Новости бизнесаСтатьиАналитические колонкиДеньгиКурс валютБизнес технологии
Главная > Новости бизнеса > Hi-Tech > Как это работает? Синтез речи

Как это работает? Синтез речи

Четверг, 6 октября 2016 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

Многим из вас наверняка доводилось управлять компьютером или смартфоном с помощью голоса. Когда вы говорите Навигатору «Поехали на Гоголя, 25» или произносите в приложении Яндекс поисковый запрос, технология распознавания речи преобразует ваш голос в текстовую команду. Но есть и обратная задача: превратить текст, который есть в распоряжении компьютера, в голос. 

Если набор текстов, которые надо озвучить, относительно невелик и в них встречаются одни и те же слова — как, например, в объявлениях об отправлении и прибытии поездов на вокзале, — достаточно пригласить диктора, записать в студии нужные слова и фразы, а затем собрать из них сообщение. С произвольными текстами, однако, такой подход не работает. Здесь пригодится технология синтеза речи.

В Яндексе для озвучивания текстов используется технология синтеза речи из комплекса Yandex Speechkit. Она,  например, позволяет узнать, как произносятся слова и фразы в Переводчике. Ей также обязан своим голосом Автопоэт — его стихи мы будем использовать как примеры.

Подготовка текста

Задача синтеза речи решается в несколько этапов. Сначала специальный алгоритм подготавливает текст для того, чтобы роботу было удобно его читать: записывает все числа словами, разворачивает сокращения и так далее. Затем текст делится на фразы, то есть на словосочетания с непрерывной интонацией — для этого компьютер ориентируется на знаки препинания и устойчивые конструкции. Для всех слов составляется их фонетическая транскрипция. Например, «какого» поменяется на «какова», ведь иначе робот так и прочитал бы это слово — окая и через «г».



Чтобы понять, как читать слово и где поставить в нём ударение, робот сначала обращается к классическим, составленным вручную словарям, которые встроены в систему. Если в нужного слова в словаре нет, компьютер строит транскрипцию самостоятельно — опираясь на правила, заимствованные из академических справочников. Наконец, если обычных правил оказывается недостаточно —, а такое случается, ведь любой живой язык постоянно меняется, — он использует статистические правила. Если слово встречалось в корпусе тренировочных текстов, система запомнит, на какой слог в нём обычно делали ударение дикторы.

Произношение и интонирование

Когда транскрипция готова, компьютер рассчитывает, как долго будет звучать каждая фонема, то есть сколько в ней фреймов — так называют фрагменты длиной 25 миллисекунд. Затем каждый фрейм описывается по множеству параметров: частью какой фонемы он является и какое место в ней занимает; в какой слог входит эта фонема; если это гласная, то ударная ли она; какое место она занимает в слоге; слог — в слове; слово — в фразе; какие знаки препинания есть до и после этой фразы; какое место фраза занимает в предложении; наконец, какой знак стоит в конце предложения и какова его главная интонация.

Другими словами, для синтеза каждых 25 миллисекунд речи используется множество данных. Информация о ближайшем окружении обеспечивает плавный переход от фрейма к фрейму и от слога к слогу, а данные о фразе и предложении в целом нужны для создания правильной интонации синтезированной речи.



Чтобы прочитать подготовленный текст, используется акустическая модель. Она отличается от акустической модели, которая применяется при распознавании речи. В случае с распознаванием модели нужно установить соответствие между звуками с определёнными характеристиками и фонемами. В случае с синтезом акустическая модель, должна, наоборот, по описаниям фреймов составить описания звуков.

Откуда она знает, как правильно произнести фонему или придать верную интонацию вопросительному предложению? Она учится на текстах и звуковых файлах. Например, в неё можно загрузить аудиокнигу и соответствующий ей текст. Чем больше данных, на которых учится модель, тем лучше её произношение и интонирование.

Голоса

Наконец, о самом голосе. Узнаваемыми наши голоса, в первую очередь, делает тембр, который зависит от особенностей строения органов речевого аппарата у каждого человека. Тембр вашего голоса можно смоделировать, то есть описать его характеристики — для этого достаточно начитать в студии небольшой корпус текстов. После этого данные о вашем тембре можно использовать при синтезе речи на любом языке, даже таком, которого вы не знаете. Когда роботу нужно что-то сказать вам, он использует генератор звуковых волн — вокодер. В него загружается информация о частотных характеристиках фразы, полученная от акустической модели, а также данные о тембре, который придаёт голосу узнаваемую окраску.

В качестве примера мы озвучили два последних предложения предыдущего абзаца разными голосами — мужским и женским:





***

Подробнее о технологиях из комплекса Yandex SpeechKit можно узнать на этой странице или на специальном ресурсе. Если вы разработчик и хотите протестировать облачную или мобильную версию SpeechKit, поищите информацию на сайте, посвящённом технологиям Яндекса.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 159
Рубрика: Hi-Tech
(CY)

Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

16: 21
Apple опубликовала советы для тех, кто фотографирует на iPhone 7 Plus |
16: 21
«Вес» приложений в Google Play сократится до 90% |
16: 01
У iPhone в Китае нет неисправных взрывающихся батарей |
16: 01
Парламент Франции ввел налог в 2% на рекламные доходы видеосервисов |
15: 41
Пыль из космоса найдена на крышах домов в Париже и Берлине |
15: 01
Почему MacBook Pro ругают только глупые люди |
15: 01
Первый в мире магазин без кассовых аппаратов |
15: 01
Морские лилии: живое украшение океана |
14: 41
Стали известны цена на телевизоры 4К OLED, которые Sony выпустит в 2017 году |
14: 41
Концептуальный смартфон Huawei Honor Magic дебютирует 16 декабря |
13: 41
Производитель снеков обучил подростков программированию с помощью акции по «спасению» блогеров от хакеров |
13: 21
Fitbit интересуют лишь разработчики ПО и интеллектуальная собственность Pebble |
13: 01
Мнение: Пользовательский интерфейс — это компенсация отсутствия телепатии |
12: 21
ЦУП заявил о преждевременности выводов о причинах аварии «Прогресса» |
12: 21
Локальная root-уязвимость в ядре Linux |
12: 21
Western Digital и Samsung продлили соглашение о взаимном лицензировании |
12: 01
Появился новый способ кражи денег через WhatsApp |
12: 01
Нейробиологи нашли разгадку фрески Микеланджело |
12: 01
Первый снег и действительно большая авария |
12: 01
В следующем году Google полностью перейдёт на использование возобновляемой энергии |
12: 01
Xiaomi Mi Note 2 с плоским экраном ждать не стоит |
12: 01
SoulCalibur отмечает свое двадцатилетие |
11: 41
С док-станицей Nintendo Switch может стать производительнее |
11: 41
Глянцево-черный Samsung Galaxy S7 edge могут выпустить уже на этой неделе |
11: 21
У Truly Opto-Electronics готовы образцы панелей AMOLED, изготовленные на оборудовании, купленном у Samsung Display |
11: 21
Беспошлинный лимит покупок в Интернете будет снижен с 1000 до 200 евро к 2019 году |
11: 21
Intel может начать использовать графические чипы AMD в своих процессорах |
11: 21
У Elephone S7 Limited Edition внутри пламенное сердце MediaTek Helio X25 |
11: 21
Работа над телевизионными сериалами и фильмами по Streets of Rage и Altered Beast идет полным ходом |
11: 01
Nintendo заплатит до 20 000 долларов за найденные уязвимости 3DS |
11: 01
Центр управления полетами назвал причину падения «Прогресса» |
Новости бизнесаСтатьиАналитические колонкиДеньгиКурс валютБизнес технологии
Rating@Mail.ru
Условия размещения рекламы

Наша редакция

Обратная связь

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Skype: rosinvest.com (Русский, English, Zhōng wén).

Архивы новостей за: 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003