隨著數位科技普及化與行動學習潮流到來，及原住民族語言隨人口老化逐漸失傳，相關教材及語言傳承需求持續增長，然而委外配音成本高，非常浪費人事及時間成本。台灣原住民族語言的書寫，從聖經、聖詩譯本、族語教材及坊間各種書寫文本，以羅馬拼音最為通行，透過AI自然語言處理研發智能配音模組，將輸入的文字自動合成為更擬真人、自然流暢的音檔，以取代委外高成本的配音成本，也能解決語言失傳的問題。

將Tacotron成功移植到網站(本機)

使用 2017年Google推出的論文作為模型 Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis

執行 Train Test Tacotron.ipynb 檔案

將會loading我們已經訓練好了檔案

執行到最下面可開啟網站

可以使用本團隊示範用的範本 M1_trv_test.txt裡面的句子 在符號 | 左邊是原本的音檔的檔名

輸入至我們的textarea 提交後下方即會呈現這個音檔的結果

如果需要知道Alignment的結果 可以將 figures 設為True

synthesis_speech(model, text=input_text, figures=True, path=wav_path+wav_name)

@misc{AI.FREE2020,
  author = {Po-Chuan Chen, Chung-Chia Cheng, You-Qian Lee},
  title = {aigo-indigenous-language-tts},
  year = {2021},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/AI-FREE-Team/aigo-indigenous-language-tts}},
}