什麼是 Google WaveNet

WaveNet 是一種人工神經網絡，旨在生成原始音頻。這項技術是眾多文本轉語音工具之一，正在提升我們聆聽和處理周圍語言的能力。

許多人每天都使用文本轉語音服務以及虛擬助手。但他們可能不知道的是，這兩者在運作方式上有很多共同特點。隨著技術的進步，我們日常使用的應用程式質量也在提高。

同樣的情況也適用於 TTS 應用程式和虛擬助手。有幾家公司在這個領域表現出色，其中之一就是 Google 的 WaveNet 技術。

什麼是 Google WaveNet？

WaveNet 是一種人工神經網絡，旨在生成原始音頻。其背後的團隊是來自倫敦的 DeepMind，專注於人工智慧。這項技術的引入對 Google Cloud 平台帶來了相當大的變革，並將一切提升到新的水平。

Google 的 DeepMind 引入的主要優勢之一是相比之前的文本轉語音系統，它的音質更好。當它在 2016 年推出時，TTS 系統無法創造出自然的聲音。

WaveNet 文本轉語音在各方面都超越了它。這項技術背後的理念相當簡單。該軟件能夠使用原始音頻文件，如WAV作為輸入，並受益於與 Google API和 API 密鑰的連接。

如今，得益於我們能夠利用這些複雜的算法，我們有許多方法可以使用這項技術。世界各地的許多公司正在相互競爭，以提供最佳產品。這對終端用戶來說是件好事，因為這意味著有更多選擇可以找到適合他們需求的程序。

WaveNet 如何運作

WaveNet 是 FNN 或前饋神經網絡的一個版本，也被稱為深度卷積神經網絡。CNN 從輸入中獲取原始信號，然後可以逐個樣本合成輸出。

當然，這一切的基礎是機器學習、自然語言處理、深度學習和機器智能。在之前的文本轉語音應用程式中，理念是創建一個音素數據庫，應用程式會選擇正確的音素，或者至少是最接近所需聲音的音素。

但創建這種類型的拼圖並不容易。軟件需要理解語言的運作方式，包括其節奏和動態，否則從揚聲器發出的聲音會顯得不自然。

與大多數文本轉語音程序一樣，WaveNet 也使用真實的音頻波形——例如參數化或連接式等。這樣，軟件可以分析語言（或聲音）的規則，以及它隨時間的變化。

這使得程序能夠根據語音樣本生成聽起來像人類語音的模式。令人印象深刻的是，軟件將根據提供給它的信息生成輸出。

這在現實世界中意味著什麼：例如，如果你說意大利語，程序可以幫助你生成意大利語語音。這在當時代表了一個巨大的變革，並為其他文本轉語音 API 鋪平了道路。

WaveNet 的實際應用範例

當 Google 推出這款軟件時，它需要過多的處理能力才能在現實生活中使用。但這一切在隨後的幾年中發生了變化。這個 API 首先幫助推動了 Google Assistant 的語音，該公司在多個平台上提供了這些語音。

如果你在尋找 TTS 軟件，WaveNet 也是一個很好的工具。聲音聽起來更真實，這使得整個體驗更加愉悅。你可以用它來收聽最新的新聞、播客的文字記錄或任何你能想像的內容。

這僅僅是個開始。這個過程背後的整個理念還可以幫助語音障礙者找回他們的聲音。語音合成是用於語音模仿的術語，其潛力令人驚訝。例如，語音障礙者理論上可以使用他們的聲音樣本並將其與文本轉語音工具整合。這可以讓他們找回自己的聲音。

我們尚不清楚 TTS 程序的未來會如何，但我們可以預測它將是美好的。這一創新領域最好的事情之一是有許多不同的公司在開發 TTS 產品。

當每個人都朝著同一個目標努力時，我們更有可能看到令人驚嘆的結果。

Speechify - 語音合成

您需要盡快查看的程式之一是 Speechify。這是一款文字轉語音的應用程式，幾乎可以在任何裝置上使用。它適用於iOS、Android、Mac，甚至可以作為Google Chrome的擴充功能。

Speechify 可以處理任何類型的內容。它可以為您朗讀PDF、文件、電子郵件或您裝置上的任何其他內容。該應用程式的主要優勢之一是其多功能性和可自訂性。

您可以更改閱讀速度、選擇不同的語音、調整音調等等。值得一提的是，Speechify 提供 OCR 功能，這意味著您可以拍攝書籍的照片，然後應用程式會為您朗讀。

該應用程式專為有閱讀障礙、注意力缺陷、學習新語言的人或任何想在閱讀書籍時提高效率的人設計。這是一款全方位的應用程式，將改變您對閱讀的感受。

Speechify 使用簡單，您不需要詳細的教程即可掌握。

常見問題

WaveNet 的用途是什麼？

這是一種深度神經網絡，可以創建原始音頻。它是一種文字轉語音合成技術，提供逼真的 WaveNet 聲音，並可以使用真實的語音錄音進行訓練。因此，它成功地超越了 Google Cloud 的文字轉語音技術。

如今，該軟體用於 Google 助理的語音。

什麼是 WaveNet 模型？

該模型基於 PixelCNN 架構。為了處理創建原始輸出所需的長距依賴性，該架構使用擴張因果卷積。

擴張 CNN 的加入使訓練更容易、更快速，並且可以回溯一千層。它的運行速度也比實時快 20 倍。

WaveNet 和卷積神經網絡有什麼區別？

該軟體基於深度卷積神經網絡或 CNN。這意味著 WaveNet 只是 CNN 的一個應用。類似的技術也被其他公司如微軟或亞馬遜（以及 SSML）使用，並提供高質量和出色的結果。

在尋找最佳文字轉語音應用程式時，請選擇 Speechify。雖然其他平台提供特定的優勢，但 Speechify 使用起來無縫、無煩惱，對於任何想將文字轉換為語音的用戶來說都很直觀。