۷ موتور برتر متن به گفتار متن‌باز
پریسا سلامتی- ۱ اردیبهشت ۱۴۰۴
اگر به دنبال موتور تبدیل متن به گفتار (TTS) هستید که دردسر های استفاده از سرویس‌های آنلاین پولی را نداشته باشد، راه‌حل‌های متن‌باز می‌توانند گزینه‌های مناسبی باشند. در این راهنمای ساده، به معرفی موتورهای متن به گفتار و بررسی برترین گزینه‌های موجود خواهیم پرداخت.
موتور متن به گفتار چیست؟
یک موتور متن به گفتار نرم‌افزاری است که متن نوشته‌شده را به گفتار تبدیل می‌کند. این موتور با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) متن را تحلیل کرده و سپس با کمک مبدل متن به گفتار، گفتار شبیه انسان تولید می‌کند. این موتورها در برنامه‌هایی نظیر دستیاران مجازی، سیستمهای ناوبری و ابزارهای دسترسی کاربرد دارند.
موتورهای متن به گفتار متن‌باز چیست؟
موتورهای متن به گفتار متن‌باز ابزارهایی هستند که به کاربران اجازه می‌دهند متن نوشته‌شده را به گفتار تبدیل کنند. این ابزارها معمولاً توسط جوامع توسعه‌دهندگان ایجاد و تحت مجوز متن‌باز منتشر می‌شوند که به کاربران اجازه می‌دهد نرم‌افزار را به صورت رایگان استفاده، اصلاح و توزیع کنند.
۷ تا از بهترین موتورهای متن به گفتار متن‌باز
در اینجا به معرفی برخی از برترین موتورهای متن به گفتار متن‌باز می‌پردازیم:
MaryTTS
MaryTTS یک معماری بخش‌بندی شده و انعطاف‌پذیر برای ساخت سیستمهای متن به گفتار است. این ابزار شامل ابزاری برای ساخت صدا برای تولید صداهای جدید از داده‌های صوتی ضبط‌شده است.
معماری MaryTTS شامل:
- تجزیه‌کننده زبان نشانه‌گذاری: تجزیه و تفسیر زبان نشانه‌گذاری در متن.
- پردازنده: تبدیل متن تجزیه‌شده به گفتار یا تولید خروجی بصری.
- سنتز کننده: تولید خروجی نهایی و افزودن ویژگی‌های گفتاری مانند لحن.
مزایا:
قابلیت تنظیم بالا و انعطاف‌پذیری در ادغام با پلتفرم‌های مختلف.
معایب:
منحنی یادگیری ممکن است برای توسعه‌دهندگان تازه‌کار بالا باشد.
eSpeak
eSpeak یک سنتز کنندۀ گفتار جمع‌وجور برای زبان‌های مختلف است که گفتاری واضح و قابل‌فهم تولید می‌کند. این نرم‌افزار به‌دلیل سادگی و اندازۀ کوچک خود شناخته‌شده است و روی پلتفرم‌های مختلفی از جمله ویندوز، لینوکس، macOS و اندروید قابل اجراست.
مزایا:
استفادۀ آسان و پشتیبانی از زبان‌ها و صداهای متعدد.
معایب:
امکانات و گزینه‌های سفارشی‌سازی محدود و نوشته‌شده به زبان C.
سیستم سنتز گفتار Festival
Festival، توسعه‌یافته توسط دانشگاه ادینبورگ، چارچوبی عمومی برای ساخت سیستمهای سنتز گفتار است که شامل مثال‌هایی از ماژول‌های مختلف می‌باشد. این سیستم به‌طور گسترده برای اهداف تحقیقاتی و آموزشی استفاده می‌شود.
مزایا:
بسیار تنظیم پذیر و مناسب برای اهداف تحقیقاتی.
معایب:
استفاده از آن برای مبتدیان دشوار است و به دانش کدنویسی نیاز دارد.
Mimic
Mimic، توسعه‌یافته توسط Mycroft AI، قادر به تولید گفتار با صدای بسیار طبیعی است. این سیستم شامل Mimic 1، مبتنی بر Festival، و Mimic 2، که از شبکه‌های عصبی عمیق برای سنتز صدا استفاده می‌کند، است.
مزایا:
ارائه روش‌های سنتز صداهای سنتی و مدرن و پشتیبانی از چندین زبان.
معایب:
مستندات محدود.
Mozilla TTS
Mozilla TTS یک موتور متن به گفتار مبتنی بر یادگیری عمیق است که هدف آن تولید گفتار طبیعی‌تر و شبیه انسان است. این موتور از مدل‌های توالی به توالی استفاده می‌کند.
مزایا:
استفاده از تکنولوژی پیشرفته برای گفتار طبیعی‌تر و رایگان برای استفاده.
معایب:
پشتیبانی محدود از زبان‌ها.
Tacotron 2 (توسط NVIDIA)
اگرچه خود یک موتور نیست، Tacotron 2 یک معماری مدل شبکۀ عصبی برای تولید گفتار طبیعی است. پیاده‌سازی‌های متن‌باز Tacotron 2 در دسترس هستند و این مدل الهام‌بخش بسیاری از پیشرفت‌ها در فناوری سنتز گفتار شده است. این سیستم به کاربران اجازه می دهد بدون هیچ اطلاعات اضافی دربارۀ لحن و ریتم گفتار، از رونویسی‌های خام برای سنتز گفتار استفاده کنند.
مزایا:
توسعه‌یافته توسط NVIDIA، مناسب برای استفاده به‌عنوان مدل شبکۀ عصبی.
معایب:
نیاز به دانش فنی برای پیاده‌سازی.
ESPnet-TTS
ESPnet-TTS بخشی از پروژه ESPnet است و برای پردازش گفتار انتها به انتها، از جمله تشخیص گفتار و سنتز، طراحی‌شده است. این موتور از تکنیک‌های مدرن یادگیری عمیق برای تولید گفتار استفاده می‌کند.
مزایا:
مدرن و انعطاف‌پذیر، پشتیبانی از چندین زبان.
معایب:
نیاز به دانش فنی برای پیاده‌سازی.
کاربردهای موتورهای متن به گفتار
در اینجا برخی روش‌هایی که می‌توان از موتورهای متن به گفتار فوق استفاده کرد، آورده‌شده است:
۱. دستیاران مجازی
با استفاده از موتورهای متن به گفتار مانند مواردی که در بالا ذکر شد، می‌توان دستیاران مجازی ساخت. این دستیاران مجازی می‌توانند شبیه دستیاران صوتی سازمانی نظیر Siri و Alexa باشند. برخی از آن‌ها حتی می‌توانند برای کمک‌رسانی به کاربران دارای نقص بینایی استفاده شوند و به آن‌ها اجازه دهند متن نوشته‌شده را به‌جای خواندن، بشنوند.
۲. پاسخ‌های صوتی خودکار با صدای AI
موتورهای متن به گفتار همچنین در سیستمهای پاسخ خودکار، مانند دستیاران تلفنی یا چت‌بات، استفاده می‌شوند. این موتورها می‌توانند پاسخ‌ها را بر اساس درخواست‌ها و تعاملات خاص بخوانند و تجربه‌ای انسانی‌تر برای کاربران فراهم کنند.
۳. صداگذاری ویدئو/تصویر
تکنولوژی متن به گفتار همچنین می‌تواند صداگذاری برای ویدئوها یا تصاویر ایجاد کند و محتوای پویا‌تر و جذاب تری فراهم کند. برای مثال، موتور eSpeak را می‌توان برای افزودن صداگذاری به ویدئوها به زبان‌های مختلف استفاده کرد و آن‌ها را برای مخاطبان گسترده تری قابل دسترسی تر و جذاب تر کرد. این امر به‌ویژه برای کاربردها در صنایع بازاریابی، یادگیری الکترونیکی و سرگرمی مفید است.
بهترین سرویس متن به گفتار فارسی
بهترین سرویس متن به گفتار فارسی با اختلاف سرویس آواشو از ویرا است. کاربران عادی می‌توانند از طریق اپلیکیشن ویرا به این خدمت به صورت رایگان دسترسی داشته باشند و توسه دهندگان از طریق بازارچه ابری ویرا می‌توانند به این خدمت و بسیاری از میکروسرویس‌های هوش مصنوعی دیگر که برای زبان فارسی تنظیم شده‌اند استفاده کنند.
چالش‌های استفاده از موتورهای متن به گفتار متن‌باز
استفاده از گزینۀ متن‌باز می‌تواند ازنظر هزینه مؤثر باشد و انعطاف‌پذیری بیشتری برای سفارشی‌سازی ارائه دهد. بااین‌حال، برخی چالش‌هایی نیز با استفاده از این موتورها همراه است:
۱. پشتیبانی محدود از زبان‌ها
بسیاری از موتورهای متن به گفتار متن‌باز، در مقایسه با راه‌حل‌های تجاری، پشتیبانی محدودی از زبان‌ها دارند. این محدودیت ممکن است برای کاربرانی که به TTS در زبان‌های کمتر رایج نیاز دارند، یک مانع باشد.
۲. سفارشی‌سازی و پیاده‌سازی
اکثر موتورهای متن به گفتار متن‌باز برای سفارشی‌سازی و پیاده‌سازی به برخی دانش کدنویسی نیاز دارند. این کار استفاده از آن‌ها را برای ذی نفعان معمولی کسبوکار بدون پشتیبانی فنی دشوار می‌کند. این مسئله ممکن است برای افراد یا سازمان‌هایی که تخصص فنی ندارند، چالش باشد.
۳. ملاحظات هزینه
درحالی‌که موتورهای متن‌باز رایگان هستند، ممکن است به منابع و زمان اضافی برای سفارشی‌سازی و پیاده‌سازی نیاز داشته باشند. علاوه بر این، باید یک مهندس یا تحلیلگر با دانش مرتبط با موتورهای متن به گفتار استخدام یا آموزش داده شود. بنابراین، در برخی موارد، راه‌حل‌های تجاری ممکن است در طول زمان مقرون به صرفه‌تر باشند.
۴. پشتیبانی و مستندات
با توجه به منابع محدود و محوریت جامعه، پروژه‌های متن‌باز ممکن است همیشه پشتیبانی و مستندات گسترده در دسترس نداشته باشند. این می‌تواند استفاده از موتور را برای حل مشکلات یا یادگیری چگونگی استفاده مؤثر دشوار کند. بااین‌حال، با افزایش محبوبیت این موتورها و مشارکت بیشتر توسعه‌دهندگان در آن‌ها، این چالش ممکن است باگذشت زمان کاهش یابد.
۵. امنیت و عملکرد
از آنجا که موتورهای متن‌باز توسط جامعه‌ای توسعه داده و نگهداری می‌شوند، ممکن است نگرانی‌هایی درمورد امنیت و عملکرد وجود داشته باشد. بااین‌حال، می‌توان این خطرات را از طریق بررسی و نظارت مناسب بر کد و به‌روزرسانی‌های موتور کاهش داد. علاوه بر این، انتخاب پروژه‌های متن‌باز قابل‌اعتماد و معتبر می‌تواند به کاهش این نگرانی‌ها کمک کند.
انتخاب بهترین موتور برای ادغام TTS
بیایید دربارۀ چگونگی انتخاب موتور مناسب برای مدل متن به گفتار (TTS) خود صحبت کنیم. در اینجا برخی از عوامل قابل توجه آورده‌شده است:
۱. هدف و مورداستفاده
با شناسایی استفادۀ خاص خود و هدف استفاده از TTS شروع کنید. درک کنید چه ویژگی‌ها و گزینه‌های سفارشی‌سازی برای پروژۀ شما ضروری است و سپس متناسب با آن موتوری انتخاب کنید. به‌عنوان‌مثال، اگر هدف شما تولید صدا برای دستیاران مجازی است، ممکن است به ویژگی‌های خاصی مانند قابلیت تنظیم لحن و حالت‌های مختلف گفتار نیاز داشته باشید.
۲. پشتیبانی از زبان‌ها
اگر به پشتیبانی از یک زبان خاص یا چند زبان نیاز دارید، مطمئن شوید که موتوری انتخاب کنید که چنین قابلیت‌هایی را ارائه دهد. برخی موتورهای TTS ممکن است تنها پشتیبانی محدودی از زبان‌ها داشته باشند؛ بنابراین بررسی لیست زبان‌های پشتیبانی‌شده برای مطمئن شدن از تطابق با نیازهای شما ضروری است.
۳. هزینه و بودجه
قبل از انتخاب موتور، بودجه و منابع خود را در نظر بگیرید. درحالی‌که گزینه‌های متن‌باز ممکن است در طول زمان مقرون به صرفه‌تر باشند، ممکن است به منابع اضافی برای سفارشی‌سازی و پیاده‌سازی نیاز داشته باشند. همچنین ممکن است برخی راهکارهای تجاری هزینه‌های اولیه بیشتری داشته باشند؛ اما شامل پشتیبانی و نگهداری باشند که ممکن است در طولانی‌مدت هزینه‌های کلی را کاهش دهد.
۴. تخصص فنی
سطح مهارت تیمتان یا خودتان را هنگام کار با موتورهای متن به گفتار ارزیابی کنید. اگر تخصص فنی ندارید، در نظر بگیرید راه‌حل کسبوکار را انتخاب کنید که رابط‌های کاربری دوستدار کاربر و پشتیبانی ارائه دهد. موتورهای متن‌باز ممکن است به دانش کدنویسی و سفارشی‌سازی نیاز داشته باشند که می‌تواند برای تیم‌های غیرتخصصی چالش‌برانگیز باشد.
۵. عملکرد و کیفیت
اطمینان حاصل کنید که موتوری که انتخاب می‌کنید خروجی گفتار باکیفیت و طبیعی ارائه می‌دهد. همچنین ممکن است بخواهید موتورهای مختلف را آزمایش کنید تا ببینید کدام یک بهترین سطح عملکرد مدنظرتان را برآورده می‌کند. کیفیت گفتار تولیدشده می‌تواند تأثیر زیادی بر تجربۀ کاربری داشته باشد؛ بنابراین آزمایش دقیق و بررسی نتایج مهم است.
کلام آخر
تکنولوژی متن به گفتار در ارائۀ خروجی گفتار طبیعی‌تر و شبیه انسان، پیشرفت چشمگیری داشته است. باوجود گزینه‌های متن‌باز متعددی که در دسترس است، اکنون ادغام TTS در برنامه‌های مختلف قابل دسترسی‌تر و مقرون به صرفه‌تر شده است.
بااین‌حال، قبل از تصمیم‌گیری، باید برخی محدودیت‌ها و چالش‌هایی را که با استفاده از موتورهای متن‌باز همراه است، نیز در نظر بگیرید. امیدوارم این راهنما درک بهتری از موتورهای متن به گفتار ارائه داده باشد و به شما در انتخاب بهترین موتور برای نیازهایتان کمک کرده باشد.
