Некоторые преимущества использования технологий машинного обучения для преобразования речи:

• Улучшение качества синтезированной речи. 1 Нейросетевые модели анализируют данные о звуковых характеристиках речи и учатся генерировать плавные и естественные звуковые сигналы. 1
• Создание реалистичных синтезированных голосов. 1 Это достигается за счёт использования нейронных вокодеров, которые обрабатывают звук на уровне частотного спектра и позволяют передать даже мельчайшие детали звучания. 1
• Детальная настройка всех аспектов голоса. 1 Спектральный анализ позволяет анализировать распределение энергии звука по частотам и настраивать все аспекты голоса — от плавности переходов между звуками до эмоциональной интонации. 1
• Улучшение качества голосового взаимодействия. 1 Это делает системы на основе машинного обучения незаменимыми для людей с ограниченным зрением или слухом. 1
• Возможность проводить анализ настроений, поиск мнений и извлечение ключевых слов. 2 Это позволяет компаниям получать ценные сведения о восприятии клиентами их продуктов и услуг, что помогает им принимать стратегические решения. 2