Wie integrieren Sie Emotionen, Stil und Persönlichkeit in Sprachsynthesemodelle und -ausgaben?

1 Herausforderungen der Sprachsynthese

Sprachsynthese ist keine einfache Aufgabe. Es umfasst viele Aspekte der Linguistik, Akustik und Signalverarbeitung sowie die Herausforderungen des Umgangs mit verschiedenen Sprachen, Dialekten und Akzenten. Darüber hinaus muss die Sprachsynthese nicht nur den Inhalt des Textes erfassen, sondern auch den Kontext, die Absicht und die Emotion des Sprechers. Zum Beispiel kann derselbe Satz je nach Stimmung, Tonfall, Situation und Beziehung zwischen Sprecher und Zuhörer auf unterschiedliche Weise gesprochen werden. Wie können Sprachsynthesemodelle lernen, solche Variationen und Nuancen zu erzeugen?

2 Methoden der Sprachsynthese

Es gibt verschiedene Methoden der Sprachsynthese, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen. Die gebräuchlichsten sind konkatativ, parametrisch und neuronal. Bei der konkatenativen Synthese werden aufgezeichnete Sprachsegmente eines menschlichen Sprechers verwendet und zu neuen Äußerungen verkettet. Es erzeugt qualitativ hochwertige Sprache, erfordert jedoch eine große Datenbank mit Aufnahmen und ist durch die Verfügbarkeit und Vielfalt der Stimmproben begrenzt. Bei der parametrischen Synthese werden mathematische Modelle verwendet, um Sprachwellenformen aus akustischen Merkmalen zu erzeugen. Es ist flexibler und skalierbarer, klingt aber oft synthetisch und unnatürlich. Die neuronale Synthese verwendet tiefe neuronale Netze, um die Zuordnung zwischen Text und Sprache aus Daten zu lernen. Es kann natürliche und ausdrucksstarke Sprache erzeugen, erfordert jedoch viele Rechenressourcen und Daten.

3 Fortschritte in der Sprachsynthese

In den letzten Jahren gab es zahlreiche Entwicklungen in der Sprachsynthese, insbesondere in der neuronalen Synthese. End-to-End-Modelle, z. B. WaveNet, WaveRNN und WaveGlow, generieren Sprachwellenformen aus Text ohne Zwischenschritte oder Funktionen, wodurch die Pipeline vereinfacht und Fehler und Artefakte reduziert werden. Modelle mit mehreren Lautsprechern, wie Tacotron 2, Deep Voice 3 und VoiceLoop, sind in der Lage, Sprache von verschiedenen Sprechern zu generieren, indem sie auf Sprecheridentitäten konditionieren oder aus Sprechereinbettungen lernen. Stil- und Emotionsmodelle wie GST-Tacotron, Emo-TTS und ESDA können Sprache mit einer Vielzahl von Stilen und Emotionen erzeugen, indem sie entweder auf Stil- oder Emotionsetiketten konditioniert werden oder aus prosodischen Merkmalen lernen. Prosody-Modelle wie Prosody-Tacotron, FastSpeech und HiFi-GAN sind in der Lage, Sprache mit der richtigen Prosodie wie Tonhöhe, Intonation, Betonung und Rhythmus zu erzeugen, um die Verständlichkeit und den Sprachfluss zu verbessern.

4 Ressourcen für die Sprachsynthese

Wenn Sie mehr Wissen oder Erfahrung mit der Sprachsynthese sammeln möchten, stehen Ihnen online zahlreiche Ressourcen zur Verfügung. Papers with Code bietet eine umfassende Liste von Artikeln und Code zur Sprachsynthese sowie Benchmarks und Bestenlisten zu verschiedenen Aufgaben und Datensätzen. Mozilla TTS ist ein Open-Source-Projekt, das ein Toolkit zum Erstellen modernster neuronaler Sprachsynthesemodelle in mehreren Sprachen und mit mehreren Sprechern bietet. Google Cloud Text-to-Speech und Amazon Polly sind Cloud-basierte Dienste, die eine hochwertige Sprachsynthese mit WaveNet- bzw. Multi-Lautsprecher-Modellen mit über 220 Stimmen und 40 Sprachen bieten. Schließlich ist CoVoST ein umfangreicher mehrsprachiger Sprachübersetzungsdatensatz, der für die Sprachsynthese, -erkennung und -übersetzung verwendet werden kann. Es deckt 21 Sprachen und über 40 Akzente ab.