import{s as Ht,n as Mt,o as wt}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as Pt,i as dt,g as p,s as n,r as R,A as kt,h as a,f as l,c as s,j as Ct,u as j,x as T,k as gt,y as Rt,a as i,v as A,d as V,t as z,w as y}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as E}from"../chunks/Heading.6643a2f7.js";function jt(Tt){let f,J,d,K,r,U,u,ft="Задача преобразования текста в речь (называемая также <em>синтезом речи</em>) сопряжена с целым рядом трудностей.",G,m,rt=`Во-первых, как и в ранее рассмотренном случае автоматического распознавания речи, согласование текста и речи может быть затруднено.
Однако, в отличие от ASR, TTS - это проблема отображения <strong>одного ко многим</strong>, т.е. один и тот же текст может быть синтезирован множеством различных способов. Подумайте о разнообразии голосов и стилей речи,
которые вы слышите ежедневно - каждый человек по-своему произносит одно и то же предложение, но все они правильные и верные! Даже разные выходные данные (спектрограммы или формы волны звука)
могут соответствовать одной и той же истине. Модель должна научиться генерировать правильную длительность и время для каждой фонемы, слова или предложения, что может оказаться непростой задачей,
особенно для длинных и сложных предложений.`,q,o,ut=`Далее, существует проблема дальних зависимостей: язык имеет временной аспект, и понимание смысла предложения
часто требует учета контекста окружающих слов. Убедиться в том, что модель TTS улавливает и сохраняет контекстную информацию
в длинных последовательностях, очень важно для создания связной и естественно звучащей речи.`,B,h,mt=`Наконец, для обучения TTS-моделей обычно требуются пары из текста и соответствующих записей речи. Кроме того, для того чтобы
модель могла генерировать речь, звучащую естественно для различных дикторов и стилей речи, данные должны содержать разнообразные и
репрезентативные образцы речи от различных дикторов. Сбор таких данных является дорогостоящим, трудоемким и для некоторых языков
нецелесообразным. Вы можете подумать, почему бы просто не взять набор данных, предназначенный для ASR (автоматического распознавания речи), и не использовать его для
обучения модели TTS? К сожалению, наборы данных автоматического распознавания речи (ASR) - не самый лучший вариант. Особенности, которые
делают его полезным для ASR, например, чрезмерный фоновый шум, обычно нежелательны в TTS. Очень хорошо, если вы можете
выделить речь из шумной уличной записи, но не очень хорошо, если ваш голосовой помощник отвечает вам на фоне гудка машин
и бурного строительства на заднем плане. Тем не менее, некоторые наборы данных ASR иногда могут быть полезны для дообучения,
так как найти высококачественные, многоязычные и многоголосые наборы данных TTS может быть довольно сложно.`,Z,c,ot="Рассмотрим несколько наборов данных, подходящих для TTS, которые можно найти на 🤗 Hub.",D,v,F,$,ht=`<a href="https://huggingface.co/datasets/lj_speech" rel="nofollow">LJSpeech</a> представляет собой набор данных, состоящий из 13 100 англоязычных аудиоклипов,
сопоставленных с соответствующими транскрипциями. Набор содержит запись чтения одним диктором предложений
из 7 нехудожественных книг на английском языке. LJSpeech часто используется в качестве эталона для оценки моделей TTS
благодаря высокому качеству звука и разнообразию лингвистического контента.`,I,L,N,S,ct=`<a href="https://huggingface.co/datasets/facebook/multilingual_librispeech" rel="nofollow">Multilingual LibriSpeech</a> является многоязычным расширением
набора данных LibriSpeech, представляющего собой крупномасштабную коллекцию прочитанных англоязычных аудиокниг. Многоязычный LibriSpeech
расширяется за счет включения дополнительных языков, таких как немецкий, голландский, испанский, французский, итальянский, португальский и польский.
Он предлагает аудиозаписи вместе с выверенными транскрипциями для каждого языка. Этот набор данных представляет собой ценный ресурс
для разработки многоязычных систем TTS и изучения методов межъязыкового синтеза речи.`,O,x,Q,b,vt=`<a href="https://huggingface.co/datasets/vctk" rel="nofollow">VCTK</a> - это набор данных, специально разработанный для исследований и разработок в области преобразования текста в речь.
Он содержит аудиозаписи 110 дикторов английского языка с различными акцентами. Каждый диктор зачитывает около 400 предложений,
которые были выбраны из газеты, <a href="https://www.dialectsarchive.com/the-rainbow-passage" rel="nofollow">радужного отрывка</a>* и элективного абзаца, использованного для архива акцентов речи.
VCTK представляет собой ценный ресурс для обучения TTS-моделей с различными голосами и акцентами, что позволяет осуществлять более естественный и разнообразный
синтез речи.`,W,_,X,C,$t=`<a href="https://huggingface.co/datasets/cdminix/libritts-r-aligned" rel="nofollow">Libri-TTS/ LibriTTS-R</a> это многоголосный корпус английской речи,
включающий около 585 часов чтения английской речи с частотой дискретизации 24 кГц, подготовленный компанией Heiga Zen при содействии членов команд Google Speech
и Google Brain. Корпус LibriTTS предназначен для исследования TTS. Он создан на основе оригинальных материалов
(аудиофайлов mp3 из LibriVox и текстовых файлов из Project Gutenberg) корпуса LibriSpeech. Основные отличия
от корпуса LibriSpeech перечислены ниже:`,Y,g,Lt="<li>Аудиофайлы имеют частоту дискретизации 24 кГц.</li> <li>Речь разбита на фрагменты.</li> <li>Включены как оригинальные, так и нормализованные тексты.</li> <li>Контекстная информация (например, соседние предложения) может быть извлечена.</li> <li>Исключены фразы со значительным фоновым шумом.</li>",tt,H,St="Собрать хороший набор данных для TTS - задача не из легких, поскольку такой набор должен обладать несколькими ключевыми характеристиками:",et,M,xt=`<li>Качественные и разнообразные записи, охватывающие широкий спектр речевых паттернов, акцентов, языков и эмоций. Записи должны быть чистыми, без фоновых шумов и демонстрировать естественные характеристики речи.</li> <li>Транскрипция: Каждая аудиозапись должна сопровождаться соответствующей текстовой транскрипцией.</li> <li>Разнообразие лингвистического контента: Набор данных должен содержать разнообразный лингвистический контент, включая различные типы предложений, фраз и слов. Он должен охватывать различные темы, жанры и области,
чтобы обеспечить способность модели работать с различными языковыми контекстами.</li>`,lt,w,bt=`Хорошая новость заключается в том, что вряд ли вам придется обучать TTS-модель с нуля. В следующем разделе мы рассмотрим
предварительно обученные модели, доступные на 🤗 Hub.`,it,nt,st,P,_t=`<li><ul><li>радужный отрывок - это конкретный фрагмент текста, который часто используется в англоязычных исследованиях речи и голоса для оценки различных аспектов речи. Он включает в себя различные фонетические звуки и лингвистические паттерны, которые могут помочь исследователям понять,
как звуки речи произносятся людьми с различными акцентами или особенностями речи.</li></ul></li>`,pt,k,at;return r=new E({props:{title:"Наборах данных Text-to-speech",local:"наборах-данных-text-to-speech",headingTag:"h1"}}),v=new E({props:{title:"LJSpeech",local:"ljspeech",headingTag:"h2"}}),L=new E({props:{title:"Multilingual LibriSpeech",local:"multilingual-librispeech",headingTag:"h2"}}),x=new E({props:{title:"VCTK (Voice Cloning Toolkit)",local:"vctk-voice-cloning-toolkit",headingTag:"h2"}}),_=new E({props:{title:"Libri-TTS/ LibriTTS-R",local:"libri-tts-libritts-r",headingTag:"h2"}}),{c(){f=p("meta"),J=n(),d=p("p"),K=n(),R(r.$$.fragment),U=n(),u=p("p"),u.innerHTML=ft,G=n(),m=p("p"),m.innerHTML=rt,q=n(),o=p("p"),o.textContent=ut,B=n(),h=p("p"),h.textContent=mt,Z=n(),c=p("p"),c.textContent=ot,D=n(),R(v.$$.fragment),F=n(),$=p("p"),$.innerHTML=ht,I=n(),R(L.$$.fragment),N=n(),S=p("p"),S.innerHTML=ct,O=n(),R(x.$$.fragment),Q=n(),b=p("p"),b.innerHTML=vt,W=n(),R(_.$$.fragment),X=n(),C=p("p"),C.innerHTML=$t,Y=n(),g=p("ul"),g.innerHTML=Lt,tt=n(),H=p("p"),H.textContent=St,et=n(),M=p("ul"),M.innerHTML=xt,lt=n(),w=p("p"),w.textContent=bt,it=n(),nt=p("hr"),st=n(),P=p("ul"),P.innerHTML=_t,pt=n(),k=p("p"),this.h()},l(t){const e=kt("svelte-u9bgzb",document.head);f=a(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),J=s(t),d=a(t,"P",{}),Ct(d).forEach(l),K=s(t),j(r.$$.fragment,t),U=s(t),u=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(u)!=="svelte-1h4r185"&&(u.innerHTML=ft),G=s(t),m=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(m)!=="svelte-g7f9ie"&&(m.innerHTML=rt),q=s(t),o=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(o)!=="svelte-dzp5pf"&&(o.textContent=ut),B=s(t),h=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(h)!=="svelte-1bpdky"&&(h.textContent=mt),Z=s(t),c=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(c)!=="svelte-tj3jqk"&&(c.textContent=ot),D=s(t),j(v.$$.fragment,t),F=s(t),$=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T($)!=="svelte-czsx0v"&&($.innerHTML=ht),I=s(t),j(L.$$.fragment,t),N=s(t),S=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(S)!=="svelte-1eisfzf"&&(S.innerHTML=ct),O=s(t),j(x.$$.fragment,t),Q=s(t),b=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(b)!=="svelte-257rek"&&(b.innerHTML=vt),W=s(t),j(_.$$.fragment,t),X=s(t),C=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(C)!=="svelte-1jn4bvz"&&(C.innerHTML=$t),Y=s(t),g=a(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),T(g)!=="svelte-cav80z"&&(g.innerHTML=Lt),tt=s(t),H=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(H)!=="svelte-hrc34i"&&(H.textContent=St),et=s(t),M=a(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),T(M)!=="svelte-1pvtdsg"&&(M.innerHTML=xt),lt=s(t),w=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(w)!=="svelte-10ck5is"&&(w.textContent=bt),it=s(t),nt=a(t,"HR",{}),st=s(t),P=a(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),T(P)!=="svelte-198n3s5"&&(P.innerHTML=_t),pt=s(t),k=a(t,"P",{}),Ct(k).forEach(l),this.h()},h(){gt(f,"name","hf:doc:metadata"),gt(f,"content",At)},m(t,e){Rt(document.head,f),i(t,J,e),i(t,d,e),i(t,K,e),A(r,t,e),i(t,U,e),i(t,u,e),i(t,G,e),i(t,m,e),i(t,q,e),i(t,o,e),i(t,B,e),i(t,h,e),i(t,Z,e),i(t,c,e),i(t,D,e),A(v,t,e),i(t,F,e),i(t,$,e),i(t,I,e),A(L,t,e),i(t,N,e),i(t,S,e),i(t,O,e),A(x,t,e),i(t,Q,e),i(t,b,e),i(t,W,e),A(_,t,e),i(t,X,e),i(t,C,e),i(t,Y,e),i(t,g,e),i(t,tt,e),i(t,H,e),i(t,et,e),i(t,M,e),i(t,lt,e),i(t,w,e),i(t,it,e),i(t,nt,e),i(t,st,e),i(t,P,e),i(t,pt,e),i(t,k,e),at=!0},p:Mt,i(t){at||(V(r.$$.fragment,t),V(v.$$.fragment,t),V(L.$$.fragment,t),V(x.$$.fragment,t),V(_.$$.fragment,t),at=!0)},o(t){z(r.$$.fragment,t),z(v.$$.fragment,t),z(L.$$.fragment,t),z(x.$$.fragment,t),z(_.$$.fragment,t),at=!1},d(t){t&&(l(J),l(d),l(K),l(U),l(u),l(G),l(m),l(q),l(o),l(B),l(h),l(Z),l(c),l(D),l(F),l($),l(I),l(N),l(S),l(O),l(Q),l(b),l(W),l(X),l(C),l(Y),l(g),l(tt),l(H),l(et),l(M),l(lt),l(w),l(it),l(nt),l(st),l(P),l(pt),l(k)),l(f),y(r,t),y(v,t),y(L,t),y(x,t),y(_,t)}}}const At='{"title":"Наборах данных Text-to-speech","local":"наборах-данных-text-to-speech","sections":[{"title":"LJSpeech","local":"ljspeech","sections":[],"depth":2},{"title":"Multilingual LibriSpeech","local":"multilingual-librispeech","sections":[],"depth":2},{"title":"VCTK (Voice Cloning Toolkit)","local":"vctk-voice-cloning-toolkit","sections":[],"depth":2},{"title":"Libri-TTS/ LibriTTS-R","local":"libri-tts-libritts-r","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function Vt(Tt){return wt(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Jt extends Pt{constructor(f){super(),dt(this,f,Vt,jt,Ht,{})}}export{Jt as component};
