7 mejores motores de texto a voz (TTS) de código abierto

¿Trabajas con inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático (AM) y necesitas un motor de texto a voz? En ese caso, necesitarás una solución de código abierto. Exploremos cómo funcionan los motores de texto a voz (TTS) y algunas de las mejores opciones de código abierto.

En esta sencilla guía, compartiré más información sobre los motores TTS y enumeraré algunas de las mejores opciones disponibles.

¿Qué es un motor de texto a voz (TTS)?

Antes de empezar con la lista, definamos rápidamente qué es realmente un motor de texto a voz.

Un motor de texto a voz es un programa informático que convierte el texto escrito en palabras habladas. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN ) para analizar e interpretar el texto escrito y, a continuación, utiliza un sintetizador de voz para generar un habla similar a la humana.

Los motores TTS se utilizan habitualmente en aplicaciones como asistentes virtuales, sistemas de navegación y herramientas de accesibilidad.

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¿Qué son los motores de texto a voz (TTS) de código abierto?

Los motores de texto a voz (TTS) de código abierto son herramientas valiosas para convertir texto escrito en palabras habladas, lo que permite aplicaciones en accesibilidad, respuestas de voz automatizadas y asistentes virtuales, entre otras.

Suelen ser desarrollados por una comunidad de desarrolladores y publicados bajo una licencia de código abierto, que permite a cualquiera utilizar, modificar y distribuir el software libremente.

Los 7 mejores motores de texto a voz (TTS) de código abierto

Aquí tienes algunos motores TTS de código abierto muy conocidos:

1. MaryTTS (Multimodal Interaction Architecture)

Una arquitectura flexible y modular para construir sistemas TTS, que incluye una herramienta de construcción de voces para generar voces nuevas a partir de datos de audio grabados.

Aquí tienes un esquema general de la arquitectura de este motor:

Fuente: MaryTTS GitHub

Esta arquitectura incluye algunos componentes básicos como

• Un analizador de lenguaje de marcas: Un componente que lee e interpreta el lenguaje de marcado utilizado en el campo de texto.
• Un procesador: Un componente que recibe el texto analizado y realiza las acciones necesarias, como convertirlo en voz o generar una salida visual.
• Un sintetizador: Componente responsable de producir la salida final, ya sea sonora o visual. Ayuda a añadir características del habla, como entonación e inflexión, para que la salida suene más natural.

Pros: La arquitectura MaryTTS es altamente personalizable, lo que permite a los desarrolladores crear sus propios analizadores sintácticos, procesadores y sintetizadores para adaptarlos a sus necesidades específicas. Esto también permite flexibilidad a la hora de integrar el software en diferentes plataformas y aplicaciones.

Contras: Debido a su naturaleza altamente personalizable, puede haber una curva de aprendizaje para los desarrolladores que no estén familiarizados con el lenguaje de marcado y la tecnología de texto a voz.

2. eSpeak

Sintetizador de voz compacto de software de código abierto para inglés y otros idiomas, eSpeak produce un habla clara e inteligible en una amplia gama de idiomas. Es conocida por su sencillez y por ocupar poco espacio.

eSpeak puede ejecutarse en varias plataformas, como Windows, Linux, macOS y Android.

Pros: Fácil de usar, admite muchos idiomas y voces.

Contras: Funciones y opciones de personalización limitadas, y escrito en C.

Link: GitHub

3. Sistema de síntesis de voz para festivales

Desarrollado por la Universidad de Edimburgo, Festival ofrece un marco general para construir sistemas de síntesis del habla, además de incluir ejemplos de varios módulos. Se utiliza mucho con fines educativos y de investigación.

La figura siguiente muestra la estructura general del enunciado de Festival. Tiene forma de árbol con enlaces entre nodos que muestran una relación.

Fuente

Pros: Altamente personalizable, adecuado para fines de investigación.

Contras: Difícil de usar para principiantes, requiere algunos conocimientos de codificación.

Link: GitHub

4. Mímica

Fuente: Mímica

Desarrollado por Mycroft AI, Mimic es capaz de producir un habla muy natural. Incluye Mimic 1, basado en el Sistema de Síntesis de Voz Festival, y Mimic 2, que utiliza redes neuronales profundas para la síntesis de voz.

Pros: Ofrece métodos de síntesis de voz tradicionales y modernos, y admite varios idiomas.

Contras: Documentación limitada.

Link: GitHub

5. Mozilla TTS

Un motor TTS basado en el aprendizaje profundo que pretende crear una síntesis del habla más natural y parecida a la humana. Aprovecha las arquitecturas modernas de redes neuronales, en particular los modelos secuencia a secuencia.

Pros: Utiliza tecnología avanzada para un habla más natural y es de uso gratuito.

Contras: Soporte lingüístico limitado.

Link: GitHub

6. Tacotron 2 (por NVIDIA)

Aunque no es un motor propiamente dicho, Tacotron 2 es una arquitectura de modelo de red neuronal para generar habla natural. Existen implementaciones de código abierto de Tacotron 2, y ha inspirado muchos desarrollos en la tecnología de síntesis del habla.

Este sistema permite a los usuarios sintetizar el habla utilizando transcripciones en bruto sin ninguna información prosódica adicional.

Pros: Desarrollado por NVIDIA, bueno para ser utilizado como modelo de red neuronal.

Contras: Requiere algunos conocimientos técnicos para su aplicación.

Aunque este motor puede ser bastante difícil de dominar técnicamente, siempre puedes familiarizarte con los modelos de redes neuronales relacionados a través de recursos en línea. Uno de esos lugares sería nuestra guía sobre redes neuronales o nuestro tutorial sobre redes neuronales.

Link: GitHub

7. ESPnet-TTS

Este motor TTS, que forma parte del proyecto ESPnet, está diseñado para el procesamiento del habla de principio a fin, incluyendo tanto el reconocimiento como la síntesis del habla. Utiliza modernas técnicas de aprendizaje profundo para generar el habla.

Pros: Moderno y flexible, admite varios idiomas.

Contras: Requiere algunos conocimientos técnicos para su aplicación.

Enlace: GitHub

Comparación de motores TTS de código abierto

Aplicaciones de los motores TTS

Aquí tienes algunas formas de utilizar los motores TTS anteriores:

1. Asistentes virtuales

Mediante el uso de motores de texto a voz como los mencionados anteriormente, se pueden crear asistentes virtuales. Estos asistentes virtuales pueden ser similares a los asistentes de voz de las empresas, como Siri y Alexa.

Algunos de ellos pueden utilizarse incluso para ayudar a la accesibilidad de los usuarios con deficiencias visuales, permitiéndoles oír el texto escrito en lugar de leerlo.

2. Respuestas de voz automáticas con voz AI

Los motores TTS también se utilizan en sistemas de respuesta automática, como asistentes telefónicos o chatbot. Estos motores pueden leer en voz alta respuestas basadas en indicaciones e interacciones específicas, proporcionando a los usuarios una experiencia más parecida a la humana.

3. Voz en off de vídeo/imagen

La tecnología de texto a voz también puede generar voces en off para vídeos o imágenes, lo que permite un contenido más dinámico y atractivo.

Por ejemplo, el motor eSpeak puede utilizarse para añadir voces en off a vídeos en diferentes idiomas, haciéndolos más accesibles y atractivos para un público más amplio.

Esto es especialmente útil para aplicaciones en marketing, aprendizaje electrónico e industrias del entretenimiento.

Retos del uso de motores TTS de código abierto

Utilizar una opción de código abierto puede ser rentable y ofrece más flexibilidad para la personalización. Sin embargo, el uso de estos motores plantea algunos retos:

1. Soporte lingüístico limitado

Muchos motores TTS de código abierto tienen un soporte lingüístico limitado en comparación con las soluciones comerciales.

Esta limitación puede suponer una barrera para los usuarios que necesiten TTS en las lenguas menos utilizadas.

2. Personalización e implementación

La mayoría de los motores TTS de código abierto requieren algunos conocimientos de codificación para personalizarlos e implementarlos. Esto hace que sea difícil para las partes interesadas habituales de la empresa utilizarlos sin ayuda técnica.

Esto puede ser un reto para personas u organizaciones sin conocimientos técnicos.

3. Consideraciones sobre los costes

Aunque los motores de código abierto son de uso gratuito, pueden requerir recursos y tiempo adicionales para su personalización e implementación.

Además, hay que contratar o formar a un ingeniero o analista con los conocimientos pertinentes sobre motores TTS.

Por tanto, en algunos casos, las soluciones comerciales pueden ser más rentables a largo plazo.

4. Asistencia y documentación

Al disponer de recursos limitados y estar impulsados por la comunidad, los proyectos de código abierto no siempre disponen de un amplio soporte y documentación.

Fuente: Documentación de ESPnet

Esto puede dificultar que los usuarios resuelvan los problemas o aprendan a utilizar el motor con eficacia.

Sin embargo, a medida que estos motores sigan ganando popularidad y más desarrolladores contribuyan a ellos, este reto puede disminuir con el tiempo.

5. Seguridad y rendimiento

Como los motores de código abierto son desarrollados y mantenidos por una comunidad, puede haber problemas de seguridad y rendimiento.

Sin embargo, estos riesgos pueden mitigarse mediante una investigación y supervisión adecuadas del código y las actualizaciones del motor.

Además, elegir proyectos de código abierto fiables y de buena reputación puede ayudar a aliviar estas preocupaciones.

Elegir el mejor motor para la integración TTS

Veamos ahora cómo seleccionar el motor adecuado para tu modelo de texto a voz.

Aquí tienes algunos factores a tener en cuenta:

1. Finalidad y caso de uso

Empieza por identificar tu caso de uso específico y el propósito de utilizar el TTS. Comprende qué características y opciones de personalización son necesarias para tu proyecto, y luego elige un motor en consecuencia.

2. Apoyo lingüístico

Si necesitas compatibilidad con un idioma concreto o con varios idiomas, asegúrate de elegir un motor que ofrezca esas posibilidades.

En ese caso, optar por el motor eSpeak puede ser una opción mejor para ti.

3. Coste y presupuesto

Ten en cuenta tu presupuesto y tus recursos antes de elegir un motor. Aunque las opciones de código abierto pueden ser rentables a largo plazo, pueden requerir recursos adicionales para su personalización e implementación.

4. Experiencia técnica

Evalúa el nivel de destreza de tu equipo o de ti mismo cuando trabajes con motores TTS. Si no tienes conocimientos técnicos, considera la posibilidad de optar por una solución comercial que ofrezca interfaces fáciles de usar y asistencia.

5. Rendimiento y calidad

Asegúrate de que el motor que elijas proporcione una salida de voz de alta calidad y sonido natural. También puedes probar distintos motores para ver cuál se ajusta mejor al nivel de rendimiento que deseas.

Reflexiones finales

La tecnología de conversión de texto a voz ha avanzado mucho para proporcionar una salida de voz más natural y parecida a la humana. Con numerosas opciones de código abierto disponibles, ahora es más accesible y rentable integrar el TTS en diversas aplicaciones.

Sin embargo, también tendrás que contar con algunas limitaciones y retos que conlleva el uso de motores de código abierto antes de tomar una decisión. Espero que esta guía te haya proporcionado una mayor comprensión de los motores TTS y te haya ayudado a seleccionar el mejor para tus necesidades.

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