ttsMP3 vs Deep Voice 3

ttsMP3.com ofrece un servicio muy conveniente y fácil de usar para convertir texto en voz con sonido natural en más de 28 idiomas, incluido el inglés estadounidense.

Con una amplia gama de voces y acentos, los usuarios pueden transformar sin esfuerzo texto en voz profesional, ideal para diversas aplicaciones como aprendizaje electrónico, presentaciones y vídeos de YouTube.

La funcionalidad agregada para descargar discursos como archivos MP3 mejora la versatilidad y accesibilidad del servicio, convirtiéndolo en una solución ideal para quienes buscan mejorar el alcance y la participación de su contenido en línea.

La interfaz fácil de usar de la plataforma, combinada con funciones avanzadas de síntesis de voz como pausas, énfasis, control de velocidad, ajuste de tono y voz susurrada, permite a los usuarios crear contenido de audio personalizado.

Este servicio funciona con AWS Polly y está disponible de forma gratuita con límites de uso diario, con acceso premium disponible para necesidades más amplias.

Deep Voice 3, desarrollado por Baidu, representa un importante avance en la tecnología de texto a voz (TTS), al emplear una arquitectura de red neuronal totalmente convolucional que se centra en escalar la síntesis de voz con aprendizaje de secuencias convolucionales. Este sistema demuestra un equilibrio excepcional de naturalidad en la síntesis de voz, igualando la calidad de los sistemas TTS neuronales de última generación, al tiempo que logra velocidades de entrenamiento hasta diez veces más rápidas. El diseño de Deep Voice 3 permite el manejo de grandes conjuntos de datos, entrenando con más de ochocientas horas de audio de más de dos mil hablantes, lo que lo hace altamente versátil y escalable a diferentes idiomas y voces ([fuente](https://arxiv.org /abs/1710.07654)).

Las características clave de Deep Voice 3 incluyen su uso innovador de capas convolucionales residuales para codificar texto en vectores clave y de valor para un decodificador basado en la atención. Luego, este decodificador predice los espectrogramas de magnitud logarítmica de escala Mel, correspondientes al audio de salida, con la ayuda de una red convertidora que predice los parámetros del vocodificador para la síntesis de formas de onda. La arquitectura del sistema enfatiza la importancia del preprocesamiento del texto, incluida la normalización y el uso de caracteres especiales para indicar pausas, lo que mejora significativamente la calidad del habla al reducir las malas pronunciaciones y mejorar el flujo natural del habla ([fuente](https://arxiv.org/ abs/1710.07654)).

Además, Deep Voice 3 se distingue por su enfoque para manejar escenarios de múltiples hablantes a través de incorporaciones de altavoces entrenables y la flexibilidad para entrenar modelos con entradas de solo fonemas, solo caracteres o mixtas de caracteres y fonemas. Esta adaptabilidad permite mejorar la precisión de la pronunciación y la capacidad de corregir errores de pronunciación utilizando un diccionario de fonemas, atendiendo a las demandas matizadas de las aplicaciones del mundo real (fuente).

Para obtener información más detallada sobre la arquitectura de Deep Voice 3, incluidos sus componentes codificadores, decodificadores y convertidores, y sus implicaciones para el futuro de la tecnología de conversión de texto a voz, puede consultar el estudio completo disponible en [arXiv](https:/ /arxiv.org/abs/1710.07654).