import{s as wt,n as Pt,o as dt}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as kt,i as Rt,g as p,s as n,r as k,A as jt,h as a,f as l,c as s,j as Ht,u as R,x as f,k as Mt,y as At,a as i,v as j,d as A,t as V,w as z}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as G,E as Vt}from"../chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js";function zt(Tt){let r,J,E,K,T,U,u,ut="Задача преобразования текста в речь (называемая также <em>синтезом речи</em>) сопряжена с целым рядом трудностей.",q,m,mt=`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.`,B,o,ot=`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.`,O,h,ht=`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,$,$t="Рассмотрим несколько наборов данных, подходящих для TTS, которые можно найти на 🤗 Hub.",D,c,F,v,ct=`<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,vt=`<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.`,Q,b,W,x,Lt=`<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.`,X,_,Y,g,St=`<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:`,tt,C,bt="<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>",et,H,xt="Собрать хороший набор данных для TTS - задача не из легких, поскольку такой набор должен обладать несколькими ключевыми характеристиками:",lt,M,_t=`<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>`,it,w,gt=`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.`,nt,st,pt,P,Ct=`<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>`,at,d,ft,y,rt;return T=new G({props:{title:"Наборах данных Text-to-speech",local:"наборах-данных-text-to-speech",headingTag:"h1"}}),c=new G({props:{title:"LJSpeech",local:"ljspeech",headingTag:"h2"}}),L=new G({props:{title:"Multilingual LibriSpeech",local:"multilingual-librispeech",headingTag:"h2"}}),b=new G({props:{title:"VCTK (Voice Cloning Toolkit)",local:"vctk-voice-cloning-toolkit",headingTag:"h2"}}),_=new G({props:{title:"Libri-TTS/ LibriTTS-R",local:"libri-tts-libritts-r",headingTag:"h2"}}),d=new Vt({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter6/tts_datasets.mdx"}}),{c(){r=p("meta"),J=n(),E=p("p"),K=n(),k(T.$$.fragment),U=n(),u=p("p"),u.innerHTML=ut,q=n(),m=p("p"),m.innerHTML=mt,B=n(),o=p("p"),o.textContent=ot,O=n(),h=p("p"),h.textContent=ht,Z=n(),$=p("p"),$.textContent=$t,D=n(),k(c.$$.fragment),F=n(),v=p("p"),v.innerHTML=ct,I=n(),k(L.$$.fragment),N=n(),S=p("p"),S.innerHTML=vt,Q=n(),k(b.$$.fragment),W=n(),x=p("p"),x.innerHTML=Lt,X=n(),k(_.$$.fragment),Y=n(),g=p("p"),g.innerHTML=St,tt=n(),C=p("ul"),C.innerHTML=bt,et=n(),H=p("p"),H.textContent=xt,lt=n(),M=p("ul"),M.innerHTML=_t,it=n(),w=p("p"),w.textContent=gt,nt=n(),st=p("hr"),pt=n(),P=p("ul"),P.innerHTML=Ct,at=n(),k(d.$$.fragment),ft=n(),y=p("p"),this.h()},l(t){const e=jt("svelte-u9bgzb",document.head);r=a(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),J=s(t),E=a(t,"P",{}),Ht(E).forEach(l),K=s(t),R(T.$$.fragment,t),U=s(t),u=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(u)!=="svelte-1h4r185"&&(u.innerHTML=ut),q=s(t),m=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(m)!=="svelte-g7f9ie"&&(m.innerHTML=mt),B=s(t),o=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(o)!=="svelte-dzp5pf"&&(o.textContent=ot),O=s(t),h=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(h)!=="svelte-1bpdky"&&(h.textContent=ht),Z=s(t),$=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f($)!=="svelte-tj3jqk"&&($.textContent=$t),D=s(t),R(c.$$.fragment,t),F=s(t),v=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(v)!=="svelte-czsx0v"&&(v.innerHTML=ct),I=s(t),R(L.$$.fragment,t),N=s(t),S=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(S)!=="svelte-1eisfzf"&&(S.innerHTML=vt),Q=s(t),R(b.$$.fragment,t),W=s(t),x=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(x)!=="svelte-257rek"&&(x.innerHTML=Lt),X=s(t),R(_.$$.fragment,t),Y=s(t),g=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(g)!=="svelte-1jn4bvz"&&(g.innerHTML=St),tt=s(t),C=a(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),f(C)!=="svelte-cav80z"&&(C.innerHTML=bt),et=s(t),H=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(H)!=="svelte-hrc34i"&&(H.textContent=xt),lt=s(t),M=a(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),f(M)!=="svelte-1pvtdsg"&&(M.innerHTML=_t),it=s(t),w=a(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(w)!=="svelte-10ck5is"&&(w.textContent=gt),nt=s(t),st=a(t,"HR",{}),pt=s(t),P=a(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),f(P)!=="svelte-198n3s5"&&(P.innerHTML=Ct),at=s(t),R(d.$$.fragment,t),ft=s(t),y=a(t,"P",{}),Ht(y).forEach(l),this.h()},h(){Mt(r,"name","hf:doc:metadata"),Mt(r,"content",Et)},m(t,e){At(document.head,r),i(t,J,e),i(t,E,e),i(t,K,e),j(T,t,e),i(t,U,e),i(t,u,e),i(t,q,e),i(t,m,e),i(t,B,e),i(t,o,e),i(t,O,e),i(t,h,e),i(t,Z,e),i(t,$,e),i(t,D,e),j(c,t,e),i(t,F,e),i(t,v,e),i(t,I,e),j(L,t,e),i(t,N,e),i(t,S,e),i(t,Q,e),j(b,t,e),i(t,W,e),i(t,x,e),i(t,X,e),j(_,t,e),i(t,Y,e),i(t,g,e),i(t,tt,e),i(t,C,e),i(t,et,e),i(t,H,e),i(t,lt,e),i(t,M,e),i(t,it,e),i(t,w,e),i(t,nt,e),i(t,st,e),i(t,pt,e),i(t,P,e),i(t,at,e),j(d,t,e),i(t,ft,e),i(t,y,e),rt=!0},p:Pt,i(t){rt||(A(T.$$.fragment,t),A(c.$$.fragment,t),A(L.$$.fragment,t),A(b.$$.fragment,t),A(_.$$.fragment,t),A(d.$$.fragment,t),rt=!0)},o(t){V(T.$$.fragment,t),V(c.$$.fragment,t),V(L.$$.fragment,t),V(b.$$.fragment,t),V(_.$$.fragment,t),V(d.$$.fragment,t),rt=!1},d(t){t&&(l(J),l(E),l(K),l(U),l(u),l(q),l(m),l(B),l(o),l(O),l(h),l(Z),l($),l(D),l(F),l(v),l(I),l(N),l(S),l(Q),l(W),l(x),l(X),l(Y),l(g),l(tt),l(C),l(et),l(H),l(lt),l(M),l(it),l(w),l(nt),l(st),l(pt),l(P),l(at),l(ft),l(y)),l(r),z(T,t),z(c,t),z(L,t),z(b,t),z(_,t),z(d,t)}}}const Et='{"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 yt(Tt){return dt(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Ut extends kt{constructor(r){super(),Rt(this,r,yt,zt,wt,{})}}export{Ut as component};
