Современные алгоритмы преобразования голоса в текстовых приложениях работают в несколько этапов: 1

1. Захват аудио. 1 Речь пользователя захватывается через микрофон. 1
2. Обработка сигнала. 1 Фоновый шум фильтруется для улучшения качества речевого сигнала. 1
3. Распознавание речи. 1 Обработанный сигнал анализируется и преобразуется в цифровой формат. 1
4. Преобразование в текст. 1 С использованием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения цифровой формат транскрибируется в текст. 1

Для преобразования текста в голос используются различные методы, например:

• Синтез на основе формант. 4 Для создания звуков используются математические модели. 4 Этот метод позволяет создавать естественные и разнообразные голоса, но требует значительных вычислительных ресурсов. 4
• Конкатенативный синтез. 4 Основан на соединении заранее записанных фрагментов речи. 4 Основное преимущество этого метода — высокая естественность звучания, так как используются реальные записи человеческой речи. 4
• Статистическое параметрическое моделирование. 4 Этот метод использует статистические модели для генерации речи. 4 Он позволяет учитывать различные аспекты речи, такие как интонация, ударение и ритм. 4
• Нейронные сети и глубокое обучение. 4 Например, WaveNet от компании Google использует глубокие нейронные сети для генерации звуков на основе текстовых данных. 4 Этот метод позволяет создавать высококачественные и естественные голоса, которые трудно отличить от человеческой речи. 4