Pierina: Text to Speech

Pierina voice

The voice Pierina is available in the Azure Text-to-Speech service for the Italian language.

How to use Pierina voice in your videos

To use Pierina voice in your videos, you can use the following JSON2Video code:

{
    "type": "voice",
    "model": "azure",
    "voice": "it-IT-PierinaNeural",
    "text": "In primavera, il giardino si anima con fiori colorati e uccelli che cantano. Il vecchio albero di quercia fornisce ombra ai visitatori, mentre le farfalle danzano tra le rose. Una piccola fontana crea suoni pacifici, rendendo questo il luogo perfetto per rilassarsi e godere della bellezza della natura."
}

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	'model' => 'azure',
	'voice' => 'it-IT-PierinaNeural',
	'text' => 'In primavera, il giardino si anima con fiori colorati e uccelli che cantano. Il vecchio albero di quercia fornisce ombra ai visitatori, mentre le farfalle danzano tra le rose. Una piccola fontana crea suoni pacifici, rendendo questo il luogo perfetto per rilassarsi e godere della bellezza della natura.'
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	"text": "In primavera, il giardino si anima con fiori colorati e uccelli che cantano. Il vecchio albero di quercia fornisce ombra ai visitatori, mentre le farfalle danzano tra le rose. Una piccola fontana crea suoni pacifici, rendendo questo il luogo perfetto per rilassarsi e godere della bellezza della natura."
});

Pierina supports SSML

SSML stands for Speech Synthesis Markup Language. It's a way to add instructions to your text so that a Text-To-Speech (TTS) system knows how to read it aloud.

You use SSML like HTML, but for controlling speech. It helps you adjust things like: Pronunciation, Pauses, Pitch and Volume, Emphasis, Speaking Rate.

{
    "type": "voice",
    "voice": "it-IT-PierinaNeural",
    "text": "<speak>Hello, <break time="500ms"/> how are you today? <emphasis level="strong">This is important!</emphasis></speak>"
}

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	'voice' => 'it-IT-PierinaNeural',
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Pierina is a neural voice

In Azure Cognitive Services, a Neural voice refers to a voice generated using neural network technology. This means the Text-To-Speech system uses advanced machine learning models to create more natural, human-like speech compared to traditional methods.

Key characteristics of Neural voices:

• More expressive and realistic
• Better at handling pitch, tone, and rhythm variations
• Sounds closer to how humans naturally speak