Wir stellen Eleven v4 vorLernen Sie Eleven v4 kennen, unser bisher ausdrucksstärkstes Modell.

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Eleven v3 ist jetzt allgemein verfügbar

Verfasst von
Joe Reeve
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Seit der Veröffentlichung dieses Artikels haben wir Eleven v4 veröffentlicht, unser bisher ausdrucksstärkstes Text to Speech-Modell. Erfahren Sie mehr über Eleven v4.

Eleven v3, unser fortschrittlichstes Text to Speech-Modell, ist jetzt nicht mehr in der Alpha-Phase und allgemein verfügbar.

Seit der Alpha-Veröffentlichung haben wir das Modell weiter optimiert. Zwei zentrale Verbesserungen:

Stabiler. In Tests bevorzugten Nutzer die neue Version in 72 % der Fälle gegenüber der vorherigen Alpha-Version.

Präziser. Wir haben deutlich verbessert, wie das Modell Zahlen, Symbole und spezialisierte Schreibweisen sprachübergreifend verarbeitet.

Verbesserte Genauigkeit

Text to Speech-Modelle müssen interpretieren, was Sie schreiben, und entscheiden, wie sie es aussprechen. Dieselben Symbole können je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben.

Betrachten Sie eine Telefonnummer: "+49 170 9876543"

In einigen Fällen lasen unsere Modelle dies als „plus neunundvierzig, einhundertsiebzig, neun Millionen achthundertsechsundsiebzigtausendfünfhundertdreiundvierzig“ – und interpretierten die Ziffern als große Zahlen statt als Ziffernfolge. Die korrekte Aussprache ist „plus vier neun, eins sieben null, neun acht sieben sechs fünf vier drei“.

Diese Fehler traten in verschiedenen Kategorien auf – bei Sportergebnissen, chemischen Formeln, Währungen und Koordinaten –, überall dort, wo die Modelle Symbole interpretieren und ihre Aussprache bestimmen mussten.

Wir haben mit einem internen Benchmark getestet, der 27 Kategorien in 8 Sprachen abdeckt.

Insgesamt: 68 % weniger Fehler. Die Fehlerquote sank von 15,3 % auf 4,9 %.

Fehlerquote nach Kategorie:

Vorher
Chemische Formeln
45,6 %
Telefonnummern
16,9 %
URLs / E-Mails
45,6 %
ISBNs
17,9 %
Kfz-Kennzeichen
14,4 %
Mathematische Ausdrücke
23,8 %
Geografische Koordinaten
46,2 %
Nachher
Chemische Formeln
0,6 %
Telefonnummern
0,6 %
URLs / E-Mails
3,9 %
ISBNs
0,0 %
Kfz-Kennzeichen
1,2 %
Mathematische Ausdrücke
6,9 %
Geografische Koordinaten
17,5 %
Fehlerreduktion
Chemische Formeln
99 %
Telefonnummern
99 %
URLs / E-Mails
91 %
ISBNs
100 %
Kfz-Kennzeichen
91 %
Mathematische Ausdrücke
71 %
Geografische Koordinaten
62 %

Die Verbesserungen sind besonders groß in Kategorien, in denen der Kontext die Interpretation bestimmt – wenn ein Doppelpunkt je nach umgebendem Text etwa ein Sportergebnis, eine Uhrzeit oder ein Seitenverhältnis bezeichnen kann.

Beispiele

Währungen — korrekter Betrag:

Eingabe: ¥250.000

Vorher: 25.000 Yen

Nachher: 250.000 Yen

Chemische Formeln — Symbole korrekt beibehalten:

Eingabe: SO₂

Vorher: „Schwefel doppelt“ (fehlerhaft)

Nachher: „S O zwei“

Sportergebnisse — kontextabhängige Interpretation:

Eingabe: Endstand: 102-98

Vorher: „einhundertzwei minus achtundneunzig“

Nachher: „einhundertzwei zu achtundneunzig“

Verfügbarkeit

Eleven v3 ist jetzt auf allen Plattformen allgemein verfügbar.

Verfasst von

Joe arbeitet im Growth-Team bei ElevenLabs und konzentriert sich darauf, Entwicklern zu helfen, das Beste aus den fortschrittlichen Audiomodellen von ElevenLabs herauszuholen.

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