Die Definition und Klassifizierung der TTS-Annotation
TTS-Annotation bezieht sich auf die Annotationsarbeit, die während des Text-zu-Sprache-Syntheseprozesses durchgeführt wird. Unter TTS-Technologie versteht man die Technologie, die Text automatisch in Sprache umwandelt. Es verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, darunter Sprachassistenten, Sprachnavigation, automatische Sprachantwortsysteme usw.
Die Arten von TTS-Anmerkungen umfassen Folgendes:
Textanmerkung: Originaltext, einschließlich Spracherkennungstransliteration und in natürlicher Sprache generierter Text.
Phonem-Annotation: Markieren Sie die Position jedes Phonems im Text und den entsprechenden Phoneminhalt, der zum Trainieren des Phonemklassifikators im TTS-Modell verwendet wird.
Prosodische Annotation bezieht sich auf die Annotation grundlegender phonetischer Einheiten (wie Silben oder Wörter) im Text und die Aufzeichnung ihrer phonetischen Eigenschaften, wie Tonhöhe, Dauer und Intensität. Diese Annotationen werden verwendet, um Prosodiemodelle in TTS-Modellen (Text-to-Speech) zu trainieren.
Sprachanmerkung: Kommentieren Sie die grundlegenden Informationen des von TTS generierten Sprachaudios, wie Audiolänge, Abtastrate, Bittiefe usw.
Absichtsanmerkung: Kommentieren Sie die Absicht oder emotionale Information im Text, die zum Trainieren des Emotionsmodells im TTS-Modell oder des Emotionserkennungsmodells in der Sprachinteraktion verwendet wird.
Ausspracheanmerkung: Markieren Sie die Ausspracheunterschiede in verschiedenen Sprachen oder Dialekten, die zum Trainieren des Aussprachemodells im TTS-Modell verwendet werden.
Anmerkung zur Sprachgeschwindigkeit: Markieren Sie die Sprachgeschwindigkeitsinformationen des Textes, einschließlich Satzpausen, Intonation, Sprachgeschwindigkeitsänderungen usw., die zum Trainieren des Sprachgeschwindigkeitskontrollmodells im TTS-Modell verwendet werden.
Kennzeichnung der Sprachsyntheseparameter: Kennzeichnen Sie die charakteristischen Parameter im TTS-Modell, wie z. B. Grundfrequenz, Harmonische, Parameter des Stimmtrakts usw., die zum Trainieren des Sprachsynthesemodells im TTS-Modell verwendet werden.
Der Zweck der TTS-Annotation besteht darin, Computern zu ermöglichen, Text richtig zu verstehen und zu verarbeiten und dann eine natürliche und flüssige Sprache zu erzeugen. Bei der TTS-Annotation muss der Text verarbeitet werden, z. B. Wortsegmentierung, Phonemkonvertierung und Silbenteilung, damit der Computer die Bedeutung und Ausspracheregeln jedes Wortes, jedes Phonems und jeder Silbe genau verstehen kann. Das Ergebnis der TTS-Annotation ist eine Annotationsdatei, die Informationen wie Phoneme, Silben, Betonung und Rhythmus enthält.
Bei der TTS-Annotation müssen Sie einige wichtige Punkte beachten. Zunächst muss der Text segmentiert werden, indem lange Sätze in Phrasen oder Wörter unterteilt werden, damit der Computer die Bedeutung und grammatikalische Struktur jedes Wortes richtig verstehen kann. Zweitens ist eine Phonemkonvertierung erforderlich, um jedes Wort in die entsprechende Phonemsequenz umzuwandeln. Phonem ist das kleinste Phonem, das die Sprache ausmacht, und die Grundeinheit der Sprachsynthese. Bei der Konvertierung von Phonemen müssen die Regeln des fortlaufenden Lesens und der diakritischen Zeichen zwischen Phonemen berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die erzeugte Sprache reibungslos und natürlich ist.
Zusätzlich zur Wortsegmentierung und Phonemkonvertierung erfordert die TTS-Annotation auch Silbenteilung, Betonungsmarkierung und Reimannotation. Silben sind die Kombination von Phonemen, aus denen ein Wort besteht, und jede Silbe hat eine Betonung. Bei der TTS-Annotation muss die Betonungsposition jedes Wortes markiert werden, um sicherzustellen, dass die generierte Sprache die richtige Betonung und den richtigen Rhythmus aufweist. Gleichzeitig müssen auch prosodische Informationen wie Intonation, Sprechgeschwindigkeit, Pausen usw. annotiert werden, um die erzeugte Sprache natürlicher und flüssiger zu gestalten.
TTS-Annotation verfügt normalerweise über zwei Methoden: eine ist die manuelle Annotation und die andere ist die KI-Annotation.
Manuelle Annotation ist ein manueller Annotationsprozess, bei dem menschliche Annotatoren den Text Wort für Wort anhören und ihn in entsprechende Sprachanmerkungen umwandeln müssen. Bei der KI-Annotation werden Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet, um Text automatisch in Sprachanmerkungen umzuwandeln, wodurch Kosten und Zeit für manuelle Anmerkungen reduziert werden. Obwohl KI-Annotationen schneller und effizienter sind, ist die Qualität möglicherweise nicht so gut wie bei menschlichen Anmerkungen, da der KI-Algorithmus möglicherweise Fehler macht oder bestimmte Sprachmerkmale nicht erkennt. Daher ist es in praktischen Anwendungen normalerweise erforderlich, die beiden Annotationsmethoden zu kombinieren, um die Qualität und Effizienz der Annotation zu verbessern.
Sie können sich über den Crowdsourcing-Datendienst von NetEase Fuxi informieren und die Plattform nutzen, um eine RLHF-Trainingsstrategie zu erstellen, die es manuellen Annotatoren ermöglicht, in Echtzeit am Modelltrainings- und Optimierungsprozess teilzunehmen. Die Plattform prüft zunächst typische Feature-Daten für die manuelle Annotation und führt dann in Echtzeit ein Reflow-Modelltraining basierend auf den Ergebnissen der manuellen Annotation durch, um einen geschlossenen Datenkreislauf zu bilden, die Modelleffekte zu verbessern und eine automatische Annotation zu erreichen. Schließlich berechnet die Plattform auch die historische Aufgabenleistung des Benutzers in Echtzeit basierend auf den historischen Aufgabenergebnissen des Benutzers und führt eine automatische Qualitätsprüfung aller Daten durch.
Im Allgemeinen bezieht sich TTS-Annotation auf die Arbeit, die das Kommentieren von Sprachdaten in der TTS-Technologie erfordert, mit dem Ziel, Computer in die Lage zu versetzen, Text richtig zu verstehen und zu verarbeiten und dann natürliche und flüssige Sprache zu erzeugen. TTS-Annotation erfordert Wortsegmentierung, Phonemkonvertierung, Silbenteilung, Betonungsmarkierung und Reimannotation usw. und erfordert normalerweise manuelle oder automatisierte Annotationen.
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