Синтез речи (Text-to-Speech, TTS) прошёл долгий путь от механических устройств до современных нейросетевых моделей. В этой статье мы разберём, как работают современные системы синтеза речи и какие технологии используются в GenVoice.
История развития TTS
Первые системы синтеза речи появились ещё в XVIII веке — это были механические устройства, имитирующие человеческий голос. В XX веке появились электронные синтезаторы, а затем и компьютерные системы.
Долгое время доминировал конкатенативный синтез — метод, при котором речь собирается из заранее записанных фрагментов. Такой подход давал относительно естественное звучание, но требовал огромных баз данных и не позволял гибко менять характеристики голоса.
Нейросетевой подход
Революция произошла с появлением глубокого обучения. Современные модели, такие как CosyVoice и F5-TTS, используют архитектуры на основе трансформеров и диффузионных моделей.
Как это работает
- Текстовый энкодер преобразует входной текст в последовательность эмбеддингов
- Референсный энкодер извлекает характеристики голоса из образца
- Декодер генерирует мел-спектрограмму
- Вокодер преобразует спектрограмму в аудио
Zero-shot клонирование
Особенность современных моделей — способность клонировать голос по короткому образцу (3-10 секунд). Это называется zero-shot voice cloning. Модель учится выделять характеристики голоса и переносить их на синтезированную речь.
Модели в GenVoice
CosyVoice
CosyVoice — модель от Alibaba, оптимизированная для китайского и английского языков, но хорошо работающая и с русским. Отличается высоким качеством и стабильностью.
F5-TTS
F5-TTS использует архитектуру Flow Matching для более быстрой и качественной генерации. Особенно хорошо справляется с эмоциональной окраской речи.
Заключение
Нейросетевой синтез речи открывает огромные возможности: от озвучки контента до создания виртуальных ассистентов. GenVoice делает эти технологии доступными каждому.