Vi i ReadSpeaker har en lidenskap for å utvikle TTT-stemmer av høy kvalitet. Uavhengige bransjeobservatører hevder faktisk at ReadSpeakers amerikanske TTT-stemme er den mest nøyaktige på markedet. Den entusiastiske feedbacken vi får fra kundene, bekrefter at vi leverer de beste TTT-løsningene for vellykkede online, offline, innebygde og serverbaserte applikasjoner over hele verden.
Vi kan levere førsteklasses TTT-løsninger takket være vår kompromissløse produksjonsprosess, som er utformet for å garantere kvalitetsnivåene som har gitt ReadSpeaker tillit fra kunder i ulike land og markeder.
Når vi skal lage stemmepersonligheter, velger vi ut profesjonelle stemmeskuespillere. Når stemmene er spilt inn og lagt i en database, deler vi opp hver ytring i enkeltdeler, slik som fonemer, stavelser og ord. Vi bruker deretter en teknikk som kalles USS (Unit Selection Synthesis). USS velger segmenter (enheter) av stemmer som kan «limes» sammen for å produsere en syntetisk stemme av høy kvalitet.
Når vi har valgt en stemmeskuespiller, jobber han eller hun sammen med stemmeutviklingsteamet i flere uker. Under innspillingene brukes det et omfattende manus som inneholder alle lydmønstrene i det aktuelle språket. Teamet overvåker innspillingsprosessen nøye med tanke på konsekvens i uttale, tonefall og stil.
I den andre fasen av TTT-stemmeproduksjonen tilføres det ytterligere data til stemmeopptakene. Da kommenteres hvert ord, fonem og trykk, så vel som en rekke andre aspekter. I denne kommenteringsprosessen bruker det tekniske teamet en sterk kombinasjon av kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier på store mengder data. I tillegg til disse avanserte metodene bruker vi også ekspertlingvister. Dette gir en stemmedatabase som brukes av ReadSpeakers TTT-motor til å konvertere tekst til tale som leses opp av TTT-stemmen.
Det er slik en ny ReadSpeaker TTT-stemmepersonlighet blir til. Men prosessen slutter ikke der. En av ReadSpeakers unike egenskaper er vår kontinuerlige forbedringsprosess. Takket være tilbakemeldinger og en grundig kvalitetssikringsprosess av morsmålseksperter kan vi kontinuerlig rette opp feil og svakheter.
ReadSpeaker jobber samtidig med fremtidens TTT-løsninger ved å utvikle teknologier basert på dyp læring. I stedet for USS innebærer denne revolusjonerende teknologien å tilordne lingvistiske trekk til akustiske egenskaper ved hjelp av dype nevrale nettverk (DNN). Denne teknologien bruker en gjentakende læringsprosess til å minimere objektivt målbare forskjeller mellom de forutsigbare akustiske egenskapene og de observerte akustiske egenskapene i øvingssettet. En av fordelene med den nye DNN-baserte TTT-metoden er at den akustiske databasen kan være mye mindre enn for en USS-stemme. Dette gjør det raskere enn noensinne å utvikle nye, smarte ReadSpeaker TTT-stemmer med enda mer realistiske og uttrykksfulle stemmer og intonasjoner.
Hvis strategien din er å tilby en eksklusiv kundeopplevelse og du ønsker å løfte varemerket til et helt nytt nivå, kan du virkelig skille deg ut ved å bruke en tilpasset stemme til å representere deg. En tilpasset stemme vil gi varemerket ditt et løft og skape et sterkt bånd med kundene i kommunikasjonsgrensesnittet. Hvis du ønsker at en bestemt kjendis eller en annen skuespiller skal profilere varemerket ditt og du ønsker tilgang til denne stemmen når du måtte ønske det, kan ReadSpeaker lage en tilpasset TTT-stemme ved hjelp av vår avanserte stemmemotor. Det vil gjøre at varemerket ditt umiddelbart blir gjenkjent i stemmegrensesnittet du bruker.
Gjør produktene mer engasjerende med våre stemmeløsninger.