كيف تعمل ميزة تحويل النص إلى كلام باللغة العربية الطبيعية: دليل إلى العروض والأشكال الموجية وجودة الصوت

بمجرد تحديد الميزات اللغوية والعرضية، يجب على نظام TTS تحويل هذا التمثيل المجرد إلى شكل موجة مسموع. تتم معالجة هذه العملية من خلال مكون يسمى a مشفر صوتي. تعد جودة برنامج الترميز الصوتي محددًا أساسيًا لدقة الصوت النهائية.

‍

غالبًا ما كانت أجهزة التشفير البارامترية المبكرة تنتج صوتًا صاخبًا ومكتومًا. تم تقديم ظهور التعلم العميق مشفرات صوتية عصبية، والتي تتعلم توليد أشكال موجات صوتية خام من الميزات الصوتية (mel-spectrograms)، مما يؤدي إلى تحسين الجودة بشكل كبير.

‍

‍

بالإضافة إلى الأشكال الأولية والموجة، تساهم العديد من العوامل الأخرى في الجودة الشاملة لـ جمعية ترجمة النصوص باللغة العربية صوت. غالبًا ما ترتبط هذه بمعالجة نص الواجهة الأمامية والبيانات المستخدمة لتدريب النظام.

عقبة التقسيم

واحدة من أهم العقبات هي التشكيل. عادةً ما تحذف اللغة العربية المكتوبة علامات العلة القصيرة، مما يؤدي إلى الغموض. يجب أن يقوم نظام TTS أولاً باستعادة علامات التشكيل هذه لتحديد النطق الصحيح. يؤدي الخطأ في التشكيل مباشرة إلى خطأ في النطق.

‍

على سبيل المثال، يمكن أن تعني الكلمة غير المميزة «علم»:

• علم (علم)
• عالم (علم)
• علامة (قام بالتدريس)

‍

تتطلب عملية التشكيل الدقيقة فهمًا عميقًا للصيغة والسياق. غالبًا ما تُستخدم أدوات NLP المتخصصة كخطوة معالجة مسبقة لإضافة علامات التشكيل تلقائيًا قبل إرسال النص إلى نموذج TTS.

‍

يجب أن تحتوي بيانات التدريب على أمثلة كافية لجميع الصوتيات العربية، وخاصة الأصوات الفريدة للغة العربية مثل الحروف الساكنة المؤكدة (ص، ض، ط، ض) والأصوات الحلقية (ع، ح). ستؤدي البيانات غير الكافية لهذه الأصوات إلى صوت يبدو مؤثرًا أو غير واضح.

‍

أخيرًا، يشكل التنوع الديالكتيكي الواسع في العالم العربي تحديًا كبيرًا. تركز معظم مجموعات البيانات المتاحة على MSA. سيبدو نظام TTS المدرب على MSA متينًا وغير طبيعي عند توليد خطاب جدلي. يعد الافتقار إلى مجموعات بيانات عامة كبيرة وعالية الجودة لللهجات الإقليمية عقبة رئيسية تعيق تطوير الصوت الطبيعي حقًا اللهجة العربية TTS.

‍