แบบธรรมชาติ ผู้ฟังมักบอกว่า Parametric TTS ฟังดูแข็งทื่อหรือแบนราบ จึงไม่เหมาะกับแอปพลิเคชันที่ต้องการความเป็นธรรมชาติสูงสำหรับผู้ใช้ทั่วไป

กรณีการใช้งานของ Parametric TTS

Parametric TTS ใช้กันมากในผู้ช่วยดิจิทัลยุคแรกๆ และซอฟต์แวร์เพื่อการศึกษา ปัจจุบันก็ยังมีประโยชน์ในสภาพแวดล้อมที่ทรัพยากรจำกัด ซึ่งประสิทธิภาพในการประมวลผลสำคัญกว่าความสมจริงของเสียง

Neural TTS: มาตรฐานปัจจุบัน

Neural TTS คือรุ่นล่าสุดและล้ำหน้าที่สุดของเทคโนโลยี text to speech

การทำงานของ Neural TTS

ระบบนิวรัลใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก เช่น recurrent neural networks (RNNs), convolutional neural networks (CNNs) หรือสถาปัตยกรรมแบบทรานส์ฟอร์เมอร์ เพื่อสังเคราะห์คลื่นเสียงโดยตรงจากข้อความ หรือจากคุณลักษณะทางภาษาศาสตร์ระดับกลาง โมเดลที่รู้จักกันดีอย่าง Tacotron, WaveNet และ FastSpeech ได้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับ Neural TTS.

ข้อดีของ Neural TTS

Neural TTS สร้างเสียงที่เป็นธรรมชาติและมีชีวิตชีวา จับรายละเอียดของโพรโซดี จังหวะ และแม้แต่ความรู้สึกได้ ผู้พัฒนาสามารถสร้างเสียงเฉพาะ ปรับสไตล์การพูดหลากหลาย และรองรับได้หลายภาษาอย่างแม่นยำสูง

ข้อจำกัดของ Neural TTS

ความท้าทายหลักของ Neural TTS คือต้นทุนการคำนวณและความหน่วง การฝึกโมเดลนิวรัลต้องใช้ทรัพยากรมหาศาล และแม้ความเร็วในการทำงาน (inference) จะดีขึ้นมาก แอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์อาจยังต้องพึ่งการจูนหรือโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์

กรณีการใช้งานของ Neural TTS

Neural TTS ขับเคลื่อนผู้ช่วยเสียงสมัยใหม่อย่าง Siri, Alexa และ Google Assistant และยังใช้ในงานพากย์เนื้อหา e-learning งานพากย์ด้านบันเทิง แพลตฟอร์ม การเข้าถึง และแอปพลิเคชันสำหรับองค์กรที่ให้ความสำคัญกับความเป็นธรรมชาติและการสื่ออารมณ์

การเปรียบเทียบ Concatenative, Parametric และ Neural TTS

สำหรับนักพัฒนา การเลือกระบบ text to speech ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน โครงสร้างพื้นฐาน และความคาดหวังของผู้ใช้

• คุณภาพเสียง: แบบเชื่อมต่อตัวอย่าง (Concatenative) TTS อาจฟังเป็นธรรมชาติแต่ติดข้อจำกัดจากคลังเสียงที่บันทึกไว้ ส่วนแบบพาราเมตริก TTS เข้าใจได้ชัดเจนแต่มักฟังดูเป็นหุ่นยนต์ ขณะที่แบบนิวรัล TTS ให้เสียงที่แทบแยกจากมนุษย์ไม่ออก
• การขยายสเกล: ระบบแบบเชื่อมต่อตัวอย่างต้องใช้พื้นที่จัดเก็บมากสำหรับการบันทึก แบบพาราเมตริกมีน้ำหนักเบาแต่คุณภาพตกยุค ขณะที่แบบนิวรัล TTS ขยายสเกลได้ง่ายผ่าน API บนคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐานสมัยใหม่
• ความยืดหยุ่น: แบบนิวรัล TTS ยืดหยุ่นที่สุด โคลนเสียงได้ รองรับหลายภาษา และถ่ายทอดโทนเสียงหรืออารมณ์ได้หลากหลาย ส่วนระบบเชื่อมต่อตัวอย่างและพาราเมตริกปรับตัวได้น้อยกว่า
• ข้อพิจารณาด้านประสิทธิภาพ: แบบพาราเมตริก TTS ทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่ทรัพยากรประมวลผลจำกัด แต่สำหรับแอปสมัยใหม่ที่ต้องการคุณภาพเสียงสูง แบบนิวรัล TTS เหมาะกว่า

สิ่งที่นักพัฒนาควรพิจารณาเมื่อเลือก TTS

เมื่อผสานรวม text to speech นักพัฒนาควรพิจารณาข้อกำหนดของโครงการให้รอบด้าน

• ข้อกำหนดด้านความหน่วง: พิจารณาว่าแอปต้องการสร้างเสียงแบบเรียลไทม์หรือไม่ เช่น เกม ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา และเครื่องมือเพื่อการ การเข้าถึง มักพึ่งพา TTS แบบนิวรัลซึ่งมีความหน่วงต่ำ
• การขยายสเกล: ทีมควรประเมินว่า API TTS บนคลาวด์รองรับการขยายสเกลอย่างรวดเร็วสำหรับผู้ใช้ทั่วโลกได้หรือไม่ โดยคำนึงถึงโครงสร้างพื้นฐานและต้นทุน
• ตัวเลือกการปรับแต่งเสียง: บริการ TTS สมัยใหม่เปิดทางให้สร้างเสียงแบรนด์ โคลนเสียงผู้พูด และปรับสไตล์ ซึ่งสำคัญต่อประสบการณ์ผู้ใช้และความสอดคล้องของแบรนด์
• การรองรับหลายภาษา: แอปพลิเคชันระดับโลกอาจต้องการการรองรับหลายภาษา และนักพัฒนาควรตรวจสอบว่าโซลูชัน TTS ที่เลือกรองรับภาษาหรือสำเนียงที่ต้องการหรือไม่
• การปฏิบัติตามข้อกำหนดและการ การเข้าถึง: องค์กรต้องตรวจให้แน่ใจว่าการใช้งาน TTS สอดคล้องกับมาตรฐานการเข้าถึง เช่น WCAG และ ADA เพื่อความครอบคลุมของผู้ใช้ทุกกลุ่ม
• การแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพ: แม้ว่าแบบนิวรัล TTS ให้คุณภาพดีที่สุด แต่ก็อาจใช้ทรัพยากรมากกว่า นักพัฒนาต้องชั่งน้ำหนักคุณภาพเสียงกับงบประมาณและข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน

อนาคตของ TTS อยู่ที่แบบนิวรัล

Text to speech เดินทางมาไกลจากยุคที่ต้องต่อชิ้นเสียงเป็นวลี ระบบเชื่อมต่อตัวอย่างเป็นรากฐาน ระบบพาราเมตริกเพิ่มความยืดหยุ่น และแบบนิวรัล TTS ยกระดับมาตรฐานด้วยเสียงที่มีชีวิตชีวาและถ่ายทอดอารมณ์ได้

สำหรับนักพัฒนา วันนี้คำตอบที่ชัดเจนคือแบบนิวรัล TTS โดยเฉพาะในแอปที่ต้องการความเป็นธรรมชาติ การขยายสเกล และการรองรับหลายภาษา อย่างไรก็ตาม การเข้าใจประวัติและข้อแลกเปลี่ยนของระบบเชื่อมต่อตัวอย่างและพาราเมตริกช่วยให้นักพัฒนามองเห็นพัฒนาการของเทคโนโลยีและตัดสินใจได้เหมาะสมขึ้นสำหรับระบบเดิม