Для создания правдоподобной речи голосовые ассистенты используют различные методы, среди них:

• Использование многоуровневых нейросетей. 1 Глубокие нейросети, такие как трансформеры, способны лучше улавливать контекст и интонацию. 1 Они могут моделировать сложные зависимости между словами и звуками, что позволяет создавать более естественную речь. 1
• Файнтюнинг на специфических данных. 1 Дополнительное обучение модели на данных, которые соответствуют определённому стилю или голосу. 1 Это позволяет адаптировать модель к конкретным задачам и улучшить качество синтезированной речи в специфических условиях. 1
• Аугментация данных. 1 Искусственное увеличение объёма данных за счёт добавления различных вариаций аудиозаписей. 1 Аугментация данных включает добавление шумов, изменение темпа и высоты звука, что позволяет модели стать более устойчивой к различным условиям. 1
• Использование GAN (Generative Adversarial Networks). 1 Эти сети помогают улучшить качество синтезированной речи, делая её более естественной. 1 GAN состоят из двух нейросетей: генератора и дискриминатора, которые обучаются совместно. 1 Генератор создаёт синтезированную речь, а дискриминатор оценивает её качество. 1
• Понимание контекста. 2 Для более человекоподобной речи важно, чтобы алгоритм синтеза включал в себя понимание контекста. 2 В этом случае конечная интонация исходит не только из знаков препинания и пауз, а ещё и из смысла текста. 2