EnglishViệc phát triển ứng dụng video tự động chèn giọng nói đang trở thành một xu hướng phổ biến. Tuy nhiên, một thách thức đối mặt là sự đồng nhất của âm thanh trong các video, khiến chúng trở nên khá giống nhau và thiếu tính cá nhân hóa.
Với các model trí tuệ nhân tạo hiện có trên thị trường, âm thanh được tạo ra thông qua các giọng nói tổng quát, không phản ánh được cá tính của từng người. Điều này làm mất đi sự kết nối và tương tác cá nhân, ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng.
Một giải pháp đó là tự huấn luyện model AI dựa trên các thư viện mã nguồn mở có sẵn. Điều này cho phép bạn ứng dụng video tự động chèn giọng nói với tính cá nhân hóa cao hơn. Bằng cách huấn luyện mô hình AI với giọng nói riêng, âm thanh trong video tự động trở nên phù hợp và thân thiện hơn với đọc giả.
Nếu đang quan tâm, phát triển các model audio bạn có thể tham khảo danh sách open source hỗ trợ train models giọng nói sau cho ứng dụng.
Danh sách OpenSource
Dưới đây là một số mã nguồn mở mà bạn có thể sử dụng để train model giọng nói text to audio và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ:
Tacotron 2
Đây là một kiến trúc mạng nơ-ron hỗ trợ giọng nói tổng hợp từ văn bản. Tacotron 2 sử dụng mạng nơ-ron biến đổi cho việc chuyển đổi từ văn bản sang giọng nói tổng hợp. Bạn có thể tìm mã nguồn Tacotron 2 trên GitHub.
Mozilla TTS
Đây là một dự án mã nguồn mở của Mozilla cung cấp các công cụ để train và triển khai hệ thống tổng hợp giọng nói từ văn bản. Mozilla TTS hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và đã được train trên nhiều dữ liệu giọng nói khác nhau. Bạn có thể tìm hiểu thêm về Mozilla TTS trên GitHub.
DeepVoice 3
DeepVoice 3 là một kiến trúc mạng nơ-ron sử dụng trong tổng hợp giọng nói từ văn bản. Nó cung cấp một cấu trúc mô-đun linh hoạt để train và triển khai các mô hình tổng hợp giọng nói. DeepVoice 3 cũng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ. Bạn có thể tìm hiểu thêm về DeepVoice 3 trên GitHub.
OpenSeq2Seq
Đây là một dự án mã nguồn mở của NVIDIA, cung cấp một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ cho tổng hợp giọng nói từ văn bản. OpenSeq2Seq hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và cung cấp các tùy chọn linh hoạt cho việc train model. Bạn có thể tìm hiểu thêm về OpenSeq2Seq trên GitHub.
Lưu ý rằng việc train một model giọng nói từ văn bản yêu cầu một lượng dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán phù hợp. Bạn cần cung cấp dữ liệu huấn luyện phù hợp và điều chỉnh các tham số để đạt được chất lượng âm thanh tốt nhất.
OpenSource nào phổ biến nhất
Trong danh sách các dự án mã nguồn mở mà tôi đã đề cập, dự án Mozilla TTS được coi là phổ biến và khả thi nhất để train model giọng nói từ văn bản. Dưới đây là lý do:
Sự phổ biến
Mozilla TTS là một dự án mã nguồn mở của Mozilla, một tổ chức có uy tín trong cộng đồng nguồn mở và công nghệ web. Vì vậy, nó đã thu hút sự quan tâm và đóng góp từ cộng đồng rộng lớn. Sự phát triển và hỗ trợ liên tục từ cộng đồng đảm bảo rằng dự án được cải thiện và bảo trì thường xuyên.
Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ
Mozilla TTS hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, cho phép bạn train và triển khai các model giọng nói từ văn bản trong các ngôn ngữ khác nhau trên toàn thế giới. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn linh hoạt cho các ứng dụng đa ngôn ngữ.
Dữ liệu huấn luyện
Mozilla TTS đã được train trên nhiều dữ liệu giọng nói khác nhau, bao gồm cả dữ liệu từ dự án Common Voice của Mozilla. Điều này đảm bảo rằng dự án đã được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu giọng nói đa dạng, cung cấp chất lượng âm thanh tốt hơn khi tổng hợp giọng nói từ văn bản.
Mozilla TTS cung cấp tài liệu chi tiết và hướng dẫn để train và triển khai model giọng nói từ văn bản. Dự án này được phát triển để đơn giản hóa quy trình train và triển khai và hỗ trợ việc tùy chỉnh các tham số cho phù hợp với nhu cầu. Tuy nhiên, việc lựa chọn dự án phù hợp còn phụ thuộc vào nhu cầu và tài nguyên của bạn.