聲音也能變商機！打造自己專屬AI聲音，個人化語音模型時代來臨！

TTS語音模型可以讓機器自然流暢的像人一樣的說話，最讓人可以理解的就是早期的GOOGLE小姐。但現在的TTS的技術，不僅更像真人講話，甚至每個人都可以訓練一個自己的聲音模型。今天我們就來談談TTS語音模型的訓練過程，讓大家更了解這項技術。

Ｑ：什麼是TTS技術？

Ａ：TTS，全文為 Text to Speech，即文字轉語音技術，能將文字轉換為自然流暢的語音。。

Ｑ：TTS主要的應用場景是什麼？

Ａ：TTS 的應用場景非常廣泛，隨著技術的發展，應用範圍也越來越多。

早期應用

無障礙領域： 為視障或閱讀障礙人士提供協助，將電腦內容轉換為語音。
公共場所廣播： 機場、捷運、博物館等地的資訊播報。
電話語音總機： 提供自動化的語音服務。

隨著技術進步，應用擴展到

教育領域： 語言學習、電子字典、翻譯教材等。
數位內容： 教育訓練影片、電子書閱讀器、汽車導航等。
娛樂產業： 遊戲 NPC 配音、有聲書製作、AI 配音工具等。
商業應用： 客服機器人、電話語音系統等。

未來潛力

個人化應用： 自媒體內容製作、個人語音助理等。
更豐富的情感表達： 應用於戲劇、笑話等需要情感表現的場景。

只要有需要人聲的地方，TTS 都能派上用場，未來應用場景將更加多元化。

Ｑ：語言模型是怎麼訓練出來的？訓練語言模型需要哪些資料？

Ａ：

收集語音素材：
- 可以在專業錄音室錄製
- 也可以使用已有的聲音資料，如Podcast或YouTube影片的音訊
準備文字稿：
- 需要與語音素材相對應的文字稿
- 可能還需要標註注音、情緒等額外訊息
資料處理：
- 將語音素材和文字稿進行對應
- 可能需要標註情緒、語氣等訊息
模型訓練：
- 使用準備好的資料來訓練AI模型
- 訓練時間可能從一週到幾個月不等，取決於需求的複雜度
迭代最佳化：
- 初步訓練後，會進行測試和評估
- 根據需求可能會進行多次訓練和最佳化
特殊情境訓練：
- 可能需要針對特定場景（如吵架、高興、悲傷等）進行額外的訓練
音色和語氣調整：
- 確保模型可以模仿原始聲音的特點和說話方式

訓練的時長和複雜度取決於需求：

簡單的音色複製可能只需要幾小時的語音資料
完整的、能表達多種情緒的模型可能需要100小時以上的語音資料

最後，訓練好的模型通常需要在特定平台上使用，並且使用範圍會受到授權限制。整個過程涉及技術、法律和道德等多方面的考慮。

Ｑ：目前的中文語言模型都是對岸訓練出來的嗎？

Ａ：目前大部分的中文語音模型的確是由中國大陸那邊訓練出來的。這是因為中國大陸的相關廠商和研究人員較多，能取得的語音素材也較豐富，因此在中文語音模型的發展上相對領先。但台灣也開始投入中文語音模型的訓練，網際智慧就計畫在明年底前訓練出100個台灣本地的聲音模型，包含不同年齡層、性別、情境等，以滿足台灣在地的需求。

所以，雖然目前大部分中文語音模型來自對岸，但台灣也在積極發展自己的技術，未來可望有更多台灣在地的語音模型出現。。

Ｑ：套用中國語言模型的優缺點是什麼？？

Ａ：優點

現成可用： 中國大陸的語音模型發展較成熟，有許多現成的模型可供選擇，節省開發時間和成本。
技術成熟： 由於市場需求大，中國大陸的語音模型在技術上相對成熟，生成語音的品質較高，接近真人。
多樣性： 可選擇的模型較多，涵蓋不同聲音、口音、風格等，滿足不同應用場景的需求。

缺點

口音差異： 大部分模型以中國大陸口音為主，與台灣在地口音存在差異，可能影響使用者體驗。
情感表達受限： 雖然技術已進步，但在情感表達上仍有改進空間，尤其在需要豐富情感的場景，如笑話、戲劇等。
版權問題： 使用對岸模型可能涉及版權歸屬等法律問題，需注意授權範圍和使用規範。

Ｑ：要建立一個TTS語言模型需要多久的時間？

Ａ：

聲音模型的複雜度和精緻程度：
- 簡單的聲音複製或克隆，只需捕捉音色，可能只需幾分鐘到幾小時。
- 完整、高品質的聲音模型，涵蓋各種情境、情緒和語調，可能需要3個月到半年甚至更久。
錄音時長和資料量：
- 較短的錄音時長（幾小時）適合簡單應用或特定情境。
- 較長的錄音時長（數十小時甚至更多）能訓練出更豐富、多樣化的聲音模型，適用於各種場景。
訓練過程中的調整和最佳化：
- 訓練過程中可能需要多次調整和最佳化，以達到理想的聲音效果，這會增加所需時間。

結論

若追求快速、簡單的聲音模型，可在短時間內完成。
若追求高品質、多樣化的聲音模型，則需投入更多時間和資源。

Ｑ：客製自己聲音的好處是什麼？

Ａ：

提升自媒體內容產製效率：
- YouTuber、Podcaster 等自媒體創作者，可將聲音模型用於製作大量短影音、音訊內容，節省錄音時間和精力。
- 適用於需要頻繁發表內容、或有語言障礙但仍希望透過聲音傳遞訊息的創作者。
保護嗓音健康：
- 演講者、教師、歌手等需要頻繁使用聲音的職業，可透過聲音模型降低嗓音負擔，避免過度使用。
- 尤其在需要長時間錄製或大量發聲的情況下，能有效保護嗓音。
實現聲音的多樣化應用：
- 將個人聲音應用於遊戲 NPC、客服機器人、電話語音系統等，創造獨特的使用者體驗。
- 未來可能實現個人化 AI 助理，用自己的聲音提供服務和互動。
保存聲音，傳承情感：
- 為親人留下獨特的聲音記憶，即使在他們離開後，也能透過聲音模型與他們「對話」，傳遞情感。
- 可用於製作紀念影片、語音留言等，讓聲音成為珍貴的遺產。
開拓聲音變現的可能性：
- 未來可能出現聲音交易平台，讓個人將自己的聲音模型授權給他人使用，獲得被動收入。
- 尤其對於聲音獨特、有辨識度的配音員、演員等，具有商業價值。

總結： 客製化聲音的好處不僅在於提升效率、保護嗓音，更拓展了聲音應用的可能性，讓聲音成為個人化的表達工具，甚至具有情感和商業價值。

Ｑ：目前 TTS 有哪些技術難點需要克服？

Ａ：雖然 TTS 技術已經取得了很大進步，但仍存在一些技術難點需要克服，以達到更自然、更具表現力的語音合成效果。

情感和韻律的表達

挑戰： 目前 TTS 在情感和韻律的表達上仍有不足，生成的語音有時顯得平淡、機械，缺乏人類說話時自然的情感起伏和韻律變化。
解決方向：
- 蒐集更多帶有情感標註的語音資料，讓模型學習不同情感下的語音特徵。
- 發展更先進的模型架構，能夠更好地捕捉和生成情感和韻律訊息。
- 結合上下文理解和情感分析技術，使 TTS 能夠根據文本內容自動調整語音的情感和韻律。

多語言和方言的支持

挑戰： 不同語言和方言之間存在發音、語法、語調等差異，使得 TTS 模型難以同時適應多種語言和方言。
解決方向：
- 建立多語言和方言的語音資料庫，涵蓋各種語言和方言的語音樣本。
- 發展能夠處理多語言和方言的模型架構，例如利用遷移學習技術，將在某種語言上學到的知識遷移到其他語言。
- 針對特定語言和方言進行模型微調，以提高在該語言上的表現。

個性化和風格化的語音合成

挑戰： 每個人都有獨特的聲音特點和說話風格，如何讓 TTS 模型生成具有個性化和風格化的語音是一個挑戰。
解決方向：
- 蒐集更多個性化語音資料，包括不同說話風格、語速、語調等。
- 發展能夠捕捉和生成個性化特徵的模型架構。
- 允許使用者對生成的語音進行個性化調整，例如調整語速、語調、情感等。

實時性和計算效率

挑戰： 實現高品質、實時的語音合成需要大量的計算資源，這對於在移動設備或嵌入式系統上的應用是一個挑戰。
解決方向：
- 發展更高效的模型架構和算法，降低計算複雜度。
- 利用模型壓縮和量化技術，減小模型大小，提高運行效率。
- 結合硬體加速技術，例如使用 GPU 或專用 AI 晶片，加快語音合成速度。

倫理和安全問題

挑戰： TTS 技術可能被濫用於製作虛假音訊、詐騙等，引發倫理和安全問題。
解決方向：
- 建立健全的法律法規，規範 TTS 技術的使用。
- 發展能夠檢測和辨識 AI 生成語音的技術。
- 提高公眾對 AI 生成語音的認知，增強辨別能力。

雖然 TTS 技術已經取得了顯著的進展，但要實現真正自然、富有表現力、個性化的語音合成，仍有許多技術難點需要克服。透過不斷的技術創新和跨學科合作，相信 TTS 技術將會不斷進步，為我們帶來更多驚喜和應用。

Ｑ：以現在的技術，要訓練一個自己的的聲音難度高嗎？？

Ａ：以目前的技術來說，訓練一個自己的聲音模型的難度取決於您期望的品質和複雜度：

簡單的聲音複製或克隆

難度：低
技術：主要涉及聲音轉換技術，只需少量聲音樣本即可。
應用：適用於簡單的語音應用，如變聲器、語音助手等。
限制：只能模仿聲音的音色，無法捕捉更豐富的情感和表達。

完整、高品質的聲音模型

難度：高
技術：需要更複雜的深度學習模型和大量高質量的聲音資料。
應用：適用於需要自然、情感豐富的語音合成場景，如虛擬主播、有聲書等。
限制：需要專業錄音設備、長時間錄製、專業技術人員進行資料處理和模型訓練，成本較高。

對於一般人來說

若只想體驗簡單的聲音複製或克隆，目前已有不少線上工具可供使用，難度不高。
若想訓練高品質、個性化的聲音模型，仍有一定難度，需要專業設備、時間和技術支援。

訪談中提到的解決方案

自然書法公司提供客製化聲音模型服務，可協助一般人訓練自己的聲音。
若您已有大量現成的聲音素材（如Podcast錄音），可節省錄音時間，降低訓練難度。

結論

簡單的聲音複製或克隆技術已相對成熟，一般人可輕鬆嘗試。
訓練高品質、個性化的聲音模型仍有一定門檻，但隨著技術發展和服務普及，未來可能會變得更容易。

Ｑ：一般人也可以訓練自己語言的TTS模型嗎？

Ａ：是的，一般人現在也可以訓練自己的TTS模型，但難易程度取決於你期望的模型品質和複雜度。

簡單的聲音複製或克隆

這種模型主要捕捉你的音色特徵，技術門檻較低，市面上已有不少線上工具可供使用。
你只需上傳一段自己的聲音樣本，通常幾分鐘內就能生成一個簡單的聲音模型。
雖然操作簡單，但這種模型只能模仿你的音色，無法呈現豐富的情感和表達。

完整、高品質的聲音模型

這種模型能更全面地模擬你的聲音，包括各種情境、情緒和語調，但訓練難度較高。
你需要：
- 專業錄音設備：確保錄音品質清晰，減少雜音干擾。
- 長時間錄音：錄製數小時甚至數十小時的聲音素材，涵蓋各種情境和情感。
- 專業技術支援：尋求專業團隊協助資料處理、模型訓練和調優。
雖然難度較高，但自然書法等公司已提供客製化聲音模型服務，讓一般人也能擁有高品質的個人聲音模型。

結論