Kõnesünteesitehnikaid

Kõnesünteesitehnikaid viitab erinevatele meetoditele ja algoritmidele, mida kasutatakse automaatselt kõne loomiseks või genereerimiseks. Need tehnikad võimaldavad arvutitel ja teistel seadmetel toota inimkõnele sarnanevat heli tekstist. Peamised kõnesünteesitehnikad jagunevad üldiselt kolme kategooriasse: konkatatiivne, parametriline ja närvivõrkude põhine süntees.

Konkatatiivne süntees on üks vanimaid meetodeid. See töötab eelnevalt salvestatud inimkõne tükkide, nagu foneemid, difoonid või silbid, kokkupanemisel. Sünteesitud kõne kvaliteet sõltub suuresti salvestatud andmebaasi suurusest ja kvaliteedist ning sellest, kui sujuvalt saab fragmente ühendada.

Parametriline süntees kasutab akustiliste parameetrite (näiteks fundamentaalsagedus, formantide ja müra) mudelit, et kirjeldada kõne omadusi. Need parameetrid genereeritakse tekstist ja seejärel kasutatakse neid akustilise signaali sünteesimiseks. See meetod võimaldab suuremat paindlikkust kõne laadis ja toonides, kuid võib mõnikord kõlada vähem loomulikult kui konkatatiivne süntees.

Viimati on närvivõrkude põhine kõnesüntees muutunud domineerivaks. Deep learning mudelid, nagu Recurrent Neural Networks (RNN) ja Transformerid, õpivad otseselt teksti ja kõne vahelist seost. Need tehnikad, nagu Tacotron ja WaveNet, on toonud kaasa märkimisväärse paranemise sünteesitud kõne loomulikkuses ja selguses, tihti saavutades inimkõnele väga lähedase kvaliteedi. Need süsteemid suudavad õppida keerukaid akustilisi mustreid ja emotsioonide väljendamist.