TTS หรือ Text-to-Speech คืออะไร? มาจากไหน?

1. TTS คืออะไร?
TTS ย่อมาจาก Text-to-Speech แปลตรงตัวคือ “จากตัวหนังสือเป็นเสียงพูด”ง่าย ๆ คือ:เอาข้อความ (text) ที่พิมพ์อยู่บนจอ – ให้คอม/มือถือ “อ่านออกเสียง” ให้เราฟังทุกวันนี้เราเจอ TTS บ่อยมาก เช่น
-เสียงผู้ช่วยอย่าง Google Assistant, Siri, Alexa ที่อ่านข้อความให้ฟัง
-โปรแกรมอ่านหน้าเว็บให้คนสายตาไม่ดี
-ระบบตอบรับอัตโนมัติในคอลเซ็นเตอร์
-แอปอ่านนิยาย/บทความ
-เสียงประกาศอัตโนมัติในรถไฟฟ้า/สนามบิน ฯลฯ

2. หลักการทำงานแบบคร่าว ๆ
เบื้องหลัง TTS มีขั้นตอนหลัก ๆ ประมาณนี้ (ขอเล่าแบบไม่ลงลึกเทคนิคมาก):เอาข้อความเข้าระบบ (Input Text)เช่น “สวัสดีครับ วันนี้อากาศดีมากเลย”ประมวลผลภาษา (Text Processing)ตัดคำ (โดยเฉพาะภาษาไทยที่ไม่มีเว้นวรรคทุกคำ)ดูโครงสร้างประโยค อ่านตัวเลข, วันที่, สัญลักษณ์ ให้ถูก เช่น “2025” = “สองศูนย์สองห้า” หรือ “ยี่สิบยี่สิบห้า” ฯลฯ
แปลงเป็นหน่วยเสียง (Linguistic / Phonetic)
แปลงตัวหนังสือเป็น “เสียง” (phoneme) เช่น ส-วัด-ดี-ครับ
ใส้น้ำหนักเสียง, วรรณยุกต์, จังหวะ หยุดพัก ฯลฯ
สร้างเสียงออกมา (Speech Synthesis)

สมัยก่อน: เอาเสียงที่อัดไว้จริง ๆ มาต่อ ๆ กัน
สมัยนี้: ใช้ AI / Neural Network สร้างเสียงใหม่ขึ้นมาเลย ให้เนียน เหมือนคนพูดจริงมากๆสุดท้ายก็ออกมาเป็นไฟล์เสียง/เสียงพูดที่เราได้ยิน

3. TTS เกิดมาจากไหน? (ประวัติแบบย่อ ๆ)

ถ้าเล่ายาวจริง ๆ นี่หลายสิบปี แต่ขอสรุปเป็นยุค ๆ:
🔹 ยุคแรก ๆ (ประมาณปี 1950–1980)
เริ่มจากนักวิจัยทดลองให้คอม “พูด” ได้แบบหุ่นยนต์มาก ๆเสียงแข็ง ๆ monotone ฟังออกว่าเป็นเครื่องจักรชัดเจนใช้หลักการกายภาพเสียง (acoustic + signal processing) เป็นหลัก

🔹 ยุค “เอาเสียงมาต่อกัน” (Concatenative TTS – ประมาณปี 1990–2010)
อัดเสียงคนจริง ๆ เป็นชิ้น ๆ (พยางค์/คำ/ประโยค)พอจะพูดประโยคหนึ่ง ก็เอาชิ้นเสียงพวกนี้มาต่อกัน

ข้อดี: คุณภาพเสียงโอเค ฟังดูเป็นมนุษย์

ข้อเสีย:เสียงฟังดูแข็ง ๆ ไม่ลื่น ถ้าต้องการเสียงหลายสไตล์ หลายคนพูด ต้องอัดเยอะมากเปลี่ยนโทน/อารมณ์ยาก

🔹 ยุคสังเคราะห์ด้วยสถิติ (Statistical Parametric – ประมาณปี 2010 เป็นต้นมา)
ใช้โมเดลสถิติ เช่น HMM สร้าง “พารามิเตอร์ของเสียง” แล้วค่อยสังเคราะห์ปรับน้ำเสียง, โทน, ความเร็ว ได้ยืดหยุ่นกว่าเดิมแต่เสียงยังแอบมีความ “หุ่นยนต์” อยู่

🔹 ยุค AI / Neural TTS (ประมาณปี 2016–ปัจจุบัน)

อันนี้คือยุคที่เราอยู่ตอนนี้แหละมีงานอย่าง WaveNet, Tacotron, FastSpeech ฯลฯ ที่ใช้ Deep Learning สร้างเสียงที่เป็นธรรมชาติมีอารมณ์ มีจังหวะเหมือนคนจริงสามารถสร้างเสียงเลียนแบบคน (voice cloning) จากเสียงตัวอย่างไม่เยอะมาก (มีเรื่องจริยธรรมตามมาด้วย)บริการใหญ่ ๆ เช่น Google Cloud TTS, Amazon Polly, Microsoft Azure, OpenAI, รวมถึงเจ้าไทยหลายเจ้า ก็ใช้เทคโนโลยีแนวนี้กัน

4. ใช้ทำอะไรในโลกจริงบ้าง?

ตัวอย่างการใช้งาน TTS ในชีวิตประจำวัน:ช่วยการเข้าถึง (Accessibility)
คนสายตาเลือนราง/ตาบอดให้คอมอ่านหน้าจอให้ฟัง
อ่านเอกสาร/บทความยาว ๆ แทนการมองจอนาน ๆ
คอนเทนต์ & สื่อ
ทำพากย์วิดีโออัตโนมัติ
อ่านนิยาย/พ็อดแคสต์อัตโนมัติจากบทความ
สร้างเสียงตัวละครในเกม/แอปพลิเคชัน
ธุรกิจ & คอลเซ็นเตอร์
IVR (โทรเข้าแล้วมีเสียงอัตโนมัติถาม–ตอบ)
ระบบตอบรับข้อมูลลูกค้าโดยไม่ต้องใช้คนตลอดเวลา
IoT & ผู้ช่วยอัจฉริยะ
ลำโพงอัจฉริยะ, รถยนต์ที่พูดแจ้งเตือน, ระบบนำทาง ฯลฯ

5. TTS ภาษาไทยยากไหม?

ภาษาไทยนี่เป็นหนึ่งในภาษาที่ทำ TTS ยากพอสมควร เพราะ:ไม่มีเว้นวรรคระหว่างคำ ต้อง “ตัดคำ” ให้ถูกก่อนมีวรรณยุกต์ (เสียงสูงต่ำ) และโทนเสียงที่เกี่ยวกับความหมาย ตัวเลข, ตัวย่อ, ภาษาอังกฤษผสมไทย ฯลฯ ต้องเดาให้ถูกว่าคนจะ “พูดออกเสียง” ยังไง

แต่ดีที่เดี๋ยวนี้มีทั้งทีมวิจัยไทยและบริษัทไทยที่ทำ TTS ภาษาไทยออกมาคุณภาพดีมากแล้ว ทั้งแบบใช้งานทั่วไปและเชิงพาณิชย์

6. อนาคตของ TTS
แนวโน้มต่อจากนี้:
-เสียงสมจริงจนแทบแยกไม่ออกจากคน
-ปรับอารมณ์เสียงได้ละเอียด เช่น ดีใจ เศร้า โมโห เป็นกันเอง ทางการ ฯลฯ
-เลียนแบบเสียงคนเฉพาะบุคคลได้(แต่ต้องมีการคุ้มครองสิทธิ์/กฎหมายเรื่องเสียงบุคคล)
-ผูกกับระบบแปลภาษา + TTS = พูดได้หลายภาษาแบบเรียลไทม์