
ElevenLabs vs. Cartesia (June 2025)
Learn how ElevenLabs and Cartesia compare based on features, price, voice quality and more.
Apresentando o Eleven v3 (alpha)
Experimente o v3Aprenda a criar clones de voz profissionais com o ElevenLabs usando estas 7 dicas essenciais.
A clonagem de voz evoluiu de uma curiosidade de ficção científica para um elemento essencial de produção. Seja para localizar um jogo, criar uma voz de marca ou produzir audiolivros em escala, uma voz IA de alta qualidade pode agilizar fluxos de trabalho e expandir o alcance criativo.
ElevenLabs Text to Speech torna possível alcançar resultados de nível de estúdio sem um conhecimento profundo de aprendizado de máquina. Mas mesmo o melhor modelo depende de entradas disciplinadas.
No áudio generativo, "lixo entra, lixo sai" é duplamente importante. Dados de treinamento ruins limitam a qualidade do áudio, e prompts falhos levam a resultados insatisfatórios mesmo com modelos bem treinados.
Dados de treinamento de alta qualidade e prompts precisos são essenciais para bons resultados de áudio generativo, pois entradas falhas em qualquer estágio comprometem significativamente o resultado final.
Requisito | Por que é importante |
---|---|
Sala silenciosa e tratada (sem HVAC, animais, trânsito) | O modelo aprende o ruído de fundo como parte da voz |
Microfone condensador cardioide ou dinâmico de transmissão | Rejeição fora do eixo e baixo ruído próprio |
44.1 kHz, 16-bit, mas desde que não seja MP3 excessivamente comprimido, funcionará bem. | Corresponde à especificação de ingestão e preserva a fidelidade |
Filtro pop / protetor de vento | Reduz plosivas e ruído de baixa frequência |
EQ plano, sem compressão | Preserva a dinâmica natural |
Sempre grave um tom de sala curto primeiro. Se sua DAW mostrar ruído visível, corrija antes de ler uma única linha.
O ElevenLabs tem a capacidade de replicar os detalhes sutis da fala humana, incluindo emoção, ritmo e prosódia, mas a qualidade dessa reprodução depende diretamente da presença e variação desses elementos nos dados de áudio usados para treinar o modelo.
Em outras palavras, a IA só pode recriar efetivamente o que foi mostrado durante o processo de treinamento. Se o conjunto de dados carecer de variações expressivas ou contiver fala plana e monótona, o clone de voz resultante provavelmente refletirá essas mesmas qualidades.
Inclua:
Insira silêncios curtos (1–1,5s) entre parágrafos e mais curtos entre frases para ensinar o comportamento de pausa natural. Evite fry vocal ou limpar a garganta, a menos que queira que isso seja replicado.
Para trabalhos de personagem, grave múltiplas “passagens de humor” (por exemplo, calmo, animado, angustiado).
Após a gravação:
O objetivo: um conjunto de dados que já soa pronto para lançamento. Essa qualidade se propagará para cada saída.
Quando gravei meu primeiro Clone de Voz Profissional, forneci vários arquivos de som gravados em locais diferentes, pensando que voz é voz. Para a versão final, gravei tudo no meu escritório em casa, lendo do mesmo roteiro. Ainda não estava perfeito, mas é muito melhor do que o clone de voz instantâneo.
Ryan Morrison Professional Voice Clone (PVC)
Ryan Morrison Instant Voice Clone (IVC)
Trocar cadeias de microfone no meio da gravação confunde o modelo.
Para projetos de várias sessões:
Para alcançar o equilíbrio desejado entre velocidade e qualidade no seu clone de voz, é importante fornecer uma quantidade adequada de dados de treinamento. A tabela a seguir fornece diretrizes para o comprimento dos dados, com base na aplicação pretendida.
Uso | Mínimo | Ponto Ideal | Por quê |
---|---|---|---|
Demo rápida / faixa de rascunho | 2–3 min | 5 min | Iteração rápida |
YouTube / vídeos explicativos | 5 min | 10–15 min | Cadência suave, boa variedade de estilo |
Audiolivros / apresentador de podcast | 10 min | 20–30 min | Inflação natural ao longo de horas |
Marca ou personagem multilíngue | 15 min | 30–45 min por idioma | Continuidade entre idiomas |
Mais de ~60 minutos pode gerar retornos decrescentes. Para necessidades mais detalhadas, construa sub-clones ajustados para sotaque, emoção ou idade.
Para alcançar o melhor equilíbrio entre velocidade e qualidade no seu clone de voz, é importante fornecer a quantidade certa de dados de treinamento. A tabela abaixo descreve os comprimentos de dados recomendados com base em como você pretende usar a voz.
Configuração | Efeito | Faixa Típica |
---|---|---|
Estabilidade | Menor = mais variação; maior = entrega consistente | 0.4–0.7 para narração; 0.2–0.4 para diálogo |
Aumento de Similaridade | Controla quão estritamente o timbre corresponde ao áudio de treinamento | ≥ 0.75 para vozes de marca |
Dica profissional: Salve um “Preset de Ouro” uma vez ajustado. Aplique em massa para leituras de capítulos ou spots comerciais.
Teste de narração: Gere áudio usando todos os 5.000 caracteres disponíveis para ver se há alguma queda no áudio.
Teste multilíngue: Para vozes bilíngues, execute linhas em idiomas mistos. Avalie a suavidade na troca de código.
Mantenha um registro de feedback—pequenos ajustes no conjunto de dados muitas vezes superam grandes mudanças de configuração.
Nomeação: Use [Projeto]_[Ator]_[Emoção]_[v1] Exemplo: RPG_TavernKeeper_Jovial_v1
Controle de versão: Clone antes de grandes edições para comparar mudanças.
Metadados: Registre modelo de microfone, configuração da sala, data e detentor dos direitos—essencial para conformidade.
Arquivamento: Faça backup de WAVs brutos e pacotes de treinamento (por exemplo, para S3 ou LTO) em caso de re-treinamento futuro em novas versões de motor.
Um ótimo clone de voz é uma combinação de engenharia e direção—entrada limpa, design cuidadoso e ajuste preciso.
Pronto para ouvir o seu?
Precisa de mais controle? Faça upgrade para mistura de vozes, clonagem multilíngue e geração de conteúdo mais longa. Continue iterando. A voz que você imagina está ao seu alcance.
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Unlocking the Power of AI Voiceovers for eLearning