Díky pokrokům ve strojovém učení dosáhlo klonování hlasu v posledních letech významného pokroku, což vedlo k některým z nejpůsobivějších řešení převodu textu na řeč. Mezi nejdůležitější vývoj patří zero-shot, který vzbudil velký zájem v technologickém sektoru. Tento článek představí zero-shot klonování hlasu a jak změnilo průmysl.
Vysvětlení zero-shot strojového učení
Cílem klonování hlasu je replikovat hlas mluvčího syntetizováním jeho tónu a barvy pomocí pouze malého množství nahraného projevu. Jinými slovy, klonování hlasu je špičková technologie, která využívá umělou inteligenci k vytvoření hlasu, který se podobá konkrétní osobě. Tato technologie rozlišuje tři hlavní procesy klonování hlasu:
One-shot učení
One-shot učení znamená, že model je trénován pouze na jednom obrázku něčeho nového, ale měl by být schopen rozpoznat i jiné obrázky stejné věci.
Few-shot učení
Few-shot učení je, když je modelu ukázáno několik obrázků něčeho nového a dokáže rozpoznat podobné věci, i když vypadají trochu jinak.
Zero-shot učení
Zero-shot učení je učení modelu rozpoznávat nové objekty nebo koncepty, na které nebyl dříve trénován, pomocí datasetu, jako je VCTK, k jejich popisu. To je, když je model naučen rozpoznávat nové věci bez obrázků, příkladů nebo jiných tréninkových dat. Místo toho mu dáte seznam charakteristik nebo vlastností, které popisují nový předmět.
Co je klonování hlasu?
Klonování hlasu je replikace hlasu mluvčího pomocí technik strojového učení. Cílem klonování hlasu je reprodukovat tón mluvčího pomocí pouze malého množství jeho nahraného projevu. Při klonování hlasu převádí enkodér mluvčího řeč osoby na kód, který může být následně transformován na vektor pomocí vkládání mluvčího. Tento vektor je pak použit k trénování syntetizátoru, známého také jako vocoder, k vytvoření řeči, která zní jako hlas mluvčího. Syntetizátor bere jako vstup vektor vkládání mluvčího a mel spektrogram, což je vizuální reprezentace řečového signálu. Toto je základní proces klonování hlasu. Poté produkuje výstup ve formě vlnové formy, což je skutečný zvuk syntetizované řeči. Tento proces se obvykle provádí pomocí technik strojového učení, jako je hluboké učení. Navíc může být trénován pomocí různých datasetů a metrik k hodnocení kvality generované řeči. Klonování hlasu může být použito pro různé aplikace, jako jsou:
- Konverze hlasu - schopnost změnit nahrávku hlasu jedné osoby tak, aby zněla, jako by ji mluvil někdo jiný.
- Ověření mluvčího - když někdo tvrdí, že je určitá osoba, a jeho hlas je použit k ověření, zda je to pravda.
- Vícehlasový text na řeč - tvorba řeči z tištěného textu a klíčových slov
Mezi populární algoritmy klonování hlasu patří WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS a Microsoftův VALL-E. Také mnoho dalších open-source algoritmů lze nalézt na GitHubu, které nabízejí vynikající konečné výsledky. Pokud máte zájem dozvědět se více o technikách klonování hlasu, ICASSP, Interspeech a IEEE International Conference jsou pro vás to pravé místo.
Zero-shot učení v klonování hlasu
K dosažení zero-shot klonování hlasu se používá enkodér mluvčího k extrakci řečových vektorů z tréninkových dat. Tyto řečové vektory pak mohou být použity pro zpracování signálu mluvčích, kteří nebyli dříve zahrnuti v tréninkových datasetech, známých také jako nevidění mluvčí. Toho lze dosáhnout trénováním neuronové sítě pomocí různých technik, jako jsou:
- Konvoluční modely jsou modely neuronových sítí používané k řešení problémů klasifikace obrázků.
- Autoregresivní modely mohou předpovídat budoucí hodnoty na základě minulých hodnot.
Jednou z výzev zero-shot klonování hlasu je zajistit, aby syntetizovaná řeč byla vysoce kvalitní a zněla přirozeně posluchači. K řešení této výzvy se používají různé metriky k hodnocení kvality syntézy řeči:
- Podobnost mluvčího měří, jak podobná je syntetizovaná řeč původním řečovým vzorcům cílového mluvčího.
- Přirozenost řeči se týká toho, jak přirozeně zní syntetizovaná řeč posluchači.
Skutečná data z reálného světa, která se používají k učení a hodnocení AI modelů, se nazývají referenční audio. Tato data se používají pro trénink a normalizaci. Kromě toho se používají techniky přenosu stylu k posílení schopnosti modelu generalizovat. Přenos stylu zahrnuje použití dvou vstupů - jednoho pro hlavní obsah a druhého pro referenci stylu - k vylepšení výkonu modelu s novými daty. Jinými slovy, model je lépe schopen zvládat nové situace.
Podívejte se na nejnovější technologii klonování hlasu v akci se Speechify Studio
AI klonování hlasu ve Speechify Studio vám umožňuje vytvořit vlastní AI verzi vašeho hlasu—ideální pro personalizaci vyprávění, budování konzistence značky nebo přidání známého doteku do jakéhokoli projektu. Stačí nahrát vzorek a pokročilé AI modely Speechify vytvoří realistickou digitální repliku, která zní jako vy. Chcete ještě větší flexibilitu? Vestavěný měnič hlasu vám umožňuje přetvořit stávající nahrávky do jakéhokoli z více než 1 000 AI hlasů Speechify Studio, což vám dává kreativní kontrolu nad tónem, stylem a podáním. Ať už zdokonalujete svůj vlastní hlas nebo transformujete audio pro různé kontexty, Speechify Studio vám poskytuje profesionální úpravu hlasu na dosah ruky.
Často kladené otázky
Jaký je účel klonování hlasu?
Cílem klonování hlasu je vytvářet vysoce kvalitní, přirozeně znějící řeč, kterou lze využít v různých aplikacích ke zlepšení komunikace a interakce mezi lidmi a stroji.
Jaký je rozdíl mezi konverzí hlasu a klonováním hlasu?
Konverze hlasu zahrnuje úpravu řeči jedné osoby tak, aby zněla jako jiná osoba, zatímco klonování hlasu vytváří nový hlas, který se podobá konkrétnímu lidskému mluvčímu.
Jaký software může klonovat něčí hlas?
Existuje mnoho možností, včetně Speechify, Resemble.ai, Play.ht a mnoha dalších.
Jak můžete odhalit falešný hlas?
Jednou z nejběžnějších technik pro identifikaci audio deepfake je spektrální analýza, která zahrnuje analýzu zvukového signálu k detekci charakteristických vzorců hlasu.
