Креативный ИИ / The AI briefing

Google DeepMind запускает модели Gemini 3.8 преобразования текста в речь для генерации пользовательских голосов

Исследуйте продвинутые инструменты Gemini 3.8 для создания реалистичных голосов, адаптированных для игр, аудиокниг и многого другого.

Изображение, сопровождающее оригинальный репортаж на Google DeepMind
Из Google DeepMindИллюстрация продукта из публикации-источника.

Google DeepMind выпустила модели Gemini 3.8 Flash TTS и Flash-Lite TTS, позволяющие авторам генерировать экспрессивные, настраиваемые голоса для таких приложений, как аудиокниги и игры.

Что было объявлено

Google DeepMind представила две новые модели синтеза речи: Gemini 3.8 Flash TTS и Flash-Lite TTS. Эти модели позволяют пользователям создавать полностью настраиваемые голоса с возможностью изменять акцент и эмоциональную окраску. Такой уровень персонализации призван улучшить восприятие аудио в различных сценариях, таких как аудиокниги, видеоигры и подкасты.

Разработчики и авторы контента могут использовать эти модели через такие платформы, как Google AI Studio и Google Vids, что обеспечивает гибкий процесс создания естественно и выразительно звучащего аудио. Инструменты созданы для повышения вовлеченности пользователей, упрощая создание уникальных голосов персонажей и диалогов для сцен.

Ограничения и доступность

Хотя Gemini 3.8 представляет собой значительный шаг вперед в технологиях преобразования текста в речь, к потенциальным ограничениям относится сложность обеспечения этичного использования этих голосов. Реализованные компанией Google функции безопасности призваны предотвратить злоупотребления, однако эффективность этих мер еще предстоит оценить.

Модели входят в растущее семейство Gemini Audio от Google DeepMind и в настоящее время доступны через Gemini API и корпоративные решения, позволяя компаниям применять их для создания индивидуальных аудиорешений.

Первоисточник

В этом отчете кратко изложен материал указанного ниже источника. Аналитика приводится отдельно; заявления о продуктах и исследованиях атрибутируются их авторам.

Читать оригинал на Google DeepMind

← Назад ко всем новостям ИИ