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Google雲端人工智慧提供多元機器學習服務，先前開發出雲端視覺API、雲端影音智慧API、和雲端語音辨識等，讓企業用戶能依自身需求的量身訂製大規模深度學習模型系統的平台，以現代機器學習服務為解決方案，Google本週於官方部落格宣布推出最新文字轉語音API，結合?WaveNet，支援12種語言並可轉換為32種自然語言，將文字轉化成為真實的語音，有效幫助物聯網設備語音助理的開發，同時公布新一代的WaveNet模型可以製作出更自然的語音訊息。
先前許多Google產品，Google Assistant、Google搜尋、Google地圖，都內建了高品質的Text-to-Speech服務，可以產生如人聲般自然的發音，Google在收到許多開發者的意見，決定將Text-to-Speech的服務結合到他們的應用程式中，因此將這項Cloud Text-to-Speech技術加入Google雲端平台中。
使用者可以將Cloud Text-to-Speech服務運用在不同的情境，舉例來說，為電話語音服務中心提供語音回應系統，並啟用即時自然語言對話功能與物聯網設備，如電視、汽車、機器人等進行對話，也可將文字格式的媒體內容(如新聞文章、書籍)轉為口語形式(如Podcast、有聲書)，即使是複雜的文字內容，例如姓名、日期、時間、地址等，Cloud Text-to-Speech服務也可以發出準確道地的發音，使用者也可以自己調整音調、語速和音量。
另外，Google也升級WaveNet模型，新版所生成的原始音頻波形比原本的模型快了1,000倍，而且只需50毫秒即可生成一秒鐘的語音訊息，這個新模型不僅更快速而且具有高保真度，且每秒能創造出24,000個音頻波形的樣本。為了製作出更好、更擬真的音質，我們也將每個樣本的解析度從8位元提高到16位元。
新的WaveNet模型可以製作出更自然的語音訊息。根據Google所公布數據在測試過程中，使用者在1到5級的平均意見分數，給予新版美式英文WaveNet語音4.1的高分，其中有超過20%的人認為比標準的人聲更好，而超過70%的人肯定它能降低人類語言的隔閡。由於WaveNet音訊僅需較少錄製音頻，就能製作出高音質模型，因此在未來幾個月內，將持續改善WaveNet音訊的多樣性與品質提供給雲端客戶使用。
《原文刊登於合作媒體INSIDE，聯合新聞網獲授權轉載。》
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