TTS. Puhesynteesi (tekstistä puheeksi, engl. text-tospeech,



Samankaltaiset tiedostot
Puheenkäsittelyn menetelmät

Puhesynteesi. Martti Vainio. 11. huhtikuuta 2003

Puhesynteesin historiaa. Puhesynteesi. Historiaa: Kempelen. Historiaa: Kratzenstein

Puhesynteesi. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Puhesynteesi p.1/38

Puhesynteesi. Martti Vainio. Fonetiikan laitos, Helsingin yliopisto. Puhesynteesi p.1/38

Puhesynteesin historiaa. Puhesynteesi. Historiaa: Kempelen. Historiaa: Kratzenstein

PL 9/Siltavuorenpenger 5 A, Helsingin yliopisto etunimi.sukunimi@helsinki.fi

FONETIIKKA SUULLISEN KIELITAIDON ARVIOINNISSA

SGN-4010 PUHEENKÄSITTELYN MENETELMÄT Luento TTY/Signaalinkäsittelyn laitos Konsta Koppinen

» Fonetiikka tutkii puheen: Tuottamista -> ARTIKULATORINEN Akustista ilmenemismuotoa -> AKUSTINEN Havaitsemista -> AUDITIIVINEN

SGN-4010, Puheenkäsittelyn menetelmät Harjoitus 6, 18. ja

Puheentunnistus. Joel Pyykkö 1. 1 DL-AT Consulting

Puhekorpukseet. Puhekorpukset ja puhetietokannat. Puhekorpus. Martti Vainio

5 Akustiikan peruskäsitteitä

Puhesynteesin perusteet Luento 5: unit selection -synteesi

4 Fonetiikkaa. Puhe-elimet

Puhesynteesin perusteet Luento 4: difonikonkatenaatio

HUUDETUN PUHEEN ANALYYSI JA SYNTEESI

8 Puhesynteesi. 8.1 Syntetisoidun puhesignaalin laatu

Luento: Puhe. Mitä puhe on? Anatomiaa ja fysiologiaa. Puhetapahtuma. Brocan ja Wernicken alueet. Anatomiaa ja fysiologiaa. Puheen tuottaminen:

Puheentuoton fonetiikan kertausta Vfo 251, Puhesynteesin perusteet. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen.

Vfo254: Puhekorpusten käyttö

Foneettiset symbolit


Puhutun ja kirjoitetun rajalla

Vfo254: Puhekorpusten käyttö

Vfo254: Puhekorpusten käyttö. Puhekorpusten lingvistinen representaatio. Yleistä. Symbolinen representaatio. Martti Vainio. Transkription tarkkuus

Puhe ja kommunikaatio

Puheentunnistus ja synteettinen puhe

Suomen prosodian variaation tutkimuksesta

Åbo Akademi klo Mietta Lennes Nykykielten laitos Helsingin yliopisto

3 Ikkunointi. Kuvio 1: Signaalin ikkunointi.

SGN-4200 Digitaalinen audio

Puheteknologia Informaa2oteknologian perusteet. Kalle Palomäki Signaalinkäsi8elyn ja akus2ikan laitos

Prosodian havaitsemisesta: suomen lausepaino ja focus

Mitä suomen intonaatiosta tiedetään

Pianon äänten parametrinen synteesi

Tekoäly tänään , Vadim Kulikov (Helsingin Yliopisto)

Johdatus kieliteknologiaan Luku 4: Puheteknologia

Puheentunnistus Mikko Kurimo

ESIMERKKIPOHJAINEN MELUISAN PUHEEN AUTOMAATTINEN TUNNISTUS 1 JOHDANTO 2 ESIMERKKIPOHJAINEN PUHEENTUNNISTUS

Suullisen kielitaidon arvioinnin foneettiset taustatekijät. Heini Kallio, tohtorikoulutettava HY, Käyttäytymistieteiden laitos, fonetiikka 17.2.

Puheenkäsittelyn menetelmät

pitkittäisaineistoissa

Edistyksen päivät, Helsinki. Voiko tutkija muuttaa maailmaa? Humanistista meta-analyysiä merkitysneuvottelevien koneiden avulla.

Sanaluokkajäsennystä rinnakkaisilla transduktoreilla

Sanajärjestyksen ja intensiteetin vaikutus suomen intonaation havaitsemisessa ja tuotossa

Ville Kemppainen Harri Keronen

4.2 Akustista fonetiikkaa

Vinkkejä Balsamiq Mock-Up työkalun käyttöön

C-kasetin digitointi Audacity-ohjelmalla

Puheen tuotto ja havaitseminen I Vokaalit. Puheentuoton lähde-suodin -malli. Glottaalinen äänilähde. Fonaatio

Puheen tuotto ja havaitseminen I

Say it again, kid! - peli ja puheteknologia lasten vieraan kielen oppimisessa

LP-levyn digitointi Audacity-ohjelmalla

Digitaalinen audio

Historiaa musiikillisten äänten fysikaalisesta mallintamisesta

THE audio feature: MFCC. Mel Frequency Cepstral Coefficients

ELEC-C5210 Satunnaisprosessit tietoliikenteessä

Koska HAL ymmärtää mitä puhumme? Puheen automaattinen tunnistus ja ymmärtäminen

KIINALAISEN AIKUISOPISKELIJAN SUOMEN KIELEN FONOLOGIAN OPPIMINEN

S Havaitseminen ja toiminta

Ohjelmointi 1. Kumppanit

Puhesynteesin perusteet: Lingvistinen esikäsittely

Joukot. Georg Cantor ( )

Tiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö)

Seminaarityö. Puhujantunnistus Gaussian Mixture malleilla

Näkövammaisten ihmisten ottaminen huomioon puhekäyttöliittymän suunnittelussa Tapaus Aistiboxi. Liisa Huotari

Puhekäyttöliittymän opasteiden suunnittelu. Susanna Helin

2. Olio-ohjelmoinnin perusteita 2.1

ECDL Tietokannat. Copyright 2015 ECDL Foundation ECDL Tietokannat Sivu 1 / 7

Customer Intelligence ja Big Data. Digile D2I Kimmo Valtonen

KANDIDAATINTYÖ. Lassi Heikkinen Ilkka Leinonen Antero Tossavainen

Puheenkoodaus. Olivatpa kerran iloiset serkukset. PCM, DPCM ja ADPCM

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

Chapter 1. Preliminary concepts

Äänen koodaus automaattisessa puheentunnistuksessa

PUHEEN ARTIKULATORINEN MALLINNUS JA PUHEINVERSIO. Heikki Rasilo, Unto K. Laine

Merkkauskielten käyttö puhesynteesissä

Tilastotiede ottaa aivoon

Johdatus rakenteisiin dokumentteihin

Kokemuksia 3D-tulostetuista ääntöväylämalleista

Työkalujen merkitys mittaamisessa

Automaattinen semanttinen annotointi

11.4. Context-free kielet 1 / 17

12 Prosodiset ominaisuudet

pitkittäisaineistoissa

Tieto- ja viestintätekniikka. Internetistä toimiva työväline, 1 ov (YV10TV2) (HUOM! Ei datanomeille)

T Syksy 2002 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 8 Demonstraatiotehtävien ratkaisut

Vasen johto S AB ab ab esittää jäsennyspuun kasvattamista vasemmalta alkaen:

Miten tuen lasta, jolla on kielellinen erityisvaikeus

Menetelmäraportti - Konfiguraationhallinta

Automatisoituminen, resurssit ja monitehtäväsuoritus

Prosodia. Martti Vainio. Puhetieteiden laitos, Helsingin yliopisto. Prosodia p. 1/53

M =(K, Σ, Γ,, s, F ) Σ ={a, b} Γ ={c, d} = {( (s, a, e), (s, cd) ), ( (s, e, e), (f, e) ), (f, e, d), (f, e)

3 9-VUOTIAIDEN LASTEN SUORIUTUMINEN BOSTONIN NIMENTÄTESTISTÄ

Käyttöliittymä. Ihmisen ja tuotteen välinen rajapinta. ei rajoitu pelkästään tietokoneisiin

CLT131: Tekstityökalut 2011, viides luento

ÄÄNISYNTEESI TYÖKONESIMULAATTOREISSA

Lectio praecursoria. Satunnaistusalgoritmeja tiedonlouhinnan tulosten merkitsevyyden arviointiin. Markus Ojala. 12.

Transkriptio:

Tekstiä, plaa plaa, plaa Puhesynteesi (tekstistä puheeksi, engl. text-tospeech, TTS): Generoidaan tietokoneen avulla akustinen puhesignaali annetun tekstin perusteella. TTS HUOM: Vaikka nyt keskitytäänkin tekstistä puheeksi puhesynteesiin, termillä puhesynteesi voidaan tarkoittaa myös muutakin puheen syntetisointia: Esimerkiksi puhekoodekki generoi puhesignaalin annettujen puheparametrien pohjalta tätä voidaan siis kutsua puhesynteesiksi (mutta ei tekstistä puheeksi synteesiksi). 2

3

Syntetisoidun puhesignaalin laatua arvioitaessa erotetaan yleensä: Puheen ymmärrettävyys Puheen luonnollisuus Sovelluksen luonteesta riippuu, kuinka tärkeitä nämä ominaisuudet ovat: Näkövammaisten sovelluksissa ymmärrettävyys ja korkea puhenopeus ovat luonnollisuutta tärkeämpiä. 4

Tekstin analysointi Foneettinen analyysi Prosodinen analyysi Synteesi (X. Huang, A. Acero, H.-W. Hon: Spoken language processing, Prentice Hall PTR, 2001) 5

Tekstianalyysin tarkoituksena on muuttaa teksti puhumiskelpoiseksi: Tänään on keskiviikko, 27.2. ja kello on n. 14:30. Tänään on keskiviikko, kahdeskymmenesseitsemäs helmikuuta ja kello on noin neljätoista kolmekymmentä. Tekstianalyysi koostuu: Normalisoinnista: lyhenteiden/numeroiden/symbolien prosessointi. Lingvistisestä (l. kielitieteellisestä) analyysistä: kielen ymmärtämiseen tähtäävä analysointi. 6

Normalisointi muuntaa tekstin lyhenteet, numerot ja symbolit muutetaan tekstiksi. Numeroiden normalisointi: 124 one hundred twenty-four 3/7 three-seventh tai March seventh III (Chapter) three tai (Henry the) third Lyhenteiden normalisointi: St. saint tai street Dr. doctor tai drive kg (one) kilogram tai (five) kilograms Symboleiden normalisointi: & and @. name@institute.com 7

Joskus ääntäminen riippuu sanan merkityksestä ja kontekstista, esimerkiksi: - record voi esiintyä substantiivina ja verbinä - the ääntyy eri tavalla ennen vokaalia/konsonattia - Loppukahdennus suomen kielessä: tule(t) tänne - Kielitieteellinen analyysi (engl. myös syntactic and semantic parsing) tekstistä voidaan selvittää tekstistä mm.: 1. Virkkeiden rajat ja tyypit 2. Sanaluokat (engl. part of speech, POS) 3. Homografien tunnistaminen (sanat, joilla sama kirjoitusasu mutta eroava merkitys) 4. Lauserakenteen analyysi 5. 8

Tekstin analysointi Foneettinen analyysi Prosodinen analyysi Synteesi (X. Huang, A. Acero, H.-W. Hon: Spoken language processing, Prentice Hall PTR, 2001) 9

Foneettisessa analyysissä konvertoidaan kirjoitusjärjestelmän mukaiset merkit ääntämyksen mukaisiksi merkeiksi. Ääntämyksen mukaiseen esittämiseen käytetään jotakin foneettista aakkostoa, esim. IPA (ei perustu ASCII-merkkeihin) SAMPA (Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet) Worldbet Arpabet Usein puhesyntetisaattorit käyttävät omia erityisiä aakkostojaan. Muuntamiseen käytetään tyypillisesti sanakirjaa, mutta esim. suomen tapauksessa muunnos voidaan tehdä melko suoraviivaisesti kirjoitusasun perusteella. 10

Tekstin analysointi Foneettinen analyysi Prosodinen analyysi Synteesi (X. Huang, A. Acero, H.-W. Hon: Spoken language processing, Prentice Hall PTR, 2001) 11

Prosodiaan kuuluvat mm. puheen: Rytmi Painotukset Intonaatio Prosodiset piirteet vaikuttavat sekä syntetisoidun puheen ymmärrettävyyteen että luonnollisuuteen. Prosodiset piirteet voidaan tuottaa synteettiseen puheeseen analysoimalla luonnollista puhetta ja luomalla tämän perusteella sääntöjä synteesiä varten. Kaikki synteesimenetelmät eivät kuitenkaan käytä sääntöihin perustuvaa prosodian mallintamista. 12

Tekstin analysointi Foneettinen analyysi Prosodinen analyysi Synteesi (X. Huang, A. Acero, H.-W. Hon: Spoken language processing, Prentice Hall PTR, 2001) 13

Tärkeimmät puhesyntetisaattoreissa käytetyt tavat tuottaa puhesignaali ovat: Formanttisynteesi Konkatenatiivinen synteesi ( leikkaa-liimaa tyyppinen synteesi) Difonisynteesi, Unit selection synteesi Tilastollinen synteesi Markovin piilomalleihin (engl. hidden Markov models, HMM) perustuva synteesi. Artikulatorinen synteesi 14

Formanttisynteesissä puheen intonaatio (f 0 -käyrä) ja formantit generoidaan edellä kuvattujen vaiheiden tulosten pohjalta käyttäen erilaisia sääntöjä. Esimerkiksi eräs sääntö intonaatiolle voisi olla: Jos kyseessä on painotettu tavu sanassa, joka ei ole funktiosana, nosta f 0 :aa hieman. Formantit generoidaan äänteille määritettyjen kohdeformanttien ja kaistanleveyksien mukaisesti. Siirtymät äänteestä toiseen kuitenkin pehmeästi. 15

Formanttisynteesijärjestelmä hyödyntää lähde-suodin mallia: Heräte tehdään intonaation avulla ja suodin formanttien avulla S. Lemmetty: Review of Speech Synthesis Technology, Master's Thesis, Helsinki University of Technology, 1999 16

Ymmärrettävyyden varmistamiseksi formanteista tulee mallintaa ainakin kolme alinta: Yhtä formanttia mallinnetaan napaparilla. Yksinkertaisimmillaan herätesignaalina impulssijono tai kohinaa. Mallin parametreja päivitetään jokaisen foneemin kohdalla. 17

+ Erittäin muokkaamiskelpoinen: Intonaation ja ääntöväylämallin muokkaaminen mahdollista. + Suhteellisen helppo toteuttaa: Ymmärrettävän puheen tuottamiseen riittää pieni määrä säädeltäviä parametreja (20-40). + Minkä tahansa äänteiden tuottaminen mahdollista: Myös ihmiselle mahdottomien äänneyhdistelmien. - Yksinkertaistavat mallit tuottavat jossain määrin epäluonnolliselta kuulostavan lopputuloksen. 18

Konkatenatiivisessa puhesynteesissä puhesignaali muodostetaan liittämällä yhteen puhesegmenttejä nauhoitetusta puhetietokannasta. Nauhoitettujen puhesegmenttien käyttäminen mahdollistaa ymmärrettävän ja luonnolliselta kuulostavan puheen tuottamisen. Nauhoitettu puhetietokanta rajoittavana tekijänä. 19

Perusyksikön pidentyessä erilaisten kielessä esiintyvien yksiköiden lukumäärä kasvaa reilusti: Erilaisia foneemeja on kielessä tyypillisesti muutamia kymmeniä Erilaisia tavuja on tyypillisesti useita tuhansia Erilaisia sanoja on satoja tuhansia Lisäksi prosodia saattaa kärsiä liitettäessä pitkiä yksiköitä (esim. sanoja). Tyypillisesti käytetään difoneja (segmentti äänteen puolivälistä seuraavan äänteen puoliväliin), sillä äänteiden keskikohdat ovat yleensä melko stabiileja, mikä helpottaa liittämistä: Lisäksi myös kontekstin aiheuttama koartikulaatio tulee huomioitua ilman erillisiä sääntöjä. Erilaisia difoneja esiintyy kielessä tyypillisesti 1500-2000. 20

Perinteisessä difonisynteesissä käytetään perusyksikköinä difoneja, joita liitetään yhteen annetun tekstin syntetisoimiseksi. Tietokanta rakennetaan siten, että se sisältää instanssin jokaisesta kielen difonista: Haluttu prosodia luodaan muokkaamalla tietokannan difoneja prosodiamallinnuksen tuottamien f 0 - ja kestoestimaattien mukaisesti. Yksiköiden muokkaaminen kuitenkin heikentää tuotettavan puheen laatua. 21

Difonisynteesissä äänisignaalin muokkaaminen saattaa heikentää laatua Ratkaisuna unit selection - eli kerätään suurempi tietokanta ja muokkaamisen sijaan valitaan sopiva segmentti. Synteesissä käytetään suurta (usean tunnin mittaista) puhetietokantaa, joka sisältää useita instansseja jokaisesta kielessä esiintyvästä yksiköstä (esim. difonista). Puhe kuulostaa luonnollisemmalta kuin difonisynteesissä, sillä luonnollisuutta heikentävää prosodista muokkausta ei tehdä tai se on vähäistä. 22

Yksikön prosodia riippuu kontekstista jossa se esiintyy: Pyritään valitsemaan tietokannasta yksiköitä, joissa konteksti on mahdollisimman lähellä kohdeyksikön kontekstia (analysoidaan yksikön paikka tavussa/sanassa/lauseessa/, paino, ympäröivät äänteet, jne.). Lisäksi yksiköt pyritään valitsemaan siten, että liittämisestä ei aiheudu epäjatkuvuuksia prosodiaan tai spektriin: Liitettäessä yhteen yksiköt, jotka ovat tietokannassakin peräkkäisiä, ei liitoskohdassa synny lainkaan vääristymiä. Esimerkkejä konkatenatiivisesta synteesistä. 23

+ Koska puhesegmenttejä ei juurikaan muuteta, unit selection tuottaa parhaimmillaan erittäin luonnollisen kuuloista puhetta. Erittäin yleisesti käytetty menetelmä nykyaikaisissa kaupallisissa sovelluksissa. - Menetelmä on kuitenkin hyvin riippuvainen nauhoitetusta tietokannasta: Puhedataa tarvitaan paljon, silti saattaa käydä niin, että tietokannassa ei ole ominaisuuksiltaan sopivaa yksikköä. Tietokannan kerääminen nauhoituksineen ja nimikointeineen on työlästä; jokaiselle synteettiselle puhujalle pitää koota suuri tietokanta. 24

Markovin piilomalleja (engl. hidden Markov model, HMM) käytetään puheentunnistuksessa: HMM-malleja käsitellään vasta kurssilla SGN-4106, tämän kurssin puitteissa riittää, että tietää HMM-pohjaisen synteesin perustuvan tilastollisen mallin käyttöön. B. Pellom, T-61.184 Automatic Speech Recognition: From Theory to Practice, lecture slides. Viimeaikoina HMM-mallinnus levinnyt laajalti myös puhesynteesin alalle. 25

Tietokannan nauhoitukset parametrisoidaan (vrt. puheenkoodaus) mallinnusta varten: Yksinkertaisimmillaan parametrisointi koostuu spektriparametreista (LSF:t tai vastaavat käyvät tähän) ja perustaajuudesta (f 0 ). Ideana on opetusvaiheessa muodostaa tietokannan foneemeille kontekstiriippuvat HMM-mallit joiden avulla synteesivaiheessa generoidaan parametrisointi synteettiselle puheelle halutun tekstin mukaisesti, esimerkiksi: Malli [a]-äänteen perustaajuudelle ja spektrille, kun vasemmalla puolella on [t] ja oikealla puolella [p] ja [a] on ensimmäinen foneemi painottomassa sanassa ja HUOM: Kyseessä on tietokantapohjainen, mutta ei konkatenatiivinen synteesimenetelmä - tietokantaa ei tarvita enää synteesivaiheessa. Esimerkkejä HMM-synteesistä: TUT, EMIME 26

+ Siinä missä unit selection synteesin laatu saattaa vaihdella, tilastollisen synteesin laatu on hyvin tasaista. + HMM-mallinnus mahdollistaa puhujan identiteetin tai puhetyylin muuttamisen pienellä määrällä uusia tietokantalauseita. + Opetusvaiheen jälkeen tietokantaa ei tarvitse säilyttää -> vie vähän tilaa. - Luonnollisuus kärsii HMM-synteesissä: puheen parametrisointi ja malleihin pohjautuva synteesi saattavat heikentää havaittua laatua. 27

Artikulatorisessa synteesissä pyritään mallintamaan ihmisen puheentuottoa mahdollisimman täydellisesti: Sekä ääntöväylän että äänihuulten toimintaa mallinnetaan fysikaalisilla malleilla. Ääntöväylämallina toimii joukko pinta-alafunktioita, joiden avulla kuvataan kurkunpään ja huulten välillä esiintyviä ääntöväylän poikkipinta-alan muutoksia: Samantapainen periaate kuin akustisessa putkimallissa. Parametrien avulla säädellään esimerkiksi huulten ja kielen asentoa, keuhkojen ilmanpainetta ja äänihuulten jännitystä. Mallin perustana käytetty data saadaan esim. röntgenkuvaamalla puhetapahtumia. Esimerkki: VocalTractLab 28

+ Mallintaa puheentuottamista, tuottaa vain ääntöjärjestelmälle mahdollisia äänteitä ja äänneyhdistelmiä. + Mahdollistaa transienttiluonteisten äänitapahtumien luomisen tarkasti. Mallintaminen vaikeaa. 29

Tekstin analysointi Foneettinen analyysi Formanttisynteesi Prosodinen analyysi Difonisynteesi Unit selection synteesi HMM-pohjainen synteesi Synteesi Artikulatorinen synteesi 30

Lisälukemista ja lähdemateriaalia: X. Huang, A. Acero, H.-W. Hon, Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm, and System Development, Prentice Hall PTR, 2001. U. Zölzer (Ed.), DAFX Digital Audio Effects, Wiley, 2002. S. Lemmetty, Review of Speech Synthesis Technology, Master s Thesis, Helsinki University of Technology, 1999. Kurssipruju: K. Koppinen, SGN-4010 Puheenkäsittelyn menetelmät, 2006. Työkaluja: HMM-based Speech Synthesis System (HTS): http://hts.sp.nitech.ac.jp/ The Festival Speech Synthesis System: http://www.cstr.ed.ac.uk/projects/festival/ Festvox: http://www.festvox.org/ 31