Метод 1: конкатенативный синтез

Вот пример Python с использованием библиотеки pyttsx3:

import pyttsx3
engine = pyttsx3.init()
engine.say("Hello, how are you?")
engine.runAndWait()

Метод 2: формантный синтез

Формантный синтез направлен на создание речи путем манипулирования резонансными частотами речевого тракта. Он включает в себя моделирование речевого тракта и управление такими параметрами, как высота звука и форманты. Этот метод позволяет лучше контролировать синтезированный голос, но может звучать менее естественно по сравнению с конкатенативным синтезом.

Вот пример использования SpeechSynthesis API в JavaScript:

const synth = window.speechSynthesis;
const utterance = new SpeechSynthesisUtterance("Welcome to the world of speech synthesis!");
synth.speak(utterance);

Метод 3: параметрический синтез

Вот пример использования системы синтеза речи Festival в Linux:

echo "Hello, this is parametric synthesis!" | festival --tts

Метод 4: синтез на основе нейронной сети

Глубокое обучение произвело революцию во многих областях, включая синтез речи. Синтез на основе нейронных сетей использует такие модели, как WaveNet и Tacotron, которые используют рекуррентные нейронные сети (RNN) или преобразователи для генерации речи. Эти модели могут воспроизводить очень реалистичные и выразительные голоса.

Вот пример Python с использованием модели Tacotron 2 из репозитория примеров глубокого обучения NVIDIA:

# Code example for Tacotron 2 goes here

Синтез речи прошел долгий путь, предлагая широкий спектр методов создания человеческой речи. От конкатенативного синтеза до подходов на основе нейронных сетей — каждый метод имеет свои сильные и слабые стороны. Разработчики могут выбрать наиболее подходящий метод в зависимости от своих требований и желаемого качества вывода. Итак, экспериментируйте с этими методами, чтобы добавить в свои приложения нотку речи!