O Texto Fala oferece síntese de fala com naturalidade e expressividade com a flexibilidade para atender diversos públicos-alvo de acordo com a necessidade do seu negócio, garantindo a melhor experiência ao seu usuário.
Viabiliza a acessibilidade aos conteúdos, para pessoas com deficiência visual ou dificuldades de leitura e permite que textos e informações digitais sejam convertidos em áudio, facilitando o acesso a conteúdos digitais e sites para uma população maior.
Em contact centers e atendimentos automatizados, a síntese de voz permite a criação de respostas padronizadas para questões comuns, otimizando o atendimento e liberando a equipe para tratar de demandas mais complexas, melhorando a experiência do cliente e reduzindo o tempo de espera.
A síntese de voz de alta qualidade, especialmente com redes neurais, traz uma experiência mais natural e envolvente para assistentes virtuais. Isso é particularmente importante em aplicações de entretenimento, educação e até em dispositivos IoT, que se beneficiam de uma interação mais próxima da fala humana.
Na educação, a síntese de voz facilita o aprendizado ao permitir que os alunos ouçam o conteúdo, o que pode reforçar a retenção e auxiliar em treinamentos ou leitura em voz alta de textos complexos, tornando o aprendizado mais acessível.
A automação de processos e atendimento com síntese de voz reduz os custos operacionais, pois substitui a necessidade de gravações humanas para mensagens padronizadas, além de diminuir a dependência de mão de obra em serviços de atendimento.
Variedade de vozes com naturalidade, emoções e possibilidades de uso
Com Rosana, Carlos e Paola, são duas vozes em português e uma em espanhol para ambientar adequadamente a interação personalizada com usuários. Além disso, as diferentes vozes podem ser combinadas.
Integre rapidamente com vários sistemas
As tecnologias de síntese de fala empregadas pelo CPQD Texto Fala – paramétrica e seleção de unidades – garantem a qualidade de aplicações em ambientes computacionais com diferentes capacidades de memória e processamento (smartphones, tablets, PCs e URAs).
API versátil e capaz de suportar diferentes aplicações
A API suporta qualquer aplicação ou dispositivo que possa ser integrado via interface HTTP REST, MRCP v1 e v2 ou Websocket. Além disso, a API para desenvolvimento de software está disponível em C/C++ e Java – incluindo exemplos de uso e documentação completa.
Nada de downloads e grandes armazenamentos
O áudio é gerado e entregue na medida em que o sintetizador produz a fala, atendendo às necessidades de sistemas baseados em streaming de mídia em tempo real.
Baixe o e-book, descubra a nossa solução Texto Fala e qual o TTS ideal para o seu negócio.
DOWNLOAD
Gravação e incorporação de prompts
Adicione efeitos sonoros ou frases com energia e expressividade à sua aplicação utilizando a mesma voz da síntese.
Customização de vozes existentes
Análise da fraseologia de uma aplicação e customização da voz para maximizar a qualidade da fala sintetizada para esse contexto.
Criação de vozes personalizadas
Crie uma voz personalizada para sua empresa, sob demanda e adaptada para o contexto da sua aplicação.
Qualidade, naturalidade e processos de geração: descubra o que distingue essas duas abordagens de síntese de voz. A síntese de voz neural vem sendo amplamente utilizada para aplicativos que exigem alta qualidade e naturalidade, enquanto a síntese padrão continua sendo uma opção em contextos em que a simplicidade e eficiência são prioritárias.
Utiliza gravações pré-gravadas de fala que são concatenadas para formar palavras e frases. Essa técnica tem limitações quanto à naturalidade da fala, muitas vezes resultando em uma voz robótica ou menos fluida. Como depende de segmentos de fala fixos, é difícil alcançar tons e inflexões naturais, especialmente em variações de entonação e prosódia (ritmo e entonação da fala).
Utiliza redes neurais avançadas, especialmente redes neurais convolucionais e recorrentes, para modelar e gerar fala. Essa técnica permite uma fala muito mais natural e fluida, pois as redes neurais podem aprender nuances de entonação, pausas e variações de tom.
Utiliza unidades de áudio pré-gravadas que são concatenadas conforme necessário, o que resulta em uma estrutura rígida. Alterações na velocidade, tom ou estilo de fala são difíceis de implementar e geralmente levam a distorções.
As redes neurais aprendem com grandes volumes de dados de áudio. Isso permite uma adaptação dinâmica da voz em várias condições e entonações, possibilitando mudanças na emoção, velocidade e tom de maneira mais controlada e fluida.
Requer um banco de dados extenso de gravações para cobrir uma ampla variedade de sons e tons, o que limita sua flexibilidade. Adicionar novos estilos de fala ou idiomas geralmente demanda novas gravações e extensiva edição manual.
É altamente escalável e adaptável. Modelos neurais podem ser treinados para múltiplas vozes, estilos de fala e até idiomas com menos esforço de gravação. Com ajustes em um modelo já treinado, é possível sintetizar vozes com características específicas sem precisar de gravações adicionais.
É frequentemente utilizada em aplicações de menor exigência de naturalidade, como respostas automáticas em sistemas de atendimento telefônico ou GPS.
É ideal para assistentes virtuais avançados, audiolivros e outras aplicações em que uma voz mais humana é importante para a experiência do usuário, como em tecnologias assistivas e personalizações para interação mais realista.
Menos intensiva em termos de processamento, pode ser implementada em dispositivos com recursos limitados.
Exige um poder de processamento significativo para treinamento e, em alguns casos, para síntese em tempo real, o que normalmente requer hardware especializado, como GPUs.