Реалізація синтезу емоційного мовлення (Expressive TTS) Емоційний TTS передає як слова, а й інтонацію: радість, співчуття, серйозність. Критично для голосових роботів, де нейтральний роботизований голос знижує задоволеність клієнтів. ### Підходи до емоційного TTS Azure Neural TTS зі стилями — найбільш зріле рішення:```python
import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
AZURE_STYLES = { "cheerful": "радостный", "sad": "грустный", "angry": "раздражённый", "fearful": "напуганный", "disgruntled": "недовольный", "serious": "серьёзный", "depressed": "подавленный", "gentle": "мягкий", "embarrassed": "смущённый", "customerservice": "клиентский сервис" }
def synthesize_with_emotion(text: str, style: str = "customerservice") -> bytes:
ssml = f"""
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(
subscription=AZURE_SPEECH_KEY,
region="westeurope"
)
synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config)
result = synthesizer.speak_ssml_async(ssml).get()
return result.audio_data
**ElevenLabs з Voice Settings** - контроль через stability/similarity:python
Высокая экспрессивность: низкая stability, высокий style
emotional_settings = {
"stability": 0.3, # нестабильность = вариативность интонации
"similarity_boost": 0.5,
"style": 0.8, # высокий стиль = больше эмоций
"use_speaker_boost": True
}
**Bark з текстовими маркерами**:python
emotional_text = "Поздравляем! [laughs] Ваш заказ принят! [gasps] Это невероятно!"
audio = generate_audio(emotional_text, history_prompt="v2/ru_speaker_6")
### Емоційна маршрутизація в діалозіpython
def choose_tts_style(message_context: dict) -> str:
if message_context.get("is_apology"):
return "gentle"
elif message_context.get("is_celebration"):
return "cheerful"
elif message_context.get("is_urgent"):
return "serious"
return "customerservice"