Какие существуют алгоритмы генерации голосовых сообщений на основе текстовых данных?

Некоторые алгоритмы генерации голосовых сообщений на основе текстовых данных:

• Синтез на основе формант. 2 Использует математические модели для создания звуков. 2 Форманты — это резонансные частоты, которые определяют характерные звуки речи. 2 Этот метод позволяет создавать более естественные и разнообразные голоса, но требует значительных вычислительных ресурсов. 2
• Конкатенативный синтез. 2 Основывается на соединении заранее записанных фрагментов речи. 2 Эти фрагменты могут быть словами, слогами или даже фонемами. 2 Основное преимущество этого метода — высокая естественность звучания, так как используются реальные записи человеческой речи. 2
• Статистическое параметрическое моделирование. 2 Использует статистические модели для генерации речи. 2 Одним из наиболее известных подходов является использование скрытых марковских моделей (Hidden Markov Models, HMM). 2 Эти модели обучаются на больших объёмах данных и могут генерировать речь, которая звучит довольно естественно. 2
• Нейронные сети и глубокое обучение. 2 Используют сложные архитектуры нейронных сетей, которые позволяют моделировать различные аспекты речи, такие как интонация, тембр и ритм. 2 Это позволяет создавать голоса с высокой степенью естественности и выразительности. 2
• Tacotron и Tacotron 2. 12 Это архитектуры нейронных сетей, разработанные для преобразования текста в голос. 2 Tacotron использует последовательность символов для генерации спектрограмм, которые затем преобразуются в аудиосигналы. 2 Tacotron 2 объединяет эту архитектуру с WaveNet, что позволяет создавать ещё более естественные и качественные голоса. 2
• FastSpeech и FastSpeech 2. 1 Эти архитектуры используют трансформеры для генерации спектрограммы из текста. 1 Они обеспечивают более быстрый синтез речи и хорошее качество. 1

Выбор алгоритма зависит от конкретных требований и задач. 3