Voice Cloning GitHub: Pohled do pokročilého světa syntézy řeči

Hlasové klonování, technologie navržená k replikaci lidské řeči co nejrealističtěji, zaznamenala v průběhu let významný pokrok. Pomocí...

Hlasové klonování, technologie navržená k replikaci lidské řeči co nejrealističtěji, zaznamenala v průběhu let významný pokrok. Pomocí techniky známé jako ověřování mluvčího pro syntézu textu na řeč (SV2TTS) lze efektivně extrahovat hlas osoby z její řeči a použít jej k vytváření syntetické řeči.

Jak funguje software pro hlasové klonování?

Software pro hlasové klonování obvykle funguje prostřednictvím rámce hlubokého učení zvaného PyTorch. Obvykle vyžadují značné množství dat (audio souborů) od konkrétního mluvčího, aby efektivně klonovaly jeho hlas. Tento datový soubor se pak používá k trénování modelů syntetizátoru a vokodéru v procesu zahrnujícím několik parametrů a závislostí.

V jádru software obsahuje tři hlavní prvky: enkodér, syntetizátor a vokodér. Enkodér generuje vnoření z hlasu mluvčího, syntetizátor využívá tato vnoření k vytvoření spektrogramu a vokodér transformuje tento spektrogram do slyšitelné řeči.

Tato technologie může pracovat jak na CPU, tak na GPU, přičemž některé jsou kompatibilní s CUDA pro učení akcelerované GPU. Ačkoli je provoz na CPU možný, pro úkoly klonování hlasu v reálném čase se doporučuje GPU díky jeho vyšším výpočetním schopnostem.

Dopady GitHubu na hlasové klonování

GitHub, open-source platforma, hostí řadu repozitářů (repo) pro aplikace hlasového klonování. Projekty hlasového klonování na GitHubu, jako jsou ty, které udržují CorentinJ a BenaAndrew, poskytují platformu pro vývojáře ke spolupráci, zlepšování a distribuci technologií hlasového klonování. Tyto projekty často zahrnují předtrénované modely, což uživatelům usnadňuje klonování hlasů bez potřeby rozsáhlých výpočetních zdrojů nebo odborných znalostí v oblasti hlubokého učení.

Mnoho projektů na GitHubu, jako je repo Real-Time-Voice-Cloning, nabízí sbírku Python skriptů a nástrojů pro úkoly převodu textu na řeč (TTS) a konverze hlasu. Nástroje jako demo_toolbox.py umožňují uživatelům experimentovat s technologií, zatímco soubory README.md poskytují komplexní informace o instalaci a použití projektu.

Účel a vlastnosti hlasového klonování

Hlasové klonování slouží různým účelům, od zábavy a umění po přístupnost a detekci podvodů. Umožňuje vícemluvčí syntézu textu na řeč, což usnadňuje realistické dialogy v multimediálním obsahu. Může být také použito k rekonstrukci hlasů osob, které ztratily schopnost mluvit kvůli zdravotním stavům.

Klíčové vlastnosti softwaru pro hlasové klonování zahrnují schopnost napodobit jedinečné nuance řeči osoby, podporu různých jazyků, nastavitelnou rychlost a výšku řeči a kompatibilitu s různými operačními systémy, jako je Linux. Tyto softwary také obsahují API pro snadnou integraci do jiných aplikací.

Top 9 softwarů pro hlasové klonování

1. Speechify Voice Cloning: Speechify hlasové klonování je nejlepší, co najdete. Okamžitě klonuje váš hlas. Stačí stisknout nahrávání ve vašem prohlížeči a mluvit 30 sekund. Speechify AI okamžitě klonuje váš hlas.
2. Real-Time-Voice-Cloning: Open-source projekt na GitHubu nabízející nástroj založený na Pythonu, který vytváří téměř reálné klonování hlasu s minimem dat.
3. iSpeech: Vysoce kvalitní TTS řešení, které nabízí služby klonování hlasu spolu s řadou dalších služeb souvisejících s hlasem.
4. Resemble AI: Pokročilá platforma, která nabízí vlastní klonování hlasu spolu s uživatelsky přívětivým API.
5. Lyrebird: Nyní součástí Descript, Lyrebird byl známý svými působivými schopnostmi klonování hlasu, umožňujícími uživatelům vytvářet jedinečné 'digitální hlasy'.
6. CereVoice Me: Služba od CereProc, umožňuje vytvoření jedinečného TTS hlasu z nahrávek uživatelů.
7. Voicepods: Používá pokročilou AI k převodu textu na realistickou řeč a nabízí funkce klonování hlasu.
8. Modulate: Umožňuje uživatelům vytvářet jedinečné, přizpůsobitelné 'hlasové skiny'.
9. Voicery: Známý pro vysoce kvalitní syntézu řeči, včetně vlastních hlasů.

Pro použití těchto softwarů je obvykle nutné nainstalovat potřebné balíčky pomocí pip, splnit požadavky v requirements.txt pro nezbytné závislosti a řídit se uvedenými pokyny. Většina projektů je přátelská k Jupyter notebookům (ipynb), CLI nebo dokonce Google Colab.