Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist auch die Sprachsynthesetechnologie weit verbreitet. Unter ihnen ist die Text-to-Speech-Technologie (TTS) ein wichtiger Teil der Sprachsynthesetechnologie. In den letzten Jahren haben Deep-Learning-Netzwerke im Bereich TTS erhebliche Fortschritte gemacht und einige ausgereifte Lösungen sind bereits verfügbar. In diesem Artikel wird eine lokalisierte TTS-Lösung vorgestellt, die Deep-Learning-Netzwerke verwendet. Sie weist die Nachteile einer großen Speicherplatznutzung und einer langsamen Laufgeschwindigkeit auf, erfordert jedoch keine Vernetzung, um die Modellschnittstellen großer Internetunternehmen aufzurufen.
Die herkömmliche TTS-Technologie verwendet normalerweise Regeln und Vorlagen für die Text-in-Sprache-Konvertierung. Diese Methode ist weniger flexibel und schwierig, mit mehreren Sprachen und Intonationen umzugehen. Mit der Entwicklung der Deep-Learning-Technologie, insbesondere der Anwendung von Recurrent Neural Network (RNN) und Convolutional Neural Network (CNN), wurde die TTS-Technologie erheblich verbessert. Derzeit umfassen die bestehenden Deep-Learning-TTS-Lösungen End-to-End-basierte TTS und Encoder-Decoder-basierte TTS.
Die in diesem Artikel vorgestellte Lösung nutzt das vorhandene Deep-Learning-Netzwerk für Audio-TTS und kapselt es in ein separates Modul. Die Verwendung dieses Moduls ist sehr einfach. Öffnen Sie einfach den Ordner, in dem sich der TXT-Text befindet. Dieses Modul scannt automatisch Textdateien mit der Endung „txt“ und führt die Konvertierung in WAV durch. Der spezifische Prozess ist wie folgt:
- Textvorverarbeitung: Verarbeiten Sie zunächst den Text vor, einschließlich Wortsegmentierung, Wortartkennzeichnung und grammatikalischer Analyse. Diese Vorverarbeitungsschritte können die Genauigkeit und Flüssigkeit von TTS verbessern.
- Modelltraining: Verwenden Sie vorverarbeiteten Text, um ein Deep-Learning-Modell zu trainieren. Diese Lösung verwendet ein End-to-End-TTS-Modell. Unser Modul basiert auf einem Deep-Learning-Netzwerk, das mit einer großen Datenmenge trainiert wird und Eingabetext in hochwertiges Sprachaudio umwandeln kann. Der Kern des Moduls ist ein trainiertes TTS-Modell, das eine neuronale Netzwerkstruktur enthält, die die komplexen Merkmale und Gesetzmäßigkeiten der Sprachsynthese lernt. Das Modell kann die eingegebene Textsequenz der entsprechenden Audio-Feature-Sequenz zuordnen und die Feature-Sequenz über den Vocoder in die endgültige Sprachwellenform umwandeln.
- Text-zu-Sprache-Konvertierung: Wenn das Modelltraining abgeschlossen ist, wird es in ein separates Modul gepackt. Wenn ein Ordner mit Text geöffnet wird, scannt das Modul automatisch alle Textdateien, die mit der Endung „txt“ enden, und wandelt sie in Sprachsignale um.
- Audioverarbeitung: Weiterverarbeitung des konvertierten Sprachsignals, einschließlich Audioformatkonvertierung, Anpassung der Audioqualität usw. Abschließend wird das konvertierte Sprachsignal als WAV-Datei gespeichert, um spätere Vorgänge wie Wiedergabe und Diktieren zu erleichtern.
In diesem Artikel wird ein lokalisiertes TTS-Schema unter Verwendung von Deep-Learning-Netzwerken vorgestellt. Obwohl diese Lösung den Nachteil hat, dass sie viel Platz beansprucht und langsam läuft, erfordert sie nicht, dass das Internet die Modellschnittstellen großer Internetunternehmen aufruft, sodass sie einen gewissen Anwendungswert hat. In Zukunft können leichtere Modelle und Optimierungsalgorithmen in Betracht gezogen werden, um die Betriebseffizienz der Lösung zu verbessern und den Platzbedarf zu reduzieren. Gleichzeitig kann mit der Entwicklung der Edge-Computing-Technologie darüber nachgedacht werden, sie in eingebetteten Geräten einzusetzen, um die Portabilität und Echtzeitleistung von TTS-Anwendungen zu verbessern.
Projektadresse:
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Extraktionscode: 1111