Como fazer o Text to Speech soar menos robótico

Você reconhece no instante em que ouve. Sem vida, arrastado, 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 voz (TTS) que não conseguia lidar com a prosódia humana ou um sistema padrão de Resposta de Voz Interativa (IVR). De todo modo, causa estranhamento.

Além de soarem 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 ouve, melhorando desde a qualidade da interação até a percepção de utilidade. Para empresas que querem 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 apresentando as melhores estratégias para criar um TTS com som humano.

Resumo

• O Text to Speech robótico surge da ausência das qualidades que tornam a fala humana natural. Elas incluem tom, forma de falar, 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 o resultado mais natural.
• O ElevenLabs Text to Speech oferece expressividade em nível humano em mais de 70 idiomas.

Por que o Text to Speech soa robótico? 

Os primeiros modelos de Text to Speech uniam principalmente fonemas individuais para reproduzir 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” 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 usam de maneiras 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 variação natural de tom enquanto você fala. Sem variar a entonação adequadamente, o TTS produz uma resposta plana e monótona, que soa cansativa para quem ouve.
• Falta de pausas naturais: Mesmo que durem 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 soará estranho. 
• Pouca variação emocional: Em apenas algumas frases, as pessoas podem passar por uma ampla variedade de emoções, que influenciam a prosódia e o tom das palavras. Sem uma compreensão contextual da emoção, um sistema TTS pode não captar esses sinais sutis e soar vazio. 
• Padrões de ênfase artificiais: Na maioria dos idiomas, a ênfase recai sobre determinadas sílabas para ajudar a esclarecer o significado. Ao trabalhar com um sistema TTS robótico, você perde esses padrões de ênfase, o que deixa 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, podem dizer algo como “Apee” em vez de soletrar “API” ao encontrar essa sigla. Mesmo uma única ocorrência pode confundir rapidamente quem ouve e indicar um padrão TTS artificial.

Entender cada uma dessas causas ajuda a encontrar a solução. Ao melhorar iterativamente como um modelo de Text to Speech lida com cada uma delas, você pode criar um modelo mais eficiente que deixa de soar robótico.

Como a IA transformou o Text to Speech natural

Embora resolver os cinco pontos acima pareça relativamente simples na teoria, na prática é uma tarefa enorme que não era viável até o acesso à inteligência artificial se tornar mais amplo. Sistemas de IA usam redes neurais e deep learning para compreender melhor a relação entre texto e fala.

Modelos de fala com IA treinam com grandes volumes de dados de gravações humanas reais para desenvolver conhecimento de forma iterativa e aperfeiçoar a pronúncia ao longo do tempo. Veja um guia rápido 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, ênfase, entonação e significado inferido. Em vez de se concentrarem apenas na pronúncia, os modelos de deep learning constroem 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 grafemas em fonemas e geração de prosódia, os modelos de IA conseguem lidar com todo o processo 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 IA consegue expressar emoção e variar o ritmo durante uma frase. Em escala, isso gera 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 exigem tradução de áudio ou roteiro, priorizar um áudio natural proporciona uma experiência de escuta agradável ao seu público.

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

Há diversas formas de otimizar o TTS para produzir uma voz humana de som natural sem investir muito tempo ou recursos.

Vamos explorar algumas dessas estratégias abaixo.

Escolha um modelo de voz de alta qualidade

Talvez o principal fator que determina se o resultado do seu Text to Speech soa robótico ou não seja o modelo usado para criá-lo. Vozes desenvolvidas com conjuntos de dados menores ou arquiteturas sintéticas mais antigas soam menos naturais, pois não contam com a mesma base de conhecimento ao gerar áudio.

Ao escolher uma plataforma TTS, procure por:

• Grandes e diversos conjuntos de dados de treinamento
• Modelos expressivos, desenvolvidos para transmitir emoção 
• Capacidade de produzir áudio para diversos casos de uso, da narração à fala conversacional

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

Ajuste os controles de voz

A maioria das plataformas TTS modernas oferece certo nível de flexibilidade para configurar as vozes geradas. Se a voz estiver um pouco lenta ou o tom não estiver ideal, é aqui que você faz ajustes iterativos para que ela soe mais natural.

Embora os controles específicos variem entre plataformas, a ElevenLabs permite alterar a velocidade, a estabilidade, a similaridade e o estilo do resultado. Assim, você pode ajustar o ritmo e as qualidades expressivas de uma voz para tornar o modelo o mais realista possível.

Principalmente se você quiser implementar um agente TTS para um caso de uso específico, testar essas características pode gerar um resultado final perfeito para a sua necessidade. 

Use a Speech Synthesis Markup Language (SSML)

SSML é um padrão baseado em XML que oferece controle preciso sobre como os mecanismos TTS reproduzem a fala humana. Ao usar a API de 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 v3 permite incorporar tags de áudio expressivas para incluir regras específicas nos seus roteiros. Informações adicionais como [sarcastically] ou [long pause] tornam os roteiros mais 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 elas produzam narrações autênticas e reproduzam conversas da vida real.

O ritmo pode incluir variações de tom e ênfase em palavras ou frases específicas, mantendo uma velocidade de fala natural. Dito isso, tenha cuidado para não exagerar. Um clipe de áudio com muita 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 a 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 nos seus produtos? 

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

Para saber mais, 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 expressivo até hoje, o Eleven v3, capta toda a gama de expressões humanas e oferece áudio de alta qualidade para qualquer caso de uso.

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

• Expressividade natural semelhante à humana: O Eleven v3 adapta automaticamente a forma de falar 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 70 idiomas: Em mais de 70 idiomas, o Eleven v3 consegue oferecer pronúncia com qualidade próxima à de um falante nativo. Confira a lista completa de idiomas compatíveis com o Eleven v3.
• Acesso à API: A API de 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 extensa Voice Library permite explorar centenas de vozes disponíveis e selecionar a melhor voz profissional para seus sistemas.
• Integração com todo o ecossistema: 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 ElevenAgents, estamos aqui para oferecer a você os melhores sistemas de IA de voz.

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

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

A forma mais rápida de ouvir a diferença entre um modelo TTS robótico e um TTS natural é experimentar por conta própria. Seja para criar um agente conversacional completo que atende às dúvidas de clientes ou apenas para 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 ElevenLabs Text to Speech ou crie sua conta para começar hoje.

Perguntas frequentes sobre como fazer locuções com IA soarem menos robóticas