Como fazer o Text to Speech soar menos robótico

Você reconhece no momento em que ouve. Sem vida, arrastada, estranhamente inquietante. É o som inconfundível de um robô lendo palavras que não conhece nem entende. Talvez fosse um modelo antigo de text to speech (TTS) que não conseguia lidar com a prosódia humana ou um sistema padrão de Resposta Interativa por Voz (IVR). De qualquer forma, é desagradável.

Além de parecerem artificiais, pesquisas recentes sugerem que vozes TTS robóticas reduzem a percepção de capacidade emocional e confiabilidade. A fala afetiva em robôs ajuda a criar uma conexão mais forte com quem escuta, melhorando desde a qualidade da interação até a percepção de utilidade. Para empresas que buscam implementar TTS em escala, criar uma voz TTS natural é essencial.

Neste artigo, vamos explorar como fazer o text to speech soar menos robótico, detalhando os principais motivos pelos quais uma voz robótica não funciona e as melhores estratégias para criar um TTS com som humano.

Resumo

• O text to speech robótico deixa de ter as qualidades que fazem a fala humana soar natural, como tom, entonação, pausas e muito mais.
• Modelos modernos de voz IA reproduzem toda a expressividade humana, incluindo emoção, ritmo e ênfase.
• Você pode fazer o text to speech soar menos robótico escolhendo a voz certa, ajustando a velocidade, selecionando um modelo de alta qualidade e adicionando sinais de pontuação.
• Desenvolvedores podem usar tags SSML e controles de prosódia para obter um resultado mais natural.
• O ElevenLabs Text to Speech oferece expressividade em nível humano em mais de 90 idiomas.

Por que o text to speech soa robótico? 

Os primeiros modelos de text to speech basicamente uniam fonemas individuais para deduzir como uma palavra deveria soar. Embora isso possa parecer funcionar no papel, a verdadeira nuance da linguagem humana é muito mais complexa. 

Embora os fonemas usados para produzir a palavra “better” no IPA sejam sempre /bɛt ər/, a duração total desses sons depende muito do tom e da emoção da palavra. Uma frase sarcástica e uma séria usam os mesmos elementos fundamentais, mas os empregam de formas completamente diferentes.

Foi aí que os primeiros modelos de text to speech erraram.

Estes são os principais fatores que fazem o text to speech soar robótico:

• Entonação monótona: A entonação é a elevação e a queda naturais do tom enquanto você fala. Sem variar a entonação adequadamente, o TTS produz uma resposta monótona e cansativa para quem escuta.
• Falta de pausas naturais: Mesmo que por apenas alguns centésimos de segundo, as pessoas fazem pausas antes de palavras-chave, orações, ao passar pela pontuação e para marcar o início de uma nova frase. Se o seu leitor TTS não inserir pausas naturais, ele soará estranho. 
• Pouca variação emocional: Em apenas algumas frases, as pessoas podem expressar uma ampla variedade de emoções, que influenciam a prosódia e o tom de suas palavras. Sem uma compreensão contextual da emoção, um sistema TTS pode não captar esses sinais sutis e soar vazio. 
• Padrões de acentuação artificiais: Na maioria dos idiomas, a ênfase recai sobre certas sílabas para ajudar a esclarecer o significado. Ao trabalhar com um sistema TTS robótico, você perde esses padrões de acentuação, o que torna as palavras menos claras e reduz a qualidade da gravação.
• Pronúncia incorreta de termos técnicos: Modelos TTS mais antigos frequentemente erram siglas, nomes próprios e, às vezes, até números. Por exemplo, pronunciar algo como “Apee” em vez de soletrar “API” diante dessa sigla. Um único caso assim pode confundir rapidamente quem escuta e indicar um padrão TTS artificial.

Entender cada uma dessas causas ajuda a apontar a solução. Ao melhorar iterativamente como um modelo de text to speech lida com cada uma delas, você pode criar um modelo mais eficaz e menos robótico.

Como a IA transformou o text to speech natural

Embora corrigir os cinco pontos acima pareça simples no papel, na prática é uma tarefa enorme que não era viável até o maior acesso à inteligência artificial. Sistemas de IA usam redes neurais e deep learning para entender melhor a relação entre texto e fala.

Modelos de fala por IA treinam com grandes volumes de dados de gravações humanas reais para construir conhecimento de forma iterativa e aprimorar a pronúncia ao longo do tempo. Veja um resumo das tecnologias de IA que tornaram isso possível:

• Deep learning e modelagem de prosódia: Redes neurais treinam com a fala humana como um todo, abrangendo ritmo, acentuação, entonação e significado inferido. Em vez de se concentrar apenas na pronúncia, modelos de deep learning criam um contexto melhor sobre como uma frase inteira deve soar e o que ela significa.

• Modelos de ponta a ponta: Em vez de dividir o TTS em módulos separados, como conversão de grafema em fonema e geração de prosódia, os modelos de IA conseguem processar todo o fluxo de uma só vez. Reunir esses sistemas ajuda a reduzir a latência e também produz um resultado final de TTS mais natural.

Ao combinar essas tecnologias, a geração de voz IA consegue expressar emoção e variar o ritmo durante uma frase. Em escala, isso produz vozes IA praticamente indistinguíveis de gravações humanas.

Como fazer locuções com IA soarem menos robóticas

Seja para publicar uma versão em audiolivro de um romance, e-book ou guia educacional, ou vídeos que podem exigir tradução de áudio ou roteiro, priorizar um áudio natural proporcionará uma experiência agradável para seu público.

Melhorar a qualidade do text to speech também é uma forma de ampliar a acessibilidade do conteúdo em áudio, ajudando a expandir seu público e a criar conteúdo mais inclusivo.

Há várias formas de otimizar o TTS para produzir uma voz humana natural sem gastar muito tempo ou recursos.

Vamos explorar algumas dessas estratégias abaixo.

Escolha um modelo de voz de alta qualidade

Talvez o fator mais fundamental para determinar se a saída do seu text to speech soa robótica seja o modelo usado para criá-la. Vozes desenvolvidas com conjuntos de dados menores ou arquiteturas sintéticas mais antigas soam menos naturais, pois não têm a mesma base de conhecimento para gerar áudio.

Ao selecionar uma plataforma TTS, procure:

• Conjuntos de dados de treinamento grandes e diversificados
• Modelos expressivos, desenvolvidos para transmitir emoção 
• Capacidade de produzir áudio para vários casos de uso, de narração a fala conversacional

Um modelo robusto faz tudo isso e mais, sem obrigar você a comprometer a qualidade. 

Ajuste os controles de voz

A maioria das plataformas TTS modernas oferece algum grau de flexibilidade na configuração das saídas de voz. Se a voz estiver um pouco lenta ou o tom não estiver ideal, é aqui que você faz ajustes iterativos para deixá-la mais natural.

Embora os controles específicos variem conforme a plataforma, a ElevenLabs permite alterar a velocidade, a estabilidade, a similaridade e o estilo da saída. Com eles, você pode ajustar o ritmo e as qualidades expressivas de uma voz, tornando o modelo o mais realista possível.

Principalmente se você quiser implementar um agente TTS para um caso de uso específico, experimentar essas qualidades pode criar uma saída final perfeitamente adequada. 

Use a Speech Synthesis Markup Language (SSML)

SSML é um padrão baseado em XML que oferece controle preciso sobre como mecanismos TTS reproduzem a fala humana. Ao usar a API Text to Speech da ElevenLabs, você pode implementar elementos SSML para estruturar com mais precisão a fala de agentes de IA.

Veja alguns elementos importantes da linguagem de marcação de síntese de fala:

<speak>
  <!-- Add a pause of 500 milliseconds -->
  <break time="500ms"/>

  <!-- Control speech rate and pitch -->
  <prosody rate="slow" pitch="+2st">
    This needs emphasis.
  </prosody>

  <!-- Spell out an acronym -->
  <say-as interpret-as="characters">API</say-as>

  <!-- Force correct pronunciation -->
  <phoneme alphabet="ipa" ph="ˈtɛknɪkəl">
    technical
  </phoneme>
</speak>

A implementação dessas tags permite controlar exatamente como o software TTS fala ou pronuncia certas palavras. Para usuários não técnicos, o Eleven v4 permite incorporar tags de áudio expressivas para inserir regras específicas em seus roteiros. Informações adicionais como [sarcastically] ou [long pause] criam roteiros ricos em contexto.

Incorpore ritmo

Embora isso seja feito muitas vezes de forma subconsciente, as pessoas incluem ritmo natural ao falar. Inclua recursos prosódicos nas suas ferramentas de text to speech para garantir que produzam narrações autênticas e reproduzam conversas reais.

O ritmo pode incluir variações de tom e ênfase em palavras ou frases específicas, mantendo uma velocidade de fala natural. Ainda assim, tome cuidado para não exagerar. Um clipe de áudio com alta variação pode começar a produzir artefatos. 

Considere a tecnologia de clonagem de voz

Outra forma de levar sua plataforma de text to speech a outro nível é incorporar sua própria voz. Embora a ElevenLabs ofereça um enorme catálogo de vozes prontas para você experimentar, por que não dedicar alguns minutos para clonar sua própria voz e usá-la em seus produtos? 

Você pode optar por Clonagem Instantânea de Voz ou Clonagem Profissional de Voz, dependendo do resultado final que busca e do tempo disponível. Mesmo com a primeira opção, você produzirá um clone de voz de alta qualidade que captura sua forma natural de falar.

Para mais informações, confira nosso guia detalhado sobre como clonar sua voz.

Como a ElevenLabs faz locuções com IA soarem menos robóticas

O ElevenLabs Text to Speech usa modelos de voz proprietários treinados com áudio humano profissional em dezenas de estilos de fala, sotaques, emoções e cenários. Nosso modelo mais emotivo até hoje, o Eleven v4, captura toda a gama de emoções humanas e oferece áudio de alta qualidade para qualquer caso de uso.

Alguns fatores essenciais diferenciam o TTS natural da ElevenLabs de outras ferramentas:

• Expressividade humana natural: O Eleven v4 adapta automaticamente a interpretação ao contexto emocional do seu texto. Ao ler e entender o contexto do que você escreveu, ele transmite as emoções que dão significado real às suas palavras.
• Mais de 90 idiomas: Em mais de 70 idiomas, o Eleven v4 oferece pronúncia com qualidade quase nativa. Descubra a lista completa de idiomas compatíveis com o Eleven v4.
• Acesso à API: A API Text to Speech da ElevenLabs permite incorporar nosso TTS aos seus ecossistemas. Com baixa latência, podemos potencializar suas aplicações em tempo real com vozes naturais. 
• Voice Library: Nossa ampla Voice Library permite explorar centenas de vozes disponíveis e selecionar a melhor voz profissional para os seus sistemas.
• Integração com um ecossistema mais amplo: Text to Speech é apenas uma parte do ecossistema da ElevenLabs. Da nossa ampla variedade de ferramentas no ElevenCreative à produção completa de agentes de IA de ponta a ponta com o ElevenAgents, estamos aqui para oferecer os melhores sistemas de voz IA.

Juntas, essas capacidades ajudam sua empresa a contar com vozes IA naturais.

Comece a usar o ElevenLabs Text to Speech para criar locuções com IA menos robóticas

A maneira mais rápida de ouvir a diferença entre um modelo TTS robótico e um TTS natural é experimentar você mesmo. Seja para criar um agente conversacional completo para atender dúvidas de clientes ou apenas obter acesso rápido a um TTS com som natural, a ElevenLabs tem uma solução para você.

A ElevenLabs oferece áudio com qualidade de estúdio em segundos. Cole qualquer texto, selecione uma voz e comece. Saiba mais sobre a ferramenta ElevenLabs Text to Speech ou cadastre-se para começar hoje.

Perguntas frequentes sobre como fazer locuções com IA soarem menos robóticas