Синтез речи: что это и как работает

Синтез речи — это технология, позволяющая компьютерам генерировать акустические сигналы, имитирующие человеческую речь. Она находит широкое применение в различных областях, от создания аудиокниг и до разработки голосовых помощников и систем распознавания речи. В данной статье рассмотрим, как работает синтез речи, какие методы используются для генерации звуковых сигналов и какие возможности это открывает перед бизнесом.

Что такое синтез речи

Если говорить подробнее, то с помощью синтеза речи программа может «читать» тексты вслух, создавая аудиофайлы, которые можно затем воспроизводить на различных устройствах. Обученные же модели в состоянии на основе предоставленных им данных генерировать уникальные фрагменты речи.

Синтез речи использует различные методики для создания звукового ряда, имитирующего естественную речь. Операции включают анализ текста, определение правильного произношения слов, интонации и пауз, а также учет особенностей конкретного языка.

Современные системы синтеза речи используют глубокое обучение и нейронные сети для улучшения качества и естественности звучания, а также для распознавания эмоции собеседника. Синтез речи имеет широкий спектр применений, о которых подробнее речь пойдет ниже.

Как работает технология TTS (Text-To-Speech)

Технология синтеза речи, или TTS (от англ. Text To Speech), работает путем преобразования текстовой информации в звуковые сигналы, имитирующие человеческую речь. Процесс начинается с анализа входного текста, включая его структуру, грамматику и лексику. Затем компьютер использует различные алгоритмы и модели для преобразования текста в звуковые волны.

Существует несколько основных методов синтеза речи, используемых в технологии TTS. Один из них — компилятивный синтез, который использует заранее записанные фрагменты человеческой речи для создания новых звуков. Другой метод — синтез на основе параметров, или параметрический, который моделирует физиологические процессы производства звуков речи с помощью вероятностных моделей.

Также используются и различные техники обработки естественного языка, которые разработчики применяют для улучшения качества синтезированной речи. Это включает, например, анализ интонации, чтобы генерировать речь с более естественным звучанием. Благодаря этому и с развитием глубокого обучения и нейронных сетей, технология TTS стала более точной, и речь стала звучать естественнее. Сегодняшние модели генерации текста и речи на основе нейронных сетей позволяют создавать звуковые сигналы, которые почти неотличимы от человеческой речи.

Классификация синтеза речи: два метода

Различают две основные модели или метода генерации речи: компилятивный и параметрический.

Компилятивный синтез

Компилятивный синтез подразумевает работу с заранее записанными образцами текста, которые берутся для последующего «склеивания». Однако, поскольку речь идет о записанных фрагментах, речь, созданная с помощью компилятивного синтеза, может показаться неестественной, могут наблюдаться нарушения интонации и ритма. В результате для получения приемлемых результатов нередко требуется серьезная доработка, при этом сама база данных, на которой обучается речевая модель, достаточно велика.

Параметрический синтез

При параметрическом синтезе объем базы данных для обучения в разы меньше, потому что в данном случае образцов требуется совсем немного. При этом качество искусственной речи, получаемой с помощью параметрического синтеза, оказывается выше. Это достигается за счет использования вероятностных моделей, позволяющих прогнозировать свойства звука в конкретных условиях. ИИ учится правильно выбирать тон, произносить гласные звуки определенного качества и длительности. В результате речь становится более похожей на естественную, и пропадают так называемые «склейки», чем грешат речевые модели, создаваемые по методу компилятивного синтеза.

Возможности синтеза речи

Синтезируемая речь может использоваться для решения самых разных задач. Кратко опишем основные.

Озвучка текста

Технология TTS применяется чтобы озвучивать текстовую информацию из таких источников, как книги, новости, статьи и т.д. Это позволяет компаниям экономить на подготовке аудио контента, поскольку в таком случае не приходится оплачивать услуги профессиональных дикторов. Озвученные роботом тексты также могут быть полезны для людей с ограниченными возможностями, в том числе для слабовидящих, для которых освоение чтения становится трудновыполнимой задачей, благодаря чему люди получают доступ к информации через звук.

Автоматизация работы с клиентами

TTS может быть полезен и для создания голосовых систем, которые используются для общения с клиентами по телефону. Это, например, автоматизированные голосовые меню для обработки запросов клиентов, голосовые уведомления о статусе заказов. Также технология TTS применяется для создания виртуальных ассистентов, которые могут отвечать на вопросы, предоставлять информацию и выполнять запросы, используя голосовые команды.

Холодные звонки

Еще одно перспективное направление для применения синтеза речи в коммерческих целях — совершение холодных звонков, когда компьютер синтезирует речь для обзвона потенциальных клиентов компании. Причем для полноценного обучения голосового бота диктору нужно будет надиктовать всего 2-3 десятка фраз, а остальное сделает технология параметрического синтеза. А выгода использования ИИ-моделей для совершения холодных звонков очевидна, ведь они помогают сэкономить на целом отделе продаж. В результате можно выстроить эффективную работу одного-двух менеджеров по продажам, которые будут просто «дожимать» клиентов, «подогретых» роботом.

Помощь автомобилистам

Синтез речи также давно и активно используется для создания систем голосовой навигации. Электронный помощник — сервис, который помогает водителям найти нужный маршрут, дает голосовые инструкции о маршруте («поверните налево», «на следующем перекрестке направо») и сообщает другую полезную информацию — например, рассказывает о погоде, состоянии дороги, пробках, ремонтах и т.д. Пользователь может самостоятельно выбирать настройки голосовой навигации, чтобы, например, подобрать вариант голоса.

Примеры работы

Мы в TWIN активно используем синтезаторы TTS для создания продающих ботов и предлагаем большой выбор настроек, которые помогают нашим клиентам экономить на колл-центрах и облегчают работу менеджеров по продажам. Вот несколько примеров из разных сфер:

• Голосовые боты TWIN помогают удерживать клиентов «Ростелекому», подготавливая людей к беседам с «живыми» специалистами компании. Благодаря внедрению твин-ботов крупнейший российский телеком-оператор экономит на звонках, так как звонок бота в разы дешевле звонка менеджера компании.
• Используя настроенного голосового твин-бота, сеть барбершопов «Контора» смогла повысить конверсию в согласие клиентов более чем на 13 % и экономит на каждом 12-м клиенте, который соглашается на повторный визит без скидки.
• Акционные боты TWIN на 30 % увеличили прибыль компании ОКБ («Объединенное Кредитное Бюро»). Твины обзванивают базу клиентов компании и рассылают тем, кто согласился на дальнейшее общение, предодобренные кредиты через СМС, которые отправляют людям сразу после беседы.
• Один из крупнейших российских логистических операторов, компания ПЭК, сумела снизить время нахождения грузов в пунктах доставки на 25 %. И в этом тоже «повинны» наши твин-боты, которые помогают клиентам с решением самых разных вопросов по получению грузов и организации доставки. Для этого наши специалисты разработали сценарные скрипты, основанные на синтезируемой речи, которая создавалась на образцах сотрудников компании.

Таким образом, уже сейчас технологии синтеза речи помогают нашим клиентам экономить, а нам — расширять деятельность, охватывая всё новые сферы бизнеса.