কল্পনা করুন আপনার স্মার্টফোনের সাথে কথোপকথন করা, গাড়ি চালানোর সময় উচ্চস্বরে পড়া আপনার প্রিয় নিবন্ধগুলি শোনা, বা নিখুঁত উচ্চারণ সহ একটি নতুন ভাষা শেখা—সবকিছু মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই। এটি টেক্সট-টু-স্পীচ (টিটিএস) প্রযুক্তির জাদু।
কোম্পানিগুলিও TTS-এ প্রচুর বিনিয়োগ করছে, বিশেষ করে AI বুমের পরে৷ টিটিএস বাজার 3.2 সালে মূল্য $2023 বিলিয়ন ছিল এবং 7 সালের মধ্যে 2030 বিলিয়ন ডলারে পৌঁছাবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা 12% এর CAGR-এ বৃদ্ধি পাবে।
একটি সাধারণ বৈশিষ্ট্য হিসাবে যা শুরু হয়েছিল তা এখন সম্পূর্ণ ভিন্ন কিছুতে বিকশিত হয়েছে—কথোপকথনমূলক এআই। টেক্সট-টু-স্পিচ একই প্রযুক্তি যা এখন ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট, গ্রাহক পরিষেবা বট, ইত্যাদিকে শক্তিশালী করছে। তাই এই নির্দেশিকায়, আমরা পাঠ্য-থেকে-স্পীচ সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার তার সব কিছুর মধ্য দিয়ে চলে যাব।
কিন্তু টেক্সট-টু-স্পিচ কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে?
এর মূল অংশে, টেক্সট-টু-স্পীচ (টিটিএস) প্রযুক্তি হল টেক্সটকে ভয়েস দেওয়ার বিষয়ে। সহজ কথায়, এটি পাঠ্যটিকে একটি ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করবে যা একটি বাক্য, একটি অনুচ্ছেদ, বা একটি সম্পূর্ণ নথি সহ যেকোনো আকারে হতে পারে-এবং এটিকে কথ্য ভাষায় রূপান্তরিত করবে। বেশিরভাগ অংশে, উত্পন্ন ভয়েসটি মানুষের ভয়েসের কাছাকাছি তবে এটি পণ্য থেকে পণ্যের মধ্যে আলাদা হতে পারে।
একটি ভাল উদাহরণ হল গুগল অ্যাসিস্ট্যান্টের ভয়েস রোবোটিক শোনায় কিন্তু অন্যদিকে, hume.ai-এর মতো আধুনিক AI টুলগুলি মানুষের ভয়েসের খুব কাছাকাছি।
অন্যান্য প্রযুক্তির মতো, টিটিএস প্রযুক্তিও সময়ের সাথে জটিল হয়ে ওঠে কারণ এর সক্ষমতা বাড়ানোর জন্য একাধিক এআই এবং এমএল অ্যালগরিদম যুক্ত করা হয়েছিল। কিন্তু আপনার সুবিধার জন্য আমরা টেক্সট-টু-স্পীচের কাজগুলোকে তিনটি ভাগে ভাগ করেছি।
ধাপ 1: পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ
এটি প্রথম ধাপ, যেখানে TTS সিস্টেম বক্তৃতার জন্য পাঠ্য প্রস্তুত করে। এখানে যা ঘটে:
- পাঠ্য বিশ্লেষণ: সিস্টেমটি প্রথমে পাঠ্যটিকে স্ক্যান করবে এর গঠন বোঝার জন্য যার মধ্যে বিরাম চিহ্ন, সংক্ষিপ্ত চিহ্ন এবং এমনকি সংখ্যার সবকিছু অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি করার মাধ্যমে, সিস্টেমটি প্রসঙ্গটি আরও ভালভাবে বুঝতে পারে। একটি ভাল উদাহরণ হল যে "ড. "ডাক্তার" হিসাবে স্বীকৃত, "ড্রাইভ" নয়।
- ব্রেকিং ডাউন শব্দ: পরবর্তীতে, শব্দগুলি তাদের ধ্বনিগত উপাদানগুলিতে বিভক্ত হয়, যা নামে পরিচিত ফোনমেস। সঠিক উচ্চারণ নিশ্চিত করার জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এগুলি বক্তৃতায় শব্দের ক্ষুদ্রতম একক। শব্দগুলিকে ধ্বনিতে ভাঙ্গার একটি ভাল উদাহরণ হল "বিড়াল" শব্দ যার তিনটি ধ্বনি আছে: /k/, /æ/, এবং /t/।
- প্রসঙ্গ হ্যান্ডলিং: এই ধাপে, কিভাবে শব্দ উচ্চারণ করতে হবে তা নির্ধারণ করতে সিস্টেমটি পাঠ্যের প্রসঙ্গ শিখবে। উদাহরণস্বরূপ, "লিড একটি দল" বনাম "লিড পাইপ"-এ "লিড" শব্দটি ভিন্নভাবে উচ্চারিত হতে পারে।
ধাপ 2: বক্তৃতা সংশ্লেষণ
একবার পাঠ্যটি প্রক্রিয়া করা হলে, পরবর্তী পদক্ষেপটি এটিকে প্রকৃত বক্তৃতায় রূপান্তর করা। এটি দুটি প্রধান পদ্ধতির একটি ব্যবহার করে করা হয়:
- সংঘবদ্ধ সংশ্লেষণ: এটি একটি ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি যা দীর্ঘদিন ধরে ব্যবহৃত হয়ে আসছে। প্রক্রিয়াটি বেশ সহজ যেখানে আপনি মানুষের বক্তৃতার প্রাক-রেকর্ড করা টুকরোগুলি ব্যবহার করেন এবং বাক্য গঠন করতে সেগুলিকে একত্রে সেলাই করেন।
উদাহরণস্বরূপ, "হ্যালো, ওয়ার্ল্ড" বলার জন্য সিস্টেমটি "হ্যালো" এবং "ওয়ার্ল্ড" এর জন্য পূর্ব-রেকর্ড করা শব্দ টানতে পারে এবং তারপর একটি বাক্য গঠন করতে সেলাই করতে পারে। এটি কার্যকর হলেও, বড় খারাপ দিকটি হল যে জেনারেট করা অডিওটি খটকা বা রোবোটিক শোনাতে পারে, বিশেষ করে জটিল বাক্যগুলির সাথে। - নিউরাল টিটিএস (আধুনিক পদ্ধতি): পূর্ববর্তী পদ্ধতির বিপরীতে যেখানে সিস্টেমটি প্রাক-রেকর্ড করা ক্লিপগুলি সেলাই করে, নিউরাল টিটিএস একটি আধুনিক পদ্ধতি এবং এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং স্ক্র্যাচ থেকে বক্তৃতা তৈরি করতে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে।
উদাহরণস্বরূপ, "হ্যালো, ওয়ার্ল্ড" বলার জন্য, নিউরাল নেটওয়ার্ক কৌশলটি সম্পূর্ণ বাক্যটিকে প্রাকৃতিক সুরের কাছাকাছি তৈরি করবে যা আবেগপ্রবণ এবং অপ্রত্যাশিতও হবে। এই কারণেই আপনি বক্তৃতা মানের দিক থেকে পুরানো এবং নতুন TTS সফ্টওয়্যারের মধ্যে রাত এবং দিনের পার্থক্য খুঁজে পাবেন।
এই পদ্ধতিটি অত্যন্ত বাস্তবসম্মত, অভিব্যক্তিপূর্ণ, এবং মানুষের মতো বক্তৃতা তৈরি করে, যা এটিকে অনেক উন্নত TTS সিস্টেমের জন্য পছন্দের পছন্দ করে তোলে।
ধাপ 3: ফিনিশিং টাচ যোগ করা
চূড়ান্ত ধাপে, TTS সিস্টেম আউটপুট বাড়ানোর জন্য চূড়ান্ত স্পর্শ যোগ করে:
- টোন এবং পিচ: এটা আবেগ বা জোর প্রকাশে সাহায্য করার জন্য করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, উত্তেজনা একটি উচ্চ পিচ দিয়ে প্রকাশ করা হয়, যখন গুরুতরতা একটি নিম্ন স্বরে প্রতিফলিত হয়।
- পদার্পণ: এটি পাঠ্যের প্রেক্ষাপটের উপর ভিত্তি করে স্বাভাবিক স্পিকিং প্যাটার্নের সাথে মেলে বক্তৃতার গতি সামঞ্জস্য করবে।
- শ্বাস এবং বিরতি: আমার মতে এটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যেখানে এই উন্নত সিস্টেমগুলি AI এবং ML ব্যবহার করে প্রাকৃতিক শ্বাস-প্রশ্বাসের শব্দ এবং বিরতিগুলিকে অনুকরণ করে, আউটপুটকে আরও প্রাণবন্ত করে তোলে৷ সর্বোত্তম উদাহরণ হল কীভাবে নোটবুকএলএম শ্বাস এবং বিরতির সাথে কথোপকথন আকারে পাঠ্য থেকে অডিও তৈরি করে যা মানুষ ঠিক কিভাবে কথা বলে তা অনুকরণ করে।
TTS এ AI এর ভূমিকা কি?
আমরা বিশ্বাস করি যে AI TTS প্রযুক্তিতে বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে এবং আমাদের গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলিকে সক্ষম করেছে যা আমরা প্রতিদিন ব্যবহার করি যেমন বাস্তবসম্মত এবং স্বাভাবিক-শব্দযুক্ত বক্তৃতা তৈরি করার ক্ষমতা। এই বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে, সঠিকতাও অনেকাংশে উন্নত হয়েছে।
এখানে TTS প্রযুক্তিতে AI এর সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য অবদান রয়েছে:
- মানুষের মতো কণ্ঠস্বরের জন্য নিউরাল TTS: এখন পর্যন্ত, এটি টিটিএস-এ এআই-এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অবদান। এআই-এর মাধ্যমে, এখন আমরা নিউরাল টিটিএস প্রত্যক্ষ করছি যা শুধুমাত্র মানুষের মতো বক্তৃতাই অনুকরণ করে না বরং আবেগ, বিরতি এবং গভীরতাও রয়েছে যা এআই ছাড়া সম্ভব নয়। ঐতিহ্যগত পদ্ধতির বিপরীতে, এটি প্রাক-রেকর্ড করা অংশগুলির উপর নির্ভর না করেই তরল, প্রাণবন্ত কণ্ঠস্বর তৈরি করে।
- ইমোশনাল টাচ: AI দিয়ে, টেক্সট-টু-স্পীচ সিস্টেম এমন অডিও তৈরি করতে পারে যাতে আবেগ আছে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন আপনি একটি চ্যাটবটের সাথে কথা বলছেন এবং এতে একটি জোরালো ভয়েস রয়েছে যা কোম্পানি এবং ব্যবহারকারী উভয়ের জন্যই উপকারী। এই কারণেই এখন গল্প বলার, থেরাপি এবং ভার্চুয়াল সহকারীতে আরও বেশি টিটিএস সিস্টেম ব্যবহার করা হচ্ছে।
- কাস্টমাইজযোগ্য এআই ভয়েস: যেহেতু TTS-এর সাথে AI-এর সংহতকরণ, আপনি ব্যক্তিগত এবং পেশাগত ব্যবহারের জন্য ব্যক্তিগতকৃত ভয়েস তৈরি করতে পারেন কারণ প্রয়োজন অনুযায়ী স্বর সহজেই পরিবর্তন করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, কোম্পানিগুলি এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে মেলে এমন টোনগুলির সাথে সহানুভূতিশীল মডেলগুলি তৈরি করতে পারে, কিন্তু অন্যদিকে, যদি কোনও ব্যক্তি মজার জন্য কিছু তৈরি করতে চায়, তাহলে এমন একটি মডেল তৈরি করতে পারে যা জার্ভিস, একটি চলচ্চিত্র-অনুপ্রাণিত সরঞ্জামের মতো শোনায়৷
- বহুভাষিক এবং উচ্চারণ সমর্থন: AI এর সাথে, TTS সিস্টেমগুলি সহজেই বুঝতে পারে এবং একাধিক ভাষায় প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। এইভাবে, সংস্থাগুলি বিশ্বব্যাপী দর্শকদের জন্য অন্তর্ভুক্তি এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা নিশ্চিত করতে পারে। তবে সবচেয়ে ভালো দিক হল এটি আঞ্চলিক সূক্ষ্মতার সাথেও খাপ খায় যা শেষ পর্যন্ত সম্পর্ককে উন্নত করে।
- কথোপকথনমূলক এআই-এর সাথে একীকরণ: TTS যখন AI-এর সাথে একীভূত হয় তখন আলেক্সা এবং সিরির মতো আধুনিক AI সহকারীর অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠেছে। এটি নিশ্চিত করে যে এই সহকারীরা কথোপকথনমূলক, আকর্ষক এবং প্রাসঙ্গিকভাবে উপযুক্ত প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।
TTS বিকাশের জন্য কোম্পানিগুলি যে চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হয়৷
আধুনিক প্রযুক্তি থাকা সত্ত্বেও, টিটিএসের প্রকৃত সম্ভাবনার বিকাশ এবং ব্যবহার করার জন্য কোম্পানিগুলিকে একাধিক চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হতে হয়। এখানে কিছু মূল সমস্যা রয়েছে:
- ডেটা উপলব্ধতা এবং গুণমান: TTS সিস্টেমের ফলাফল ডেটাসেটের মানের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে এবং কোম্পানিগুলির প্রচুর পরিমাণে গুণমান ডেটার প্রয়োজন হয় যা খুঁজে পাওয়া কঠিন এবং ক্রয় করা ব্যয়বহুল।
- স্বাভাবিকতা এবং অভিব্যক্তি অর্জন: এটি কোম্পানিগুলির মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যাগুলির মধ্যে একটি এবং তা হল - স্বাভাবিকতা এবং অভিব্যক্তি অর্জন। যদিও আধুনিক AI এবং ML অ্যালগরিদমগুলি এই সমস্যাটি অনেকাংশে সমাধান করেছে, এই সিস্টেমগুলি প্রায়শই কটাক্ষ বা উত্তেজনার মতো প্রসঙ্গ-সংবেদনশীল অভিব্যক্তিগুলিকে প্রতিলিপি করতে কম পড়ে।
- উচ্চ গণনামূলক খরচ: আপনি যদি উন্নত টিটিএস মডেল তৈরি করতে চান যা এআই দ্বারা চালিত হয়, অনুরূপ টাকোট্রন or WaveNet, কম্পিউটেশনাল শক্তির জন্য একটি যন্ত্রণাদায়ক পরিমাণ অর্থ ব্যয় করার জন্য প্রস্তুত হন। এই উন্নত TTS সিস্টেমগুলি অনুমান এবং প্রশিক্ষণের জন্য আধুনিক GPU গুলির দাবি করে যা ছোট সংস্থাগুলির জন্য একটি বিশাল সমস্যা হতে পারে।
- বহুভাষিক এবং আঞ্চলিক অভিযোজন: একটি টিটিএস সিস্টেম তৈরি করা যা একা একাধিক ভাষা এবং উচ্চারণ বুঝতে পারে একটি বিশাল সমস্যা। এই কারণেই কোম্পানিগুলি প্রায়শই একাধিক ভাষার জন্য একাধিক টিটিএস বিকাশ করে এবং এই সমস্যা সমাধানের জন্য তাদের একত্রিত করে। এমনকি এই ধরনের সমাধান এই সমস্যার 100% সমাধান করতে সক্ষম নাও হতে পারে।
কিভাবে Shaip আপনার জন্য টেক্সট-টু-স্পিচ পুনরায় সংজ্ঞায়িত করতে পারে?
আপনি ভার্চুয়াল সহকারী, ইন্টারেক্টিভ ভয়েস রেসপন্স সিস্টেম, বা যেকোন AI-চালিত ভয়েস অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করছেন না কেন, Shaip আপনার হাত ধরে রাখতে এখানে রয়েছে। আমাদের স্পিচ ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণে দক্ষতা রয়েছে যাতে আপনার টিটিএস সিস্টেমগুলিকে কেবল সঠিক নয় বরং স্বাভাবিক এবং প্রাসঙ্গিকও করা যায়।
Shaip কিভাবে আপনার TTS প্রকল্পগুলিকে উন্নত করতে পারে তা এখানে:
- কাস্টম TTS ডেটা সলিউশন: Shaip আপনাকে প্রদান করতে পারে উপযোগী TTS ডেটাসেট যা আপনার প্রকল্পের নির্দিষ্ট চাহিদা পূরণ করে। স্টুডিও-গুণমানের রেকর্ডিং থেকে শুরু করে বাস্তব-বিশ্বের দৃশ্যকল্পে, তথ্যগুলি তৈরি করা বক্তৃতার স্বচ্ছতা এবং সাবলীলতা বাড়ানোর জন্য সতর্কতার সাথে কিউরেট করা হয়েছে।
- উচ্চ-মানের বক্তৃতা ডেটা ক্যাটালগ: Shaip এ, আপনি একটি অ্যাক্সেস করতে পারেন খুব বড় বক্তৃতা ডেটা ক্যাটালগ এবং বিশাল ভাণ্ডার থেকে প্রাক-লেবেলযুক্ত ভয়েস ডেটাসেট পান। মেটাডেটা সহ নৈতিকভাবে প্রাপ্ত ডেটাসেটগুলি নিশ্চিত করে যে আপনি আপনার AI মডেলগুলির জন্য সেরা মানের প্রশিক্ষণ ডেটা পান।
- বিশেষজ্ঞ মূল্যায়ন এবং সমর্থন: আমরা ডেটা প্রদানের বাইরে এক ধাপ এগিয়ে যাই। আমরা মূল্যায়ন পরিষেবাগুলিও অফার করি যা নিশ্চিত করে যে TTS প্রাকৃতিক বক্তৃতা এবং নির্ভুলতার উচ্চ মান পূরণ করে।
Shaip-এর সাথে সহযোগিতা করার মাধ্যমে, আপনি বিশ্ব-মানের স্পিচ ডেটা সলিউশনগুলিতে অ্যাক্সেস পাবেন যা আপনার পরবর্তী TTS সিস্টেমের ফলাফলকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করবে। আপনি কাস্টম ডেটাসেট বা রেডিমেড সমাধান খুঁজছেন কিনা, আপনি জিজ্ঞাসা করুন এবং আমরা এটি আপনার জন্য কার্যকর করব।
