Imagina conversar con tu teléfono inteligente, escuchar tus artículos favoritos leídos en voz alta mientras conduces o aprender un nuevo idioma con una pronunciación perfecta, todo sin intervención humana. Esta es la magia de la tecnología de texto a voz (TTS).
Las empresas también están invirtiendo fuertemente en TTS, especialmente después del auge de la IA. El mercado de TTS Se valoró en 3.2 millones de dólares en 2023 y se espera que alcance los 7 mil millones de dólares para 2030, creciendo a una CAGR del 12%.
Lo que comenzó como una función sencilla ahora ha evolucionado hasta convertirse en algo completamente diferente: la IA conversacional. La conversión de texto a voz es la misma tecnología que ahora impulsa a los asistentes virtuales, los bots de atención al cliente, etc. Por eso, en esta guía, le explicaremos todo lo que necesita saber sobre la conversión de texto a voz.
Pero ¿qué es la conversión de texto a voz y cómo funciona?
En esencia, la tecnología Text-to-Speech (TTS) consiste en dar voz al texto. En términos simples, toma el texto como entrada, que puede tener cualquier formato, como una oración, un párrafo o un documento completo, y lo transforma en lenguaje hablado. En su mayor parte, la voz generada es similar a la voz humana, pero puede variar de un producto a otro.
Un buen ejemplo es que la voz del Asistente de Google suena robótica, pero, por otro lado, las herramientas de inteligencia artificial modernas como hume.ai son muy cercanas a la voz humana.
Al igual que cualquier otra tecnología, la tecnología TTS también se volvió compleja con el tiempo, ya que se agregaron múltiples algoritmos de IA y ML para mejorar su capacidad. Pero para su conveniencia, hemos dividido el funcionamiento de la conversión de texto a voz en tres partes.
Paso 1: Procesamiento de texto
Este es el primer paso, en el que el sistema TTS prepara el texto para su lectura. Esto es lo que sucede:
- Analizando el texto: El sistema primero escaneará el texto para comprender su estructura, que incluye todo, desde puntuación, abreviaturas e incluso números. Al hacerlo, el sistema puede comprender mejor el contexto. Un buen ejemplo es que “Dr.” se reconoce como “Doctor”, no como “Drive”.
- Descomponiendo palabras:Más tarde, las palabras se dividen en sus componentes fonéticos, conocidos como fonemas Este es uno de los pasos cruciales para garantizar una pronunciación correcta. Estas son las unidades de sonido más pequeñas del habla. Un buen ejemplo de descomposición de palabras en fonemas es la palabra "gato", que tiene tres fonemas: /k/, /æ/ y /t/.
- Manejo del contexto:En este paso, el sistema aprenderá el contexto del texto para decidir cómo pronunciar las palabras. Por ejemplo, la palabra "lead" podría pronunciarse de manera diferente en "lead a team" que en "lead pipe".
Paso 2: Síntesis de voz
Una vez procesado el texto, el siguiente paso es convertirlo en voz real. Esto se hace mediante uno de dos métodos principales:
- Síntesis concatenativa:Este es un método tradicional que se ha utilizado durante mucho tiempo. El proceso es bastante simple: se utilizan fragmentos pregrabados de habla humana y se unen para formar la oración.
Por ejemplo, para decir “Hola, mundo”, el sistema podría extraer el sonido pregrabado de “Hola” y “mundo” y luego unirlos para formar una oración. Si bien es eficaz, la gran desventaja es que el audio generado puede sonar entrecortado o robótico, especialmente con oraciones complejas. - TTS neuronal (enfoque moderno): A diferencia del método anterior, en el que el sistema unía clips pregrabados, Neural TTS es un método moderno y utiliza inteligencia artificial y aprendizaje profundo para generar voz desde cero.
Por ejemplo, para decir “Hola, mundo”, la técnica de red neuronal generará la oración completa en un tono cercano al natural, que también será emotivo y flexivo. Esta es la razón por la que encontrará diferencias abismales entre el software TTS antiguo y el nuevo en términos de calidad de voz.
Este enfoque crea un habla sumamente realista, expresiva y similar a la humana, lo que lo convierte en la opción preferida para muchos sistemas TTS avanzados en la actualidad.
Paso 3: Agregar los toques finales
En el paso final, el sistema TTS añade el toque final para mejorar el resultado:
- Tono y tono:Se utiliza para expresar emociones o énfasis. Por ejemplo, la emoción se expresa con un tono más alto, mientras que la seriedad se refleja con un tono más bajo.
- El ritmo del texto:Ajustará la velocidad del habla para que coincida con el patrón de habla natural según el contexto del texto.
- Respiración y pausas:En mi opinión, este es el aspecto más importante, ya que estos sistemas avanzados simulan los sonidos de respiración y las pausas naturales mediante IA y ML, lo que hace que el resultado sea más realista. El mejor ejemplo es cómo NotebookLM genera audio a partir de texto en formato conversacional con respiración y pausas. que imita exactamente cómo habla el humano.
¿Cuál es el papel de la IA en TTS?
Creemos que la IA ha revolucionado la tecnología TTS y nos ha permitido incorporar funciones importantes que utilizamos a diario, como la capacidad de producir un habla realista y con un sonido natural. Junto con estas funciones, la precisión también ha mejorado en gran medida.
Estas son las contribuciones más significativas de la IA a la tecnología TTS:
- TTS neuronal para voces similares a las humanas: Sin duda, esta es la contribución más importante de la IA a la TTS. Con la IA, ahora estamos presenciando la TTS neuronal, que no solo imita el habla humana, sino que también tiene emociones, pausas y profundidad, algo que no sería posible sin la IA. A diferencia de los métodos tradicionales, crea voces fluidas y realistas sin depender de segmentos pregrabados.
- Toque emocional:Con la IA, los sistemas de conversión de texto a voz pueden generar audio con emociones. Esto es especialmente útil cuando se habla con un chatbot y tiene una voz enfática que es beneficiosa tanto para las empresas como para los usuarios. Esta es la razón por la que cada vez se utilizan más sistemas de conversión de texto a voz en la narración de historias, la terapia y los asistentes virtuales.
- Voces de IA personalizables:Desde la integración de la IA con TTS, se pueden crear voces personalizadas para uso personal y profesional, ya que el tono se puede cambiar fácilmente según las necesidades. Por ejemplo, las empresas pueden crear modelos empáticos con tonos que coincidan con este caso de uso, pero, por otro lado, si una persona quiere crear algo por diversión, puede crear un modelo que suene como JARVIS, una herramienta inspirada en películas.
- Soporte multilingüe y con acento: Con la IA, los sistemas TTS pueden comprender y responder fácilmente en varios idiomas. De esta manera, las empresas pueden garantizar la inclusión y la accesibilidad para audiencias globales. Pero lo mejor es que también se adapta a los matices regionales, lo que a la larga mejora la relación.
- Integración con IA conversacional: Cuando se integra con IA, el TTS se ha convertido en una parte integral de los asistentes de IA modernos como Alexa y Siri. Garantiza que estos asistentes brinden respuestas que sean conversacionales, atractivas y adecuadas al contexto.
Retos que enfrentan las empresas para desarrollar TTS
A pesar de la tecnología moderna, las empresas se enfrentan a múltiples desafíos para desarrollar y aprovechar el verdadero potencial del TTS. Estos son algunos de los problemas clave:
- Disponibilidad y calidad de datos: El resultado del sistema TTS depende en gran medida de la calidad de los conjuntos de datos y las empresas necesitan grandes cantidades de datos de calidad que son difíciles de encontrar y costosos de comprar.
- Conseguir naturalidad y expresividad: Este es uno de los problemas más cruciales a los que se enfrentan las empresas: lograr naturalidad y expresividad. Si bien los algoritmos modernos de IA y ML han resuelto este problema en gran medida, estos sistemas a menudo no logran replicar expresiones sensibles al contexto, como el sarcasmo o el entusiasmo.
- Altos costos computacionales: Si desea desarrollar modelos TTS avanzados que funcionen con IA, similares a tacotrón or WaveNetPrepárese para gastar una enorme cantidad de dinero en potencia computacional. Estos sistemas TTS avanzados requieren GPU modernas para la inferencia y el entrenamiento, lo que podría convertirse en un gran problema para las pequeñas organizaciones.
- Adaptación multilingüe y regional: Desarrollar un sistema de conversión de texto a voz que sea capaz de entender varios idiomas y acentos es un gran problema. Por este motivo, las empresas suelen desarrollar varios sistemas de conversión de texto a voz para varios idiomas y los fusionan para resolver este problema. Incluso una solución de este tipo podría no ser capaz de resolver este problema al 100 %.
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