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 conversão de texto em fala (TTS) que não conseguia lidar com a prosódia humana ou um sistema padrão de Resposta Audível Interativa (IVR). De todo modo, causa estranhamento.

Além de soarem pouco naturais, 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 ouve, 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 a conversão de texto em fala soar menos robótica, detalhando os principais motivos pelos quais uma voz robótica não funciona e apresentando as melhores estratégias para criar um TTS com voz humana.

Resumo

• A conversão robótica de texto em fala resulta da ausência das qualidades que tornam a fala humana natural. Isso envolve tom, interpretação, pausas e muito mais.
• Os modelos modernos de voz IA reproduzem toda a expressividade humana, incluindo emoção, ritmo e ênfase.
• Você pode fazer a conversão de texto em fala soar menos robótica 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 o resultado mais natural.
• O Text to Speech da ElevenLabs oferece expressividade em nível humano em mais de 90 idiomas.

Por que a conversão de texto em fala soa robótica? 

Os primeiros modelos de conversão de texto em fala basicamente juntavam fonemas individuais para deduzir como uma palavra deveria soar. Embora isso pareça funcionar na teoria, as nuances reais da linguagem humana são muito mais complexas. 

Embora os fonemas usados para produzir a palavra “better” em 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 básicos, mas de formas completamente diferentes.

Foi aí que os primeiros modelos de conversão de texto em fala erraram.

Estes são os principais fatores que fazem a conversão de texto em fala soar robótica:

• Entonação monótona: A entonação é a subida e descida natural do tom enquanto você fala. Sem alterar a entonação de forma adequada, o TTS produz uma resposta monótona que soa cansativa para quem ouve.
• Falta de pausas naturais: Mesmo que seja 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 fala sem inserir pausas naturais, ele vai soar 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 deixar passar esses sinais sutis e soar vazio. 
• Padrões de ênfase pouco naturais: Na maioria dos idiomas, a ênfase recai sobre determinadas sílabas para ajudar a esclarecer seu significado. Ao trabalhar com um sistema TTS robótico, você perde esses padrões de ênfase, o que torna as palavras menos claras e reduz a qualidade da gravação.
• Pronúncia incorreta de termos técnicos: Modelos TTS mais antigos frequentemente têm dificuldade com siglas, nomes próprios, nomes e, às vezes, até números. Por exemplo, dizer algo como “Apee” em vez de soletrar “API” ao encontrar essa sigla. Mesmo um único caso assim pode confundir rapidamente quem ouve e indicar um padrão TTS pouco natural.

Entender cada uma dessas causas ajuda a indicar a solução. Ao melhorar iterativamente como um modelo de conversão de texto em fala lida com cada uma delas, você pode criar um modelo mais eficaz e menos robótico.

Como a IA transformou a conversão de texto em fala natural

Embora resolver os cinco pontos acima pareça relativamente simples na teoria, na prática é uma tarefa enorme que não era viável antes do 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 com IA são treinados com grandes volumes de dados de gravações humanas reais para desenvolver conhecimento de forma iterativa e aprimorar a pronúncia ao longo do tempo. Veja um guia rápido das tecnologias de IA que tornaram isso possível:

• Deep learning e modelagem de prosódia: As redes neurais são treinadas com a fala humana como um todo, abrangendo ritmo, ênfase, entonação e significado inferido. Em vez de se concentrar apenas na pronúncia, os modelos de deep learning constroem um contexto melhor de 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. Unir todos 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 com IA consegue expressar emoção e variar o ritmo durante uma frase. Em escala, isso cria 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, um e-book ou guia educacional, ou até vídeos que possam exigir tradução de áudio ou um roteiro, priorizar áudios naturais proporciona uma experiência agradável para seu público.

Melhorar a qualidade da conversão de texto em fala também é uma forma de aumentar a acessibilidade do conteúdo em áudio, ajudando você a ampliar seu público e criar conteúdo mais inclusivo.

Há várias maneiras de otimizar a tecnologia TTS para produzir uma voz humana natural sem gastar muito tempo ou recursos.

Vamos explorar algumas dessas estratégias a seguir.

Escolha um modelo de voz de alta qualidade

Talvez o principal fator que define se a saída de conversão de texto em fala soará robótica seja o modelo usado para criá-la. Vozes criadas com conjuntos de dados menores ou arquiteturas sintéticas mais antigas soam menos naturais, pois não têm a mesma base de conhecimento ao gerar áudio.

Ao selecionar uma plataforma TTS, procure por:

• Conjuntos de dados de treinamento grandes e diversificados
• Modelos expressivos, desenvolvidos para transmitir emoção 
• Capacidade de produzir áudio para diversos casos de uso, de narração à 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 certo grau de flexibilidade na configuração das vozes geradas. Se a voz estiver um pouco lenta demais ou o tom não estiver adequado, é aqui que você faz ajustes iterativos para que ela soe mais natural.

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

Especialmente se você quiser implementar um agente TTS para um caso de uso específico, experimentar essas qualidades pode gerar 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 os mecanismos de 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 que você pode usar:

<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>

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

Incorpore ritmo

Embora isso geralmente aconteça de forma subconsciente, as pessoas incluem ritmo natural ao falar. Inclua recursos prosódicos nas suas ferramentas de conversão de texto em fala para garantir que produzam narrações autênticas e reproduzam conversas da vida real.

O ritmo pode incluir variações de tom e ênfase em palavras ou frases específicas, mantendo um ritmo 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 conversão de texto em fala a outro nível é incorporar sua própria voz. Embora a ElevenLabs ofereça um enorme catálogo de vozes prontas para você experimentar, por que não reservar alguns minutos para clonar sua própria voz e usá-la nos seus produtos? 

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

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

Como a ElevenLabs faz locuções com IA soarem menos robóticas

O Text to Speech da ElevenLabs usa modelos de voz proprietários treinados com áudios profissionais de pessoas reais, abrangendo dezenas de estilos de fala, sotaques, emoções e cenários. Nosso modelo mais expressivo 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 fundamentais diferenciam o TTS natural da ElevenLabs de outras ferramentas:

• Expressividade humana natural: O Eleven v4 adapta automaticamente a entrega 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 próxima à nativa. Confira a lista completa de idiomas compatíveis com o Eleven v4.
• Acesso à API: A API Text to Speech da ElevenLabs permite integrar 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 em potencial e selecionar a melhor voz profissional para seus sistemas.
• Integração ao ecossistema mais amplo: O 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 a você os melhores sistemas de voz IA.

Juntos, esses recursos ajudam sua empresa a oferecer vozes IA naturais.

Comece a usar o Text to Speech da ElevenLabs 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 experimentando por conta própria. Seja para criar um agente conversacional completo que atenda às dúvidas de clientes ou simplesmente ter acesso rápido a um TTS natural, a ElevenLabs tem algo 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 Text to Speech da ElevenLabs ou cadastre-se para começar hoje.

Perguntas frequentes sobre como fazer locuções com IA soarem menos robóticas