La sintesi vocale in lingua bengalese (Bangla TTS) sta evolvendo grazie a tecnologie avanzate come i modelli end-to-end e i transformer basati su diffusione. Progetti innovativi trasformano testi grezzi in audio naturale, superando i limiti dei sistemi tradizionali basati su HMM o concatenazione.
Ricercatori hanno sviluppato soluzioni deep learning che eliminano la necessità di pre-elaborazione fonetica o G2P, utilizzando solo encoder, decoder ad attenzione e reti post-processamento per generare spettrogrammi da caratteri bengalesi. Dataset limitati, come quelli forniti da Google con poche ore di registrazioni, sono stati sfruttati per addestrare modelli Tacotron-like, raggiungendo punteggi MOS elevati per naturalità.
Implementazioni open-source, tra cui pipeline di inferenza con ViT-TTS e toolkit Coqui-AI, permettono di creare file audio da testi bengalesi tramite API semplici. Questi strumenti, ottimizzati per parlanti maschi mono-lingua, offrono velocità e qualità superiori rispetto a vocoder lenti come WaveNet, impiegando Griffin-Lim per la sintesi finale.
L’approccio end-to-end riduce complessità e overfitting, rendendo accessibile la TTS bengalese per applicazioni reali, da assistenti vocali a traduzioni machine, con enfasi su dataset curati e allineamenti fonetici precisi.