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11个值得关注的文本转语音AI大模型

4 人参与  2024年05月14日 18:39  分类 : 《随便一记》  评论

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语言模型,尤其是大型语言模型(LLM),本质上已经成为人工智能的代表。然而,他们有一个隐秘的问题。到目前为止,人工智能社区主要在文本数据上训练人工智能,而忽略了音频数据。结果,我们阻碍了LLM,因为我们只教他们如何读/写,但从未教他们如何说/听。

然而值得庆幸的是,一些公司正在改善这个问题。在我们追求更强大的LLM的道路上,我们一路上创造了一些令人难以置信的产品。其中一个产品是一系列令人难以置信的文本转语音 (TTS) 模型,每个模型都有其独特的优势。我们列出了 2024 年(迄今为止)11款最佳 TTS 模型。

如果你正在构建需要语音的应用程序(从新的 GPS 系统到视频游戏甚至 IVR 系统),那么这些应用程序非常适合你!

NSDT工具推荐: Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割

1、ElevenLabs

ElevenLabs 自 2022 年以来一直在生成人工智能语音,重点是合成各种语言听起来尽可能自然的语音。上面的视频展示了他们的技术技能,包括西班牙语、英语、德语、波兰语和法语。

最近,他们发布了 ElevenLabs Dubbing Studio,使你能够为世界各地的人们翻译大量内容。它支持29种语言,甚至连配音工作室的广告都使用ElevenLabs的声音!

你可以免费开始使用 ElevenLabs,他们的 API 配备了用户友好的文档,指导你了解从 Websockets 到 Streaming 的所有内容。

优点:极其自然的声音、独特的配音工作室

最常见的用例:视频、游戏、有声读物、人工智能聊天机器人、一般娱乐

2、Deepgram

Deepgram 的 Aura 模型是实时对话文本转语音的巅峰之作。如果你正在创建 IVR 系统或 AI 代理来处理大规模实时对话,Aura 无疑是你的最佳选择。 Deepgram 的 TTS 模型的延迟低于 200 毫秒,可能是人工智能世界中最快的模型。

上面的视频显示了该模型在复制几个现实生活中的电话时的极快响应时间。正如你所看到的,延迟始终保持在 0.2 秒以下。长话短说,如果你需要任何类型的实时应用程序的速度,Deepgram 的 Aura 都能满足你的需求!

此外,Deepgram 的目标是打造反映自然人类对话的文本转语音功能,包括及时响应、在沉思过程中加入“嗯”和“呃”等自然​​语音填充物,以及根据不同的语气和情绪调节语气和情绪。会话上下文。

“Deepgram 今天向我展示了不到 200 毫秒的延迟。这是我见过的最快的文本转语音。我们的客户会对通话质量非常满意。”  
                                         — Jordan Dearsley,Vapi 联合创始人

优点:速度极快、声音自然、延迟最小、吞吐量高、逼真

最常见的用例:实时人工智能语音代理、IVR、会话聊天机器人、联络中心、娱乐

3、WellSaid Labs

如果你是一家企业,那么 WellSaid Labs 可能适合你!提供各种高质量的人工智能语音,你的企业将能够通过使用 WellSaid Labs 的技术来节省时间和金钱来创建顶级内容。从波音到英特尔,甚至 Peloton,你的公司可能是下一个使用最新企业级 TTS 技术的公司。

WellSaid Labs 的一个独特功能是,你可以手动控制消息的语气、标点符号和强调,从而使你可以从本质上微调这些语言模型,而无需深入研究模型权重本身。因此,如果你希望 TTS 模型的输出具有更大的代理权,WellSaid Labs 可以为你提供合适的产品!

优势:高定制能力、AI化身、区域化

最常见的用例:企业级人工智能、品牌内容、营销

4、OpenAI TTS

当然,OpenAI 也涉足了 TTS 领域。事实上,通过谷歌快速搜索,你可以找到他们的六个不同的脚趾。这六种声音分别被命名为合金、回声、寓言、玛瑙、新星和微光。

目前,这些语音针对英语进行了优化;不过,OpenAI 的 TTS 模型在语言支持方面总体上遵循 Whisper 模型。关于流式实时音频,你会看到 OpenAI 特别支持块传输编码。

总的来说,OpenAI 拥有一个很好的模型,因此,如果想快速轻松地开始使用某种语言模型 API 进行编码,请在这里查看 OpenAI。

优点:针对英语进行了优化,支持各种格式(opus、aac、flac 等;)

最常见的用例:旁白、实时流媒体、应用内语音(例如:GPS)

5、Lovo AI

Lovo AI不仅提供100种语言的500多种文字转语音,而且他们的模型还可以唤起自然的情感表达。如果你需要为 YouTube 视频或视频游戏创建逼真的配音,Lovo 的技术将非常适合您。只需输入您的脚本,单击“生成”,然后聆听输出语音!

以下是 Lovo 团队的简短介绍:“凭借各种可定制的声音和口音,文本转语音使创作者能够提供高质量、引人入胜的内容,吸引观众并将他们的视频提升到一个新的水平。”

因此,如果你是内容创作者,LOVO 无疑应该成为你武器库中的武器。

优势:提供超过 100 种语言,在该列表中的所有提供商中,独特语音数量排名第二

最常见的用例:配音、视频、内容创建

6、Speechify

你愿意听 PDF 而不是阅读它吗?电子邮件怎么样?或者甚至是一条非常非常非常长的短信? (我的天啊!)

如果你对上述任何一个问题的回答是“是”,那么请查看 Speechify! Speechify 在 Chrome、iOS 和 Android 上拥有数百万次下载,无疑是文本转语音行业的巨头。如果您想听到史努比狗狗或格温妮丝·帕特洛的声音,只需查看他们的登陆页面即可。

如果你想听名人讲各种外语,请立即下载该应用程序。毕竟,《福布斯》、《时代》、《华尔街日报》和《纽约时报》对 Speechify 进行专题报道是有充分理由的。

优点:个人和团队易于使用,提供名人和通用声音,速度增强

最常见的用例:生产力提高、娱乐、内容创建

7、Murf

Murf 的一大显着特点是其声音的多样性。无论你的用例是出于创意目的还是企业环境,都可以找到适合你的 Murf 声音!它们支持 20 多种语言和 120 多种 TTS 语音。更不用说,如果你有现有的媒体(从视频到音乐再到图像),可以将它们上传到 Murf 并使用 AI 语音同步任何内容。

同样,你可以根据需要修改音调、重音、速度和感叹词。如果需要你的媒体听起来尽可能有趣或专业,那么 Murf 就掌握在你手中。

优势:在此列表中所有公司中可用声音数量排名第四,内容同步,能够在单词级别修改输出

最常见的用例:电子学习、广告、寓教于乐、学习与发展、培训

8、PlayHT

PlayHT 创建极其逼真的声音,与人类声音没有区别。您甚至可以听到人工智能生成的声音在句子之间“呼吸”,以获得更自然的感觉。此外,他们还提供 130 多种语言的 800 多种语音。如果有一个特别利基的术语——无论是新俚语还是深奥的医学词汇——你可以自定义语音发音这些单词的方式。

Doordash、现代和 Salesforce 等公司都在使用他们的技术,他们的技术不仅可以生成,还可以克隆各种声音。上面的剪辑展示了他们的范围,从擎天柱到奥普拉·温弗瑞。如果你想创建 AI 播客,PlayHT 也提供该服务。

优势:提供此列表中所有提供商中最多的声音,可以创建自定义人工智能语音,满足个人和企业的需求,包括各种口音。

最常见的用例:对话式人工智能、视频、旁白、娱乐、广告

9、Amazon Polly

正如亚马逊自己所说:Amazon Polly 使用深度学习技术来合成听起来自然的人类语音,因此您可以将文章转换为语音。凭借多种语言的数十种逼真声音,使用 Amazon Polly 构建语音激活应用程序。”

Amazon Polly 支持 37 种不同语言,支持 Danielle、Gregory 和 Ruth 等多种声音,你会发现 Amazon Polly 是一款令人难以置信的工具。

优点:使用 SSML 标签,栩栩如生,每月免费 500 万个字符,为期 12 个月

最常见的用例:RSS 源、网站、视频、应用程序创建、电子学习、电话

10、Google Text-to-Speech AI

Google 的 TTS 模型是基于 DeepMind 的语音合成专业知识构建的。支持 50 多种语言的 380 多种语音,你无疑能够找到最适合下一个项目的语音。

谷歌还提供了创建你自己独特的声音的选项。只需联系他们的销售团队成员,他们就能帮助你实施。长话短说,如果你手头有一组录音,则可以使用该数据来训练自定义语音模型。结果是为你和/或你的品牌个性化的文本转语音人工智能。

优势:在该列表中所有提供商中排名第三、基于 DeepMind、注册后可获得 300 美元的免费积分、可定制性

最常见的用例:语音用户界面、自动化客户交互

11、Microsoft Azure TTS AI

微软的Text-to-Speech(名为 Neural)是他们的免费、开箱即用的选项,每月允许 500,000 个字符的语音。然而,就像谷歌一样,你也可以创建自定义神经语音(恰当地命名为“自定义神经”)!

他们听起来自然的人工智能背后的秘密是什么?正如微软自己所说,“微软神经文本语音转换功能使用深度神经网络来克服传统语音合成在口语重音和语调方面的限制。韵律预测和语音合成同时发生,从而产生更流畅、更自然的输出。每个预构建的神经语音模型均可在 24 kHz 和高保真 48 kHz 下使用。”

优点:听起来自然、可定制输出、灵活部署

最常见的用例:营销、广告、语音界面、娱乐、聊天机器人


原文链接:Top11文本转语音AI模型 - BimAnt


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