9 beste open-source text-to-speech-(TTS)-engines

Werk je met kunstmatige intelligentie (AI) of machine learning (ML) en heb je een text-to-speech-engine nodig? Dan kom je al snel uit bij een open-sourceoplossing. Laten we bekijken hoe text-to-speech-(TTS)-engines werken en welke open-sourceopties het beste zijn.

In deze eenvoudige gids vertel ik meer over TTS-engines en som ik enkele van de beste beschikbare opties op.

Wat is een text-to-speech-(TTS)-engine?

Voordat we met de lijst beginnen, definiëren we kort wat een text-to-speech-engine precies is.

Een text-to-speech-engine is software die geschreven tekst omzet in gesproken woorden. Het gebruikt natural language processing (NLP) om geschreven tekst te analyseren en te interpreteren en zet vervolgens een spraaksynthesizer in om menselijk klinkende spraak te genereren.

TTS-engines worden vaak gebruikt in toepassingen zoals virtuele assistenten, navigatiesystemen en toegankelijkheidstools.

Wil je met NLP aan de slag? DataCamps skill track Natural Language Processing in Python helpt je je technische kennis snel op peil te brengen.

Wat zijn open-source text-to-speech-(TTS)-engines?

Open-source text-to-speech-(TTS)-engines zijn waardevolle tools om geschreven tekst om te zetten in gesproken woorden, met toepassingen in toegankelijkheid, geautomatiseerde stemresponsen en virtuele assistenten, en meer.

Ze worden meestal ontwikkeld door een community van developers en uitgebracht onder een open-sourcelicentie, waardoor iedereen de software vrij kan gebruiken, aanpassen en verspreiden.

De 7 beste open-source text-to-speech-(TTS)-engines

Hier zijn een paar bekende open-source TTS-engines:

1. MaryTTS (Multimodal Interaction Architecture)

Een flexibele, modulaire architectuur voor het bouwen van TTS-systemen, inclusief een tool voor het bouwen van stemmen om nieuwe stemmen te genereren uit opgenomen audiogegevens.

Hier is een overzichtsdiagram van de architectuur achter deze engine:

Bron: MaryTTS GitHub

Deze architectuur bevat enkele basiscomponenten zoals:

• Een parser voor opmaaktaal: Een component die de opmaaktaal leest en interpreteert die in het tekstveld wordt gebruikt.
• Een processor: Een component die de geparse tekst inneemt en de nodige acties uitvoert, zoals omzetting naar spraak of het genereren van visuele output.
• Een synthesizer: Een component die verantwoordelijk is voor het produceren van de uiteindelijke output, of dat nu audio of visueel is. Hij voegt spraakkenmerken toe, zoals intonatie en klemtoon, om de output natuurlijker te laten klinken.

Voordelen: De MaryTTS-architectuur is zeer aanpasbaar, waardoor developers hun eigen parsers, processors en synthesizers kunnen maken die aansluiten op hun specifieke behoeften. Dit maakt het ook flexibel om de software in verschillende platformen en applicaties te integreren.

Nadelen: Door het sterk aanpasbare karakter kan er een leercurve zijn voor developers die niet bekend zijn met opmaaktaal en text-to-speech-technologie.

Link: GitHub

2. eSpeak

Een compacte open-source-software spraaksynthesizer voor Engels en andere talen; eSpeak produceert heldere en verstaanbare spraak in een breed scala aan talen. Het staat bekend om zijn eenvoud en kleine footprint.

eSpeak kan draaien op verschillende platformen, waaronder Windows, Linux, macOS en Android.

Voordelen: Eenvoudig te gebruiken, ondersteunt veel talen en stemmen.

Nadelen: Beperkte functies en aanpassingsmogelijkheden, en geschreven in C.

Link: GitHub

3. Festival Speech Synthesis System

Ontwikkeld door de Universiteit van Edinburgh. Festival biedt een algemeen raamwerk voor het bouwen van spraaksynthesesystemen en bevat voorbeelden van verschillende modules. Het wordt veel gebruikt voor onderzoek en onderwijs.

De onderstaande figuur toont de algemene uitingsstructuur van Festival. Deze heeft de vorm van een boom, met koppelingen tussen knooppunten die een relatie aangeven.

Bron: Semanticscholar

Voordelen: Zeer aanpasbaar, geschikt voor onderzoek.

Nadelen: Moeilijk voor beginners, vereist enige programmeerkennis.

Link: GitHub

4. Mimic

Bron: Mimic

Ontwikkeld door Mycroft AI. Mimic kan zeer natuurlijk klinkende spraak produceren. Het omvat Mimic 1, gebaseerd op het Festival Speech Synthesis System, en Mimic 2, dat deep neural networks gebruikt voor stemsynthetisering.

Voordelen: Biedt zowel traditionele als moderne methoden voor stemsynthetisering en ondersteunt meerdere talen.

Nadelen: Beperkte documentatie.

Link: GitHub

5. Mozilla TTS

Een deep-learning-gebaseerde TTS-engine die mikt op natuurlijkere, menselijk klinkende spraaksynthese. Het maakt gebruik van moderne neurale netwerkarchitecturen, met name sequence-to-sequence-modellen.

Voordelen: Gebruikt geavanceerde technologie voor natuurlijkere spraak en is gratis te gebruiken.

Nadelen: Beperkte taalondersteuning.

Link: GitHub

6. Tacotron 2 (door NVIDIA)

Hoewel het niet per se een engine is, is Tacotron 2 een neurale netwerkarchitectuur voor het genereren van natuurlijke spraak. Er zijn open-source-implementaties van Tacotron 2 beschikbaar, en het heeft veel ontwikkelingen in spraaksynthesetechnologie geïnspireerd.

Met dit systeem kunnen gebruikers spraak synthetiseren met ruwe transcripties zonder extra prosodie-informatie.

Voordelen: Ontwikkeld door NVIDIA, goed te gebruiken als neuraal netwerkmodel.

Nadelen: Vereist enige technische kennis voor implementatie.

Hoewel deze engine technisch behoorlijk lastig kan zijn om onder de knie te krijgen, kun je je altijd vertrouwd maken met gerelateerde neurale netwerkmodellen via online bronnen. Een voorbeeld is onze gids over neurale netwerken of onze tutorial over neurale netwerken.

Link: GitHub

7. ESPnet-TTS

Onderdeel van het ESPnet-project; deze TTS-engine is ontworpen voor end-to-end spraakverwerking, inclusief zowel spraakherkenning als -synthese. Hij gebruikt moderne deep-learningtechnieken om spraak te genereren.

Voordelen: Modern en flexibel, ondersteunt meerdere talen.

Nadelen: Vereist enige technische kennis voor implementatie.

Link: GitHub

8. Coqui TTS

Coqui TTS is een modern open-source text-to-speech-framework dat een reeks voorgetrainde modellen biedt voor verschillende talen en accenten. Het is gebouwd bovenop TensorFlow en ondersteunt neurale TTS-modellen zoals Tacotron 2, FastSpeech en meer.

Voordelen:

• Biedt voorgetrainde modellen voor snelle inzet.
• Zeer modulair, waardoor je kunt experimenteren met verschillende neurale TTS-architecturen.
• Actief onderhouden met een sterke community en gedetailleerde documentatie.

Nadelen:

• Vereist vertrouwdheid met deep-learningframeworks zoals TensorFlow of PyTorch.
• Veel resources nodig voor het trainen van aangepaste modellen.

Link: GitHub

9. Larynx

Larynx, ontwikkeld door het Mycroft AI-team, is een geavanceerd TTS-systeem dat spraaksynthese van hoge kwaliteit biedt met ondersteuning voor meerdere talen. Het is gebaseerd op Tacotron 2 en WaveGlow voor natuurlijk klinkende spraakgeneratie.

Voordelen:

• Produceert realistische en menselijk klinkende spraak.

• Ondersteunt standaard een breed scala aan talen en stemmen.

• Eenvoudiger te installeren en gebruiken dan sommige andere neurale TTS-engines.

Nadelen:

• Vereist veel rekenkracht voor training en inferentie.

• Beperkte aanpassingsmogelijkheden vergeleken met sommige andere engines.

Link: GitHub

Open-source TTS-engines vergeleken

Toepassingen van TTS-engines

Hier zijn enkele manieren waarop de bovenstaande TTS-engines kunnen worden gebruikt:

1. Virtuele assistenten

Met behulp van text-to-speech-engines zoals hierboven genoemd, kunnen virtuele assistenten worden gebouwd. Deze virtuele assistenten kunnen lijken op enterprise-spraakassistenten zoals Siri en Alexa.

Sommige kunnen zelfs worden gebruikt voor toegankelijkheidsondersteuning voor gebruikers met een visuele beperking, zodat zij geschreven tekst kunnen beluisteren in plaats van lezen.

2. Automatische stemresponsen met AI-stem

TTS-engines worden ook gebruikt in geautomatiseerde responsystemen, zoals telefoon- of chatbotassistenten. Deze engines kunnen antwoorden voorlezen op basis van specifieke prompts en interacties, wat zorgt voor een menselijkere ervaring voor gebruikers.

3. Voice-over voor video en beeld

Text-to-speech-technologie kan ook voice-overs genereren voor video’s of afbeeldingen, waardoor content dynamischer en aantrekkelijker wordt.

Zo kan de eSpeak-engine worden gebruikt om voice-overs toe te voegen aan video’s in verschillende talen, waardoor ze toegankelijker en aantrekkelijker worden voor een groter publiek.

Dit is vooral nuttig voor toepassingen in marketing, e-learning en entertainment.

Uitdagingen bij het gebruik van open-source TTS-engines

Een open-sourceoptie gebruiken kan kosteneffectief zijn en meer flexibiliteit bieden voor aanpassing. Er zijn echter ook enkele uitdagingen verbonden aan het gebruik van deze engines:

1. Beperkte taalondersteuning

Veel open-source TTS-engines hebben beperkte taalondersteuning in vergelijking met commerciële oplossingen.

Deze beperking kan een struikelblok zijn voor gebruikers die TTS in minder gangbare talen nodig hebben.

2. Aanpassing en implementatie

De meeste open-source TTS-engines vereisen enige programmeerkennis voor aanpassing en implementatie. Dit maakt het voor reguliere business-stakeholders lastig om ze zonder technische ondersteuning te gebruiken.

Dit kan een uitdaging zijn voor individuen of organisaties zonder technische expertise.

3. Kostenoverwegingen

Hoewel open-source-engines gratis te gebruiken zijn, kunnen ze extra resources en tijd vereisen voor aanpassing en implementatie.

Daarnaast moet een engineer of analist met de juiste kennis van TTS-engines worden aangenomen of opgeleid.

Daarom kunnen commerciële oplossingen in sommige gevallen op de lange termijn kosteneffectiever zijn.

4. Ondersteuning en documentatie

Omdat open-sourceprojecten beperkte resources hebben en community-gedreven zijn, is er niet altijd uitgebreide ondersteuning en documentatie beschikbaar.

Bron: ESPnet-documentatie

Daardoor kan het lastig zijn voor gebruikers om problemen op te lossen of te leren hoe ze de engine effectief gebruiken.

Maar naarmate deze engines populairder worden en meer developers bijdragen, kan deze uitdaging in de loop van de tijd afnemen.

5. Beveiliging en prestaties

Omdat open-source-engines door een community worden ontwikkeld en onderhouden, kunnen er zorgen zijn over beveiliging en prestaties.

Deze risico’s kunnen echter worden beperkt door de code en updates van de engine goed te screenen en te monitoren.

Daarnaast kan het kiezen voor betrouwbare en gerenommeerde open-sourceprojecten helpen om deze zorgen weg te nemen.

De beste engine kiezen voor TTS-integratie

Laten we nu bespreken hoe je de juiste engine voor je text-to-speech-model selecteert.

Hier zijn enkele factoren om te overwegen:

1. Doel en use-case

Begin met het identificeren van je specifieke use-case en het doel van TTS. Begrijp welke functies en aanpassingsopties nodig zijn voor je project en kies vervolgens een passende engine.

2. Taalondersteuning

Als je ondersteuning voor een specifieke taal of meerdere talen nodig hebt, kies dan een engine die die mogelijkheden biedt.

In dat geval kan kiezen voor de eSpeak-engine een betere optie voor je zijn.

3. Kosten en budget

Houd rekening met je budget en resources voordat je een engine selecteert. Hoewel open-sourceopties op de lange termijn kosteneffectief kunnen zijn, kunnen ze extra resources vereisen voor aanpassing en implementatie.

4. Technische expertise

Beoordeel het vaardigheidsniveau van je team of van jezelf bij het werken met TTS-engines. Als je geen technische expertise hebt, overweeg dan een commerciële oplossing met gebruiksvriendelijke interfaces en support.

5. Prestaties en kwaliteit

Zorg ervoor dat de engine die je kiest spraakoutput van hoge kwaliteit en natuurlijk klinkend levert. Je wilt misschien ook verschillende engines testen om te zien welke het best aansluit bij het gewenste prestatieniveau.

Tot slot

Text-to-speech-technologie heeft een grote sprong gemaakt richting natuurlijkere, menselijk klinkende spraak. Met talloze open-sourceopties is het nu toegankelijker en kosteneffectiever om TTS in uiteenlopende toepassingen te integreren.

Houd er echter rekening mee dat er ook beperkingen en uitdagingen horen bij open-source-engines voordat je een beslissing neemt. Ik hoop dat deze gids je meer inzicht heeft gegeven in TTS-engines en je helpt bij het kiezen van de beste optie voor jouw behoeften.

Zoek je manieren om dit proces om te draaien? Bekijk dan onze cursus Spoken Language Processing in Python.