Synthesia技术浅析(四):自然语言处理

Synthesia 的自然语言处理(NLP)模块是其核心技术之一,涵盖了文本转语音(TTS)、情感分析以及多语言支持等多个方面。

一、文本转语音(TTS)

1. 关键组件

Synthesia 的 TTS 系统主要依赖于 Tacotron 2 和 WaveGlow 模型。这些模型共同作用,将文本转换为高质量的语音。

2. 过程模型详解

2.1 文本预处理

文本预处理是 TTS 的第一步,包括分词、标点符号处理、数字和日期格式转换等。

  • 分词(Tokenization):将文本分割成单词或子词。
  • 标点符号处理:处理标点符号,如去除或转换为特定标记。
  • 数字和日期格式转换:将数字和日期转换为文本形式。
2.2 文本编码

文本编码是将预处理后的文本转换为模型可以理解的向量表示。

  • 词嵌入(Word Embedding):使用预训练的词向量(如 Word2Vec、GloVe)或上下文敏感的嵌入(如 BERT 嵌入)。

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