Microsmeta Podcast
Feed Atom 0.3
Visiteurs Français
English Visitors
\\ Home Page : Articolo
HANNO SUPPORTATO DIGITAL WORLDS INVIANDO PRODOTTI DA RECENSIRE
 |
 |
 |
 |
 |
 |
Voci AI Neurali vs TTS Tradizionale: come le macchine hanno imparato a emozionarsi
Di Alex (del 21/12/2025 @ 12:00:00, in Software e AI, letto 0 volte)
Rappresentazione visiva di onde sonore generate da una rete neurale
Fino a pochi anni fa, le voci dei navigatori GPS sembravano robot raffreddati. Nel 2025, distinguere una voce AI da quella umana è quasi impossibile. Ma cosa è cambiato tecnicamente rispetto al metodo precedente? È tutta una questione di reti neurali e sintesi profonda. LEGGI TUTTO L'ARTICOLO
Il vecchio metodo: Sintesi Concatenativa
In passato, il Text-to-Speech (TTS) funzionava come un collage. Si registravano migliaia di ore di un doppiatore che leggeva frasi, poi si tagliavano le registrazioni in piccoli pezzi (fonemi) e si incollavano insieme per formare nuove parole. Il risultato? Una voce comprensibile ma "spezzettata", priva di fluidità e incapace di cambiare tono in base al contesto emotivo della frase.
Il nuovo metodo: Sintesi Neurale Parametrica
Le voci AI di oggi (come quelle di ChatGPT o ElevenLabs) non incollano suoni. Usano reti neurali profonde che hanno imparato a *generare* l'onda sonora da zero, pixel per pixel (o meglio, campione per campione). L'AI analizza il testo, capisce se è una domanda, un'esclamazione o un sussurro triste, e "immagina" come dovrebbe suonare, respiri inclusi. È la differenza tra costruire un muro di mattoni (vecchio metodo) e stampare una scultura in 3D (nuovo metodo).
Questa rivoluzione ha aperto le porte agli audiolibri generati in minuti e agli assistenti virtuali empatici, rendendo la tecnologia accessibile tramite semplici abbonamenti software.
Articolo 
Storico
StampaNessun commento trovato.
Disclaimer
L'indirizzo IP del mittente viene registrato, in ogni caso si raccomanda la buona educazione.
L'indirizzo IP del mittente viene registrato, in ogni caso si raccomanda la buona educazione.