[{"text_idx": "#000002", "text": "Sut i gofrestru ar gyfer allwedd API"}, {"text_idx": "#000005", "text": "Ceir dwy ran i dechnoleg lleferydd, sef technoleg adnabod lleferydd(speech recognition) sy\u2019n dechrau gyda lleferydd dynol ac yn ei trosi i destun; a thechnoleg testun-i-leferydd(text to speech) sy\u2019n dechrau gyda\u2019r gair ysgrifenedig ac yn ei drosi i seiniau sy\u2019n cael eu llefaru. Weithiau mae dwy ran y dechnoleg yn cael eu defnyddio gyda\u2019i gilydd o fewn rhyngwynebau lleferydd deallus lle caiff cwestiwn ei holi ar lafar i\u2019r cyfrifiadur, ac mae\u2019r cyfrifiadur yn rhoi\u2019r ateb ar lafar hefyd drwy gyfrwng llais synthetig."}, {"text_idx": "#000006", "text": "Defnydd cymharol ddiweddar a phoblogaidd o dechnoleg lleferydd yw o fewn cynorthwywyr personol digidol(digital personal assistants). Dyma yw Alexa, Siri, Google Now a\u2019u tebyg sydd ar gael yn Saesneg a nifer cyfyngedig o ieithoedd mawr eraill, a dyma ble mae arloesedd digidol yn symud yn ei flaen gyflymaf ar hyn o bryd. Mae\u2019r systemau hyn yn cynnwys ystod eang o dechnolegau iaith eraill ar gyfer dadansoddi, deall a chynhyrchu iaith gyda cysylltiadau i systemau meddalwedd eraill er mwyn wneud mwy na dim ond ateb cwestiynau, gan geisio gwneud tasgau fel gosod larwm, bwcio bwrdd mewn ty\u0302 bwyta, troi system wresogi ymlaen o bell, neu gynau\u2019r golau. Beth bynnag yw\u2019r dasg fodd bynnag, mae yna elfen sgwrsio naturiol fel arfer, nid yn unig o\u2019r defnyddiwr yn cyfathrebu ar lafar gyda\u2019r peiriant, ond o\u2019r peiriant hefyd yn cyfathrebu drwy leferydd synthetig gyda\u2019r defnyddiwr, i gadarnhau fod y dasg wedi\u2019i deall a\u2019i gweithredu ac i ddewis y camau nesaf. Mae prototeip o gynorthwyydd o\u2019r fath o\u2019r enw Macsen yn cael ei ddatblygu ar gyfer y Gymraeg30."}, {"text_idx": "#000007", "text": "Mae technoleg adnabod lleferydd yn caniata\u0301u i system gyfrifiadurol adnabod geiriau a leferir gan berson er mwyn trosi\u2019r sain yn destun. Nid yw hyn yn golygu o reidrwydd y bydd y system adnabod lleferydd yn deall ystyr pob gair."}, {"text_idx": "#000008", "text": "Ffigur 4. Adnabod lleferydd yn trosi tonffurf i destun"}, {"text_idx": "#000009", "text": "Yn ystod y blynyddoedd diweddar cafwyd shifft sylfaenol yn y ffordd y mae defnyddwyr yn defnyddio\u2019u dyfeisiau cyfrifiadurol wrth i dechnoleg adnabod lleferydd wella, a\u2019i gwneud hi\u2019n haws siarad gyda\u2019r peiriant yn hytrach na theipio yn llafurus ar fysellfwrdd."}, {"text_idx": "#000010", "text": "Ceir gwahanol fathau o adnabod lleferydd ar gyfer gwahanol anghenion: llais-benodol, parth-benodol, geirfa-benodol, llais-annibynnol, geirfa eang. Enghraifft o adnabod lleferydd geirfa-benodol yw adnabod allweddair neu air deffro(wakeword) ar ddyfais syml ac yn lleol \u2013 fel bod modd diogelu preifatrwydd ac o bosib cysylltu\u2019r feddalwedd i wasanaeth ar-lein ar gyfer adnabod lleferydd mwy soffistigedig. Y math anoddaf i\u2019w ddatblygu yw adnabod lleferydd sy\u2019n trosi i destun tonffurfiau gan unrhyw berson yn siarad di-dor, mewn iaith naturiol gyda\u2019i holl eirfa bosibl, yn hytrach na siarad geiriau unigol wedi\u2019u hynysu, neu mewn sefyllfaoedd lle ceir geirfa gyfyngedig yn perthyn i un parth yn unig. Mae nifer o ffactorau a all rwystro systemau adnabod lleferydd rhag gweithredu\u2019n effeithiol gan gynnwys sw\u0302n cefndir, offer recordio gwael, pellter o\u2019r meicroffon, gwahanol acenion a gwahanol oedrannau. Yn ogystal, mae\u2019r ffaith fod siaradwyr Cymraeg yn defnyddio geiriau Saesneg yn aml wrth gyfnewid iaith(code switching) yn creu heriau ychwanegol."}, {"text_idx": "#000011", "text": "Mae rhai pobl yn defnyddio\u2019r term \u2018adnabod llais\u2019 yn y Gymraeg i olygu \u2018speech recognition\u2019. Ond mae hyn yn ddryslyd gan ei fod yn cyfeirio hefyd at yr hyn a elwir yn Saesneg yn \u2018voice recognition\u2019. Cyfeiria \u2018voice recognition\u2019 at system sy\u2019n gallu adnabod pwy yw\u2019r unigolyn sy\u2019n siarad, fel swyddogaeth fiometrig o fewn system sydd angen dilysu mynediad neu adnabod unigolion. Mae hyn yn wahanol i adnabod lleferydd sef \u2018speech recognition\u2019 sy\u2019n ceisio adnabod y geiriau a leferir, nid y siaradwr unigol. Defnyddir swyddogaeth fiometreg adnabod llais weithiau at ddibenion diogeledd, er enghraifft wrth gynnig gwasanaethau dros y ffo\u0302n. Mae rhai banciau yn defnyddio\u2019r dechnoleg hon er mwyn rhoi mynediad i\u2019w cwsmeriaid at eu cyfrifon banc. Bellach fodd bynnag, gan ei bod mor hawdd creu llais synthetig i rywun drwy dechnoleg testun-i-leferydd, mae amheuon yngly\u0302n ag a yw\u2019r dechnoleg hon yn ddiogel fel ffordd unigryw o adnabod unigolion."}, {"text_idx": "#000012", "text": "Sut mae\u2019r dechnoleg yn gweithio?"}, {"text_idx": "#000013", "text": "Defnyddir casgliadau enfawr o recordiadau sain gyda thrawsgrifiadau cysylltiedig er mwyn hyfforddi systemau adnabod lleferydd penodol. Mae\u2019n bosib i\u2019r mathau o ddata hyfforddi amrywio o sain rhaglenni radio wedi\u2019i drawsgrifio, pobl yn siarad o fewn car neu\u2019n bell o\u2019r meicroffon, i frawddegau arbennig wedi\u2019i darllen gan wirfoddolwyr drwy apiau ar ffonau symudol. Os dymunir gwireddu adnabod lleferydd llais annibynnol gyda siarad geirfa eang yn ddi-dor, yna bydd angen y casgliad mwyaf o filoedd o oriau o ddata gan filoedd o wahanol unigolion."}, {"text_idx": "#000014", "text": "Seilir dulliau ystadegol o wireddu adnabod lleferydd ar ddamcaniaeth Bayes i ddeall pa ddau fath o fodelau sydd ar waith ac angen eu hyfforddi. Os cyfeirir at yr hafaliad yn rhan 1 uchod:"}, {"text_idx": "#000016", "text": "Er mwyn creu\u2019r model acwstig ystadegol defnyddir modelau Markov cudd(hidden Markov models) sydd yn modelu\u2019r tebygolrwydd o gyfres o arsylwadau yn cyfateb i unedau sain elfennol iaith fel ffonemau (\u2018p\u2019, \u2018d\u2019, \u2018dd\u2019 neu \u2018ew\u2019). O fewn y gyfres defnyddir dosraniadau o\u2019r enw modelau cymysgedd Gaussaidd(Gaussian mixture models) ac felly talfyrrir yn aml y ddull ystadegol yn HMM-GMM."}, {"text_idx": "#000017", "text": "Dydy hyfforddi HMM-GMM gyda ffonemau unigol \u2013 monoffonau(monophones) ddim yn rhoi canlyniadau da fel arfer, gan y gall ffonem swnio\u2019n wahanol oherwydd y ffonemau sy\u2019n dod o\u2019i blaen ac ar ei ho\u0302l. Mae\u2019r tafod, gwefusau neu daflod(velum) yn symud yn barhaus ac yn ddi-dor dan fomentwm wrth fynd o ynganu un ffonem i ddechrau\u2019r ffonem nesaf. Felly defnyddir HMM-GMMs i fodelu ffonemau o fewn cyd-destun triffonau(triphones). Er enghraifft mae\u2019r triffon \u2018n \u2013 EW + @\u2019 yn golygu y ffonem \u2018EW\u2019 wedi\u2019i rhagflaenu gan y ffonem \u2018n\u2019 a\u2019i dilyn gyda\u2019r ffonem \u2018@\u2019 (\u2018schwa\u2019 neu \u2018y\u2019). Mae\u2019r system yn defnyddio strwythur hierarchaidd i adnabod a chadarnhau ffonemau:"}, {"text_idx": "#000018", "text": "Ffigur 5. Hierarchedd adnabod lleferydd"}, {"text_idx": "#000019", "text": "Yn ddiweddar daeth ddulliau hybrid i\u2019r amlwg ble defnyddir rhwydweithiau niwral (neural networks) ar gyfer modelau acwstig yn lle\u2019r modelau cymysgedd Gaussaidd (GMM)."}, {"text_idx": "#000020", "text": "Mae llyfrgelloedd cod agored ar gael i hyfforddi modelau acwstig ystadegol a hybrid. Yn bennaf defnyddir system Kaldi-ASR31sydd yn system soffistigedig ond hyblyg a phwerus. Mae systemau o\u2019r fath yn addas yn bennaf ar gyfer arbenigwyr adnabod lleferydd gan eu bod yn anodd i\u2019r defnyddiwr cyffredin eu hadeiladu."}, {"text_idx": "#000021", "text": "Yn ffodus mae llyfrgelloedd creu adnabod lleferydd ar sail rhwydweithiau niwral yn unig pen-i-ben(end-to-end) wedi ymddangos, fel Mozilla DeepSpeech32, yn fwy diweddar. Mae angen llai o wybodaeth ieithyddol ar y rhain, ac mae\u2019r llyfrgelloedd hyn hefyd yn lawer haws i ddatblygwyr ac ieithyddion i\u2019w defnyddio at eu dibenion hwy. Wrth gwrs, fel ym mhob achos hyfforddi ar sail dysgu ddwfn, mae angen casgliad mwy fyth o ddata yn ogystal a\u0302 darpariaeth uwch-gyfrifiadura."}, {"text_idx": "#000022", "text": "Mesurir cywirdeb system adnabod lleferydd ran amlaf gyda\u2019r cyfradd geiriau gwallus(word error rate) sy\u2019n sgo\u0302r o\u2019r nifer o eiriau sy\u2019n anghywir o ganlyniad i system adnabod lleferydd, fel y gwelir isod yn y canlyniadau a gafwyd gyda Kaldi-ASR mewn ymarferiad cynnar gyda data Cymraeg:"}, {"text_idx": "#000023", "text": "Parth cyfyng iawn o gwestiynau a gorchmynion syml:"}, {"text_idx": "#000024", "text": "Brawddegau a siarad pen agored:"}, {"text_idx": "#000025", "text": "Fel y gwelir, pan gyfyngir hyfforddi i geisio adnabod gasgliad bach o frawddegau o fewn parth cyfyng, mae\u2019r canlyniadau yn llawer gwell. Bydd gwireddu adnabod lleferydd Cymraeg trwy ddulliau dysgu dwfn angen gwella\u2019n sylweddol ar y sgo\u0302r o WER 66%. Gall hyn fod yn heriol, yn bennaf oherwydd yr angen am gasgliadau enfawr o recordiadau. Mae amcangyfrifon o faint yn union o sain sydd ei angen amrywio, ond enwir 4,000 awr o sain, neu hyd yn oed 10,000 awr o sain fel swm realistig er mwyn cael peiriant adnabod lleferydd sy\u2019n gweithio\u2019n dda gydag amrywiaeth o leisiau ac acenion gwahanol ac mewn sefyllfaoedd o sw\u0302n cefndir naturiol."}, {"text_idx": "#000026", "text": "Er mwyn goresgyn heriau ddiffyg data i ieithoedd a chyd-destunau llai, mae ymchwilwyr yn arbrofi gyda datblygiadau diweddar ar drosglwyddo modelau \u2013 trosglwyddo dysgu(transfer learning) \u2013 sydd wedi\u2019i eu hyfforddi o gasgliadau lawer mwy o ddata ac sy\u2019n adnabod lleferydd iaith wahanol. Mae\u2019n deg tybio bod y modelau hyn yn ddefnyddiol gan eu bod yn medru adnabod ffonemau sydd yn bodoli hefyd yn yr iaith llai. Efallai bod modd eu haddasu neu ehangu ar gyfer rhagor o ffonemau gyda set llai o ddata o iaith llai. Ond er bod ymchwil diweddar yn dangos gwelliant yn y canlyniadau WER, dydy\u2019r gwelliannau dim yn ddigonol ar gyfer darparu adnabod lleferydd gyda gallu cyfartal i ieithoedd mwy fel Saesneg."}, {"text_idx": "#000027", "text": "Torfoli a chasglu setiau data mawr o recordiadau ar gyfer adnabod lleferydd"}, {"text_idx": "#000028", "text": "Oherwydd y galw am gymaint o oriau o sain i hyfforddi peiriannau adnabod lleferydd, gall fod yn anodd i ieithoedd llai eu hadnoddau fel y Gymraeg gystadlu gyda ieithoedd mawr fel y Saesneg sydd a\u0302 llawer mwy o adnoddau ar gael. Mae hyd yn oed yr ieithoedd mwyaf yn ei chael hi\u2019n anodd casglu digon o recordiadau at ddefnydd agored, gan fod y gwaith mor ddrud, a chwmni\u0308au masnachol sy\u2019n meddu ar gasgliadau o\u2019r fath yn amharod i golli eu mantais fasnachol drwy eu rhannu ar drwyddedau agored."}, {"text_idx": "#000029", "text": "Mae hyn wedi arwain at ymdrechion gwirfoddol i gasglu recordiadau o wahanol leisiau, a\u2019u cyfrannu at gasgliadau cyhoeddus dan drwyddedau addas fel bod modd cydweithio ar ddatblygu\u2019r dechnoleg, yn enwedig ar gyfer ieithoedd llai eu hadnoddau. Yr enw ar ymdrechion o\u2019r fath sy\u2019n dibynnu ar ewyllys da\u2019r dorf i gyfrannu at gasgliadau fel hyn yw torfoli(crowdsourcing), ac mae wedi dod yn ffordd bwysig ac ymarferol i wirfoddolwyr gynorthwyo i greu adnoddau technolegau iaith newydd."}, {"text_idx": "#000030", "text": "Un o\u2019r apiau cynharaf i geisio casglu set o recordiadau llafar wedi\u2019u torfoli oedd yr ap Cymraeg Paldaruo33. Yr oedd hwn yn ddull llawer llai llafurus na\u2019r hen ddull o orfod mynd ag offer recordio at unigolion, gan fod modd i unigolyn lwytho\u2019r ap ar ei ffo\u0302n neu dabled personol, recordio\u2019i hun yn darllen promptiau oedd wedi\u2019u paratoi i\u2019w darllen yn uchel ymlaen llaw, gyda\u2019r ddyfais yn gyrru\u2019r data yn o\u0302l dros y we i weinydd canolog oedd yn storio\u2019r holl recordiadau. Yn ddiweddarach, ymgymerodd cwmni rhyngwladol Mozilla a\u0302 phroject CommonVoice34i wneud gwaith tebyg ar gyfer nifer mawr o ieithoedd, gan gynnwys y Gymraeg. Un nodwedd ychwanegol ddefnyddiol yn y project hwn yw fod modd i wirfoddolwyr hefyd wrando ar recordiadau cyfranwyr eraill a nodi a ydynt o safon digon da ai peidio. Mae hyn yn ffordd ddefnyddiol o reoli ansawdd y recordiadau, sy\u2019n medru bod yn broblem arall wrth gasglu setiau data llafar enfawr."}, {"text_idx": "#000031", "text": "Mae technoleg testun-i-leferydd (text-to-speech), yn trosi geiriau ysgrifenedig yn sain, gan efelychu llais dynol yn darllen y testun yn uchel. Mae angen pwysleisio fod y dechnoleg hon yn galluogi llefaru unrhyw destun sy\u2019n cael ei fewnbynnu iddi. Nid darllen allan darnau a recordiwyd ymlaen llaw y mae, ond cynhyrchu geiriau a brawddegau ar lafar na chafodd efallai erioed eu llefaru o\u2019r blaen. Mae\u2019r defnyddiwr felly yn gwbl rydd i deipio neu fewnbynnu testun sydd erioed wedi cael ei ddweud o\u2019r blaen, a disgwyl i\u2019r peiriant fedru ei siarad yn uchel, yn glir ac yn ddealladwy. Oherwydd y defnydd diweddar o ddulliau deallusrwydd artiffisial ym maes testun-i-leferydd, mae ansawdd lleisiau synthetig yr ieithoedd mwyaf wedi gwella yn sylweddol fel nad oes modd bellach gwahaniaethu rhyngddynt a lleferydd bod dynol."}, {"text_idx": "#000032", "text": "Fel ym mhob math o dechnoleg iaith, mae\u2019n hanfodol sicrhau digon o ddata sain addas ar gyfer creu lleisiau testun-i-leferydd newydd. Yn yr achos hwn, mae\u2019r data ran amlaf yn gasgliad o gannoedd os nad miloedd o recordiadau ansawdd sain uchel iawn \u2013 h.y. heb unrhyw sw\u0302n cefndir \u2013 o frawddegau arbennig wedi\u2019u darllen yn glir ac yn gywir. Fel arfer golyga hyn gyflogi talent llais(voice talent) i dreulio amser mewn stiwdio sain, weithiau gyda pheiriannydd sain a chyfarwyddwr sy\u2019n sicrhau ansawdd pob recordiad a llais y llefarydd."}, {"text_idx": "#000033", "text": "Cyn i ddulliau deallusrwydd artiffisial weddnewid maes testun-i-leferydd defnyddid corpws sain o\u2019r fath i greu cronfeydd data o unedau bach o sain. Caiff yr unedau yna eu defnyddio i lefaru unrhyw destun newydd drwy eu cydgysylltu (concatenate) a\u2019u hail-chwarae. Mae modd i\u2019r uned fod yn rhannau o eiriau, geiriau cyfan, neu hyd yn oed frawddegau, ond mae angen llawer iawn o le storio. Mae\u2019n bosib i gasgliad o cyn lleied a\u0302 100 o recordiadau lwyddo i greu llais naturiol newydd derbyniol, er dim cystal a\u0302\u2019r gorau, cyn belled ag y bo\u2019r brawddegau wedi\u2019u dewis yn ofalus i gynnwys pob un ffonem yn yr iaith dan sylw. Wrth gwrs, mae ansawdd y llais yn gwella os recordir cannoedd neu filoedd yn fwy o frawddegau."}, {"text_idx": "#000034", "text": "Dull mwy cynnil yw drwy gwahanu a storio recordiadau o ffonau(phones) neu ddeuffonau(diphones) yn y gronfa ddata er mwyn eu cysylltu i greu geiriau. Bu lleisiau deuffonau yn boblogaidd iawn pan oedd lle storio cyfrifiadurol yn brin, ac maent yn dal yn boblogaidd dan rai amgylchiadau. Maent yn swnio\u2019n fwy herciog neu robotaidd na\u2019r lleisiau unedau, ond mae nifer o ffactorau eraill sy\u2019n effeithio ar ansawdd y llais a\u2019r llefaru."}, {"text_idx": "#000036", "text": "Dulliau deallusrwydd artiffisial ar gyfer technoleg testun-i-leferydd"}, {"text_idx": "#000037", "text": "I osgoi problemau lleisiau adnabyddadwy, mae ymchwil diweddar ar sail deallusrwydd artiffisial wedi ceisio creu lleisiau gyda recordiadau gan nifer o siaradwyr gwahanol. Mae llais testun-i-leferydd o ganlyniad yn cynrychioli llais cyfartaledd sydd yn swnio\u2019n union fel llais dynol ond nad yw\u2019n cyfateb yn union i unrhyw gyfrannwr i\u2019r corpws o recordiadau."}, {"text_idx": "#000038", "text": "Erbyn hyn ceir systemau hybrid a rhwydwaith niwral pur. Systemau hybrid oedd y rhai cyntaf i ymddangos a oedd yn defnyddio\u2019n bennaf ddwy gydran benodol:"}, {"text_idx": "#000039", "text": "vocoder\u2013 darn o feddalwedd sydd yn efelychu\u2019r system leisiol ddynol ac yn trosi rhifau i sain dynol\nRhwydwaith niwral penodol sydd yn medru rhagfynegi\u2019r rhifau o wahanol destunau ar gyfer y vocoder."}, {"text_idx": "#000040", "text": "Yn fwy diweddar mae systemau sydd dim ond yn cynnwys rhwydwaith niwral pur wedi eu datblygu gan amryw o ymchwilwyr a sefydliadau. Mantais dull rhwydwaith niwral yn unig, fel unrhyw dechnoleg iaith arall, yw nad oes angen cymaint o wybodaeth iaith benodol megis geiriadur ynganu, ond wrth reswm mae angen mwy o ddata enghreifftiol. Er dweud hyn, mae\u2019r dull rhwydwaith niwral yn fwy addawol ar gyfer gwireddu lleisiau amlieithog."}, {"text_idx": "#000041", "text": "Bancio lleisiau a chreu lleisiau unigol"}, {"text_idx": "#000042", "text": "Er mai\u2019r nod gyda systemau testun-i-leferydd cyhoeddus fel arfer yw cael llais nad oes modd ei adnabod fel unigolyn, y mae amgylchiadau eraill lle mae galw am allu ail-greu llais unigolion penodol. Cynigir gwasanaeth bancio lleisiau(voice banking) i unigolion sydd ar fin colli eu gallu i siarad oherwydd cyflwr dirywiol megis clefyd niwronau echddygol, neu lawdriniaeth ar y gwddf. Er mwyn bancio\u2019i lais, mae\u2019r unigolyn yn gorfod recordio set o frawddegau arbennig sydd wedi cael eu dewis yn ofalus ymlaen llaw i gynnwys holl ffonemau a chyfuniadau ffonemau\u2019r iaith dan sylw. Mae hyn yn debyg i\u2019r ffordd mae talent llais yn recordio casgliad o frawddegau neu bromptiau, ond ar gyfer unigolion sydd ar fin colli ei leferydd, mae\u2019r casgliad brawddegau fel arfer yn fyrrach ac yn fwy cryno, rhag blino gormod arno wrth iddynt recordio. Defnyddir y recordiadau hyn wedyn i ail-greu llais yr unigolion dan sylw, gyda\u2019r llais synthetig yn swnio\u2019n eithaf tebyg i\u2019w llais naturiol eu hunain. Gellir gosod y llais synthetig mewn gwahanol ddyfeisiau electronig i\u2019w gwneud yn hwylus iddynt deipio arnynt, a chyfuno\u2019r dechnoleg yma gyda nodweddion eraill fel darogan testun(predictive text) i hwyluso\u2019r gwaith o deipio."}, {"text_idx": "#000043", "text": "Os yw unigolion yn siarad dwy neu fwy o ieithoedd, ac am gael llais synthetig sy\u2019n medru siarad yn yr ieithoedd gwahanol, ar hyn o bryd, rhaid iddynt recordio\u2019u lleferydd ym mhob un o\u2019r ieithoedd ar waha\u0302n, gan ddefnyddio setiau brawddegau gwahanol a gynlluniwyd ar gyfer pob iaith yn unigol. Mae hyn yn bwysig ar gyfer siaradwyr ieithoedd lleiafrifol fel y Gymraeg, lle mae defnyddwyr fel rheol yn newid yn o\u0302l ac ymlaen rhwng y Gymraeg a\u2019r Saesneg sawl gwaith yn ystod y dydd. Pan ddatblygwyd Lleisiwr fel y rhaglen gyntaf ar gyfer bancio lleisiau unigolion ar gyfer y Gwasanaeth Iechyd yn y Gymraeg, darparwyd y gallu i recordio yn Saesneg hefyd wedi cwblhau\u2019r recordio Cymraeg, fel bod gan unigolion y gallu i newid rhwng eu lleisiau synthetig yn siarad yn y ddwy iaith os oedd angen. Defnyddiwyd system testun i leferydd amlieithog cod agored MaryTTS35ar gyfer hyn, gan gymryd y fersiwn ar gyfer Saesneg fel yr oedd, a chreu fforch newydd ar gyfer y Gymraeg, gan ddefnyddio technoleg pecynnu Docker i greu llais a\u2019i chwarae yn o\u0302l."}, {"text_idx": "#000044", "text": "Disgwylir y bydd y dechnoleg yma yn parhau i wella yn y dyfodol, ac os felly, bydd modd ail-ymweld a\u0302 lleisiau sydd eisoes wedi\u2019u bancio, gan wella ansawdd y lleisiau synthetig dros amser. Mae arbrofion yn digwydd hefyd gyda chymryd recordiau blaenorol o lais unigolion, e.e. hen fideos teulu, i geisio ail-greu llais unigolion pan fo hi\u2019n rhy hwyr i fancio eu lleisiau, a hefyd i gymryd lleisiau tebyg, e.e. gan aelod arall o\u2019r teulu, i ddarparu llais unigryw lle bo angen hynny."}, {"text_idx": "#000045", "text": "Adnodd hyfforddi hanfodol ychwanegol yw geiriadur ynganu. Yma ceir rhestr hir o bron pob un gair mewn lecsicon iaith, gyda disgrifiadau, ar ffurf nodau sy\u2019n cynrychioli ffonemau, o ynganiad y gair dan sylw. Gweler Ffigur 2 uchod."}, {"text_idx": "#000046", "text": "Ffigur 3. Enghraifft o gynnwys Geiriadur Ynganu ar gyfer dibenion testun i leferydd"}, {"text_idx": "#000047", "text": "Gwelir hefyd yn Ffigur 3 fod cofnodion y geiriadur yn nodi pob un sill a pha sill a bwysleisir wrth ynganu."}, {"text_idx": "#000048", "text": "Defnyddir y geiriadur i dorri recordiadau i\u2019r unedau gorau posibl neu i hyfforddi ar sail ffonemau yn hytrach na llythrennau (neu graffemau). Mae systemau testun-i-leferydd yn defnyddio\u2019r geiriadur yn ogystal i fodelu ynganu ar gyfer llefaru geiriau sydd ddim yn bodoli yn y lecsicon."}, {"text_idx": "#000049", "text": "Mae tocyneiddio ar gyfer testun-i-leferydd ychydig yn wahanol i docyneiddio ar gyfer prosesu iaith naturiol a chyfieithu peirianyddol gan ei fod yn cynnwys elfen o sut i ynganu\u2019r geiriau. Nid dim ond geiriau a geir mewn testun wrth gwrs, gall fod yno fyrfoddau, rhifau a symbolau eraill sydd angen eu trosi yn eiriau llawn. Er enghraifft, gydag enw fel S4C, rhaid ei drosi i ffurf lawn fel \u2018es-pedwar-ec\u2019. Gall rhifau fod yn broblemus, gan y gallant gael eu darllen ar lafar yn wahanol yn o\u0302l y cyd-destun. Er enghraifft, gall 1998 fod yn gyfres o rifau \u2018un-naw-naw-wyth\u2019 neu gall fod yn ddyddiad \u2018mil-naw-cant-naw-deg-ac-wyth\u2019. Gyda rhifau sydd a\u0302 ffurfiau benywaidd neu wrywaidd, pa un sy\u2019n gywir mewn cyd-destun arbennig, e.e. gyda 2 gath, ai \u2018dwy-gath\u2019 neu \u2018dau-gath\u2019 ddylid ei lefaru? Mae gan y Gymraeg ddwy system rifo hefyd, yr un draddodiadol ar sail ugain, a\u2019r un fwy diweddar ar sail deg. Felly gyda rhif fel 18, a ddylid ei docyneiddio fel \u2018un-deg-wyth\u2019 neu fel \u2018deunaw\u2019? Mae\u2019n dibynnu ar y cywair a\u2019r cyd-destun, ond dyma\u2019r math o gwestiynau sydd angen eu hateb wrth lunio tocyneiddiwr ar gyfer testun i leferydd, ac mae gan bob iaith ei heriau ei hun."}]