Hãy tưởng tượng bạn đang trò chuyện với điện thoại thông minh, nghe các bài viết yêu thích được đọc to trong khi lái xe hoặc học một ngôn ngữ mới với cách phát âm hoàn hảo—tất cả đều không cần sự can thiệp của con người. Đây chính là phép màu của công nghệ Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS).
Các công ty cũng đang đầu tư mạnh vào TTS, đặc biệt là sau sự bùng nổ của AI. Thị trường TTS được định giá 3.2 tỷ đô la vào năm 2023 và dự kiến sẽ đạt 7 tỷ đô la vào năm 2030, tăng trưởng ở tốc độ CAGR là 12%.
Những gì bắt đầu như một tính năng đơn giản giờ đã phát triển thành một thứ hoàn toàn khác—AI hội thoại. Chuyển văn bản thành giọng nói là công nghệ tương tự hiện đang hỗ trợ trợ lý ảo, bot dịch vụ khách hàng, v.v. Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ bạn cần biết về chuyển văn bản thành giọng nói.
Nhưng Chuyển văn bản thành giọng nói là gì và nó hoạt động như thế nào?
Về bản chất, công nghệ Text-to-Speech (TTS) là tất cả về việc đưa giọng nói vào văn bản. Nói một cách đơn giản, nó sẽ lấy văn bản làm đầu vào có thể ở bất kỳ dạng nào bao gồm một câu, một đoạn văn hoặc toàn bộ tài liệu—và chuyển đổi nó thành ngôn ngữ nói. Phần lớn, giọng nói được tạo ra gần giống với giọng nói của con người nhưng có thể khác nhau tùy theo từng sản phẩm.
Một ví dụ điển hình là giọng nói của Trợ lý Google nghe giống như giọng người máy nhưng mặt khác, các công cụ AI hiện đại như hume.ai lại rất giống giọng nói của con người.
Giống như bất kỳ công nghệ nào khác, công nghệ TTS cũng trở nên phức tạp theo thời gian khi nhiều thuật toán AI và ML được thêm vào để nâng cao khả năng của nó. Nhưng để thuận tiện cho bạn, chúng tôi đã chia hoạt động của chuyển văn bản thành giọng nói thành ba phần.
Bước 1: Xử lý văn bản
Đây là bước đầu tiên, nơi hệ thống TTS chuẩn bị văn bản để nói. Sau đây là những gì xảy ra:
- Phân tích văn bản: Đầu tiên, hệ thống sẽ quét văn bản để hiểu cấu trúc của nó bao gồm mọi thứ từ dấu câu, chữ viết tắt và thậm chí là số. Bằng cách đó, hệ thống có thể hiểu rõ hơn về ngữ cảnh. Một ví dụ hay là "Dr." được nhận dạng là "Doctor", không phải là "Drive."
- Phân tích từ:Sau đó, các từ được chia thành các thành phần ngữ âm của chúng, được gọi là âm vị. Đây là một trong những bước quan trọng để đảm bảo phát âm đúng. Đây là những đơn vị âm thanh nhỏ nhất trong lời nói. Một ví dụ hay về việc chia nhỏ các từ thành các âm vị là từ “cat” có ba âm vị: /k/, /æ/ và /t/.
- Xử lý ngữ cảnh: Trong bước này, hệ thống sẽ học ngữ cảnh của văn bản để quyết định cách phát âm từ. Ví dụ, từ “lead” có thể được phát âm khác nhau trong “lead a team” so với “lead pipe”.
Bước 2: Tổng hợp giọng nói
Sau khi văn bản được xử lý, bước tiếp theo là chuyển đổi nó thành lời nói thực tế. Điều này được thực hiện bằng một trong hai phương pháp chính:
- Tổng hợp nối tiếp: Đây là phương pháp truyền thống đã được sử dụng từ rất lâu. Quá trình này khá đơn giản, bạn sử dụng các đoạn lời nói của con người được ghi âm trước và ghép chúng lại với nhau để tạo thành câu.
Ví dụ, để nói "Xin chào, thế giới", hệ thống có thể kéo âm thanh được ghi âm trước cho "Xin chào" và "thế giới", sau đó ghép chúng lại để tạo thành một câu. Mặc dù hiệu quả, nhược điểm lớn là âm thanh được tạo ra có thể nghe không rõ hoặc giống như tiếng máy móc, đặc biệt là với các câu phức tạp. - TTS thần kinh (Phương pháp tiếp cận hiện đại): Không giống như phương pháp trước đây là hệ thống sẽ ghép các đoạn clip được ghi âm trước, Neural TTS là phương pháp hiện đại sử dụng trí tuệ nhân tạo và học sâu để tạo ra giọng nói từ đầu.
Ví dụ, để nói "Xin chào thế giới", kỹ thuật mạng nơ-ron sẽ tạo ra toàn bộ câu theo tông gần giống với tự nhiên, cũng sẽ có cảm xúc và ngữ điệu. Đây là lý do tại sao bạn sẽ thấy sự khác biệt rõ rệt giữa phần mềm TTS cũ và mới về chất lượng giọng nói.
Phương pháp này tạo ra giọng nói có tính biểu cảm, chân thực và giống con người, khiến nó trở thành lựa chọn ưu tiên cho nhiều hệ thống TTS tiên tiến hiện nay.
Bước 3: Thêm các bước hoàn thiện
Ở bước cuối cùng, hệ thống TTS sẽ thêm phần hoàn thiện để nâng cao chất lượng đầu ra:
- Giai điệu và cao độ: Nó được thực hiện để giúp thể hiện cảm xúc hoặc sự nhấn mạnh. Ví dụ, sự phấn khích được thể hiện bằng âm vực cao hơn, trong khi sự nghiêm túc được phản ánh bằng âm vực thấp hơn.
- Tạo nhịp: Tính năng này sẽ điều chỉnh tốc độ nói sao cho phù hợp với giọng nói tự nhiên dựa trên ngữ cảnh của văn bản.
- Thở và tạm dừng: Đây là điều quan trọng nhất theo tôi, nơi các hệ thống tiên tiến này mô phỏng âm thanh thở tự nhiên và tạm dừng bằng AI và ML, làm cho đầu ra giống như thật hơn. Ví dụ tốt nhất là cách NotebookLM tạo âm thanh từ văn bản dưới dạng hội thoại với hơi thở và tạm dừng mô phỏng chính xác cách con người nói chuyện.
Vai trò của AI trong TTS là gì
Chúng tôi tin rằng AI đã cách mạng hóa công nghệ TTS và cho phép chúng tôi có những tính năng quan trọng mà chúng tôi sử dụng hàng ngày như khả năng tạo ra giọng nói chân thực và tự nhiên. Cùng với những tính năng này, độ chính xác cũng được cải thiện đáng kể.
Sau đây là những đóng góp quan trọng nhất của AI cho công nghệ TTS:
- TTS thần kinh cho giọng nói giống con người: Cho đến nay, đây là đóng góp quan trọng nhất của AI vào TTS. Với AI, giờ đây chúng ta đang chứng kiến Neural TTS không chỉ bắt chước giọng nói giống con người mà còn có cảm xúc, sự ngắt quãng và chiều sâu mà không thể có nếu không có AI. Không giống như các phương pháp truyền thống, nó tạo ra giọng nói trôi chảy, sống động mà không cần dựa vào các phân đoạn được ghi âm trước.
- Chạm vào cảm xúc: Với AI, hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói có thể tạo ra âm thanh có cảm xúc. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn đang nói chuyện với một chatbot và nó có giọng nói nhấn mạnh, có lợi cho cả công ty và người dùng. Đây là lý do tại sao ngày càng có nhiều hệ thống TTS được sử dụng trong kể chuyện, trị liệu và trợ lý ảo.
- Giọng nói AI có thể tùy chỉnh: Từ khi tích hợp AI với TTS, bạn có thể tạo giọng nói cá nhân hóa để sử dụng cá nhân và chuyên nghiệp vì tông giọng có thể dễ dàng thay đổi theo nhu cầu. Ví dụ, các công ty có thể xây dựng các mô hình đồng cảm với tông giọng phù hợp với trường hợp sử dụng này, nhưng mặt khác, nếu một cá nhân muốn xây dựng thứ gì đó để giải trí, có thể xây dựng một mô hình nghe giống như JARVIS, một công cụ lấy cảm hứng từ phim ảnh.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ và giọng địa phương: Với AI, hệ thống TTS có thể dễ dàng hiểu và phản hồi bằng nhiều ngôn ngữ. Theo cách này, các công ty có thể đảm bảo tính bao hàm và khả năng tiếp cận cho đối tượng toàn cầu. Nhưng phần tuyệt vời nhất là nó cũng thích ứng với các sắc thái khu vực, cuối cùng cải thiện khả năng liên quan.
- Tích hợp với AI đàm thoại: TTS khi được tích hợp với AI đã trở thành một phần không thể thiếu của các trợ lý AI hiện đại như Alexa và Siri. Nó đảm bảo rằng các trợ lý này đưa ra phản hồi mang tính hội thoại, hấp dẫn và phù hợp với ngữ cảnh.
Những thách thức mà các công ty phải đối mặt để phát triển TTS
Mặc dù có công nghệ hiện đại, vẫn có nhiều thách thức mà các công ty phải đối mặt để phát triển và tận dụng tiềm năng thực sự của TTS. Sau đây là một số vấn đề chính:
- Tính sẵn có và chất lượng dữ liệu: Kết quả của hệ thống TTS phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của các tập dữ liệu và các công ty cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng, khó tìm và tốn kém để mua.
- Đạt được sự tự nhiên và biểu cảm: Đây là một trong những vấn đề quan trọng nhất mà các công ty phải đối mặt, đó là—đạt được sự tự nhiên và biểu cảm. Mặc dù các thuật toán AI và ML hiện đại đã giải quyết được vấn đề này ở mức độ lớn, nhưng các hệ thống này thường không thể sao chép các biểu cảm nhạy cảm với ngữ cảnh như mỉa mai hoặc phấn khích.
- Chi phí tính toán cao: Nếu bạn muốn phát triển các mô hình TTS tiên tiến được hỗ trợ bởi AI, tương tự như tacotron or SóngNet, hãy chuẩn bị chi một khoản tiền khổng lồ cho sức mạnh tính toán. Các hệ thống TTS tiên tiến này đòi hỏi GPU hiện đại để suy luận và đào tạo, điều này có thể trở thành vấn đề lớn đối với các tổ chức nhỏ.
- Thích ứng đa ngôn ngữ và khu vực: Xây dựng một hệ thống TTS chỉ hiểu được nhiều ngôn ngữ và giọng nói là một vấn đề lớn. Đây là lý do tại sao các công ty thường phát triển nhiều TTS cho nhiều ngôn ngữ và hợp nhất chúng để giải quyết vấn đề này. Ngay cả một giải pháp như vậy cũng không thể giải quyết được vấn đề này 100%.
Shaip có thể định nghĩa lại công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói cho bạn như thế nào?
Cho dù bạn đang phát triển trợ lý ảo, hệ thống phản hồi giọng nói tương tác hay bất kỳ ứng dụng giọng nói nào do AI điều khiển, Shaip luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn. Chúng tôi có chuyên môn về thu thập và xử lý dữ liệu giọng nói để hệ thống TTS của bạn không chỉ chính xác mà còn nghe tự nhiên và phù hợp.
Sau đây là cách Shaip có thể nâng cao các dự án TTS của bạn:
- Giải pháp dữ liệu TTS tùy chỉnh: Shaip có thể cung cấp cho bạn bộ dữ liệu TTS được thiết kế riêng đáp ứng nhu cầu cụ thể của dự án của bạn. Từ các bản ghi chất lượng phòng thu đến các tình huống thực tế, dữ liệu được tuyển chọn tỉ mỉ để tăng cường độ rõ ràng và trôi chảy của bài phát biểu được tạo ra.
- Danh mục dữ liệu giọng nói chất lượng cao: Tại Shaip, bạn có thể truy cập vào danh mục dữ liệu giọng nói rất lớn và nhận các tập dữ liệu giọng nói được gắn nhãn trước từ kho lưu trữ lớn. Các tập dữ liệu có nguồn gốc đạo đức với siêu dữ liệu đảm bảo bạn nhận được dữ liệu đào tạo chất lượng tốt nhất cho các mô hình AI của mình.
- Đánh giá và hỗ trợ của chuyên gia: Chúng tôi tiến thêm một bước nữa ngoài việc cung cấp dữ liệu. Chúng tôi cũng cung cấp các dịch vụ đánh giá đảm bảo rằng TTS đáp ứng các tiêu chuẩn cao về giọng nói tự nhiên và độ chính xác.
Bằng cách hợp tác với Shaip, bạn sẽ được tiếp cận các giải pháp dữ liệu giọng nói đẳng cấp thế giới, giúp cải thiện đáng kể kết quả của hệ thống TTS tiếp theo của bạn. Cho dù bạn đang tìm kiếm các tập dữ liệu tùy chỉnh hay các giải pháp có sẵn, bạn hãy yêu cầu và chúng tôi sẽ làm cho nó phù hợp với bạn.
