Mikä on autoregressiivinen äänimalli?

Mikä on autoregressiivinen äänimalli? Liity seuraamme, kun tutkimme autoregressiivisten äänimallien monimutkaisuutta ja niiden vaikutusta puhesynteesin tulevaisuuteen.

Tekstistä puheeksi (TTS) ja puhesynteesimoottorit käyttävät erilaisia tekoälymalleja tuottaakseen ihmismäistä puhetta. Yksi tällainen malli on autoregressiivinen äänimalli, generatiivinen malli, jota käytetään äänen tuottamisessa. Tässä artikkelissa tarkastellaan, miten autoregressiivinen malli toimii ja sen sovelluksia puhesynteesissä.

Autoregressiivinen malli selitettynä

Autoregressiivinen malli on tilastollinen malli, jota käytetään yleisesti signaalinkäsittelyssä, puheentunnistuksessa ja puhesynteesissä. Se on olennainen osa modernia puhetekniikkaa, erityisesti tekstistä puheeksi (TTS) -järjestelmissä. Ymmärtääksesi, miten malli toimii, tässä on vertauskuva: Kuvittele, että sinulla on kone, joka voi ennustaa säätä. Joka päivä kone ottaa huomioon edellisen päivän sään ("autoregressiivinen" osa). Se tarkastelee lämpötilaa, kosteutta ja tuulen nopeutta ja käyttää näitä tekijöitä ennustaakseen huomisen sään. Kone ottaa myös huomioon muita tekijöitä, jotka voivat vaikuttaa säähän, kuten vuodenajan, sijainnin ja sääkuviot, jotka voivat vaikuttaa alueeseen ("malli" osa). Kaikkien näiden tekijöiden perusteella kone ennustaa huomisen sään. Tietenkään ennuste ei ole 100% tarkka – sää on tunnetusti vaikea ennustaa. Mutta mitä enemmän dataa koneella on, sitä parempia sen ennusteet ovat. Tämä on esimerkki autoregressiivisestä mallista. Autoregressiivisen mallin perusajatus on yksinkertainen: se ennustaa seuraavan arvon aikasarjassa aiempien arvojen perusteella. Toisin sanoen se käyttää lineaarista yhdistelmää aiemmista datapisteistä tai kertoimista ennustaakseen seuraavan arvon sarjassa. Tämä ennustamiskyky tekee autoregressiivisistä malleista ihanteellisia puhetekniikkaan, jossa luonnollisen kuuloisen puheen tuottaminen vaatii seuraavan ääninäytteen ennustamista aiempien ääninäytteiden perusteella. Autoregressiivisella mallilla on kaksi pääkomponenttia: kooderi ja dekooderi. Kooderi ottaa syöttösignaalin, kuten spektrogrammin tai foneemijonon, ja muuntaa sen piileväksi esitykseksi. Dekooderi ottaa sitten tämän piilevän esityksen ja tuottaa ulostulosignaalin, kuten aaltomuodon tai spektrogrammin. Yksi suosittu autoregressiivinen malli on WaveNet, joka käyttää laajennettua kausaalista konvoluutiota mallintaakseen autoregressiivisen prosessin. Se on Gaussin malli, joka pystyy tuottamaan korkealaatuista ääntä, joka kuulostaa lähes erottamattomalta ihmisen puheesta. Toinen tärkeä piirre autoregressiivisissä malleissa on niiden kyky ehdollistaa generointiprosessi erilaisilla syötteillä. Esimerkiksi voimme käyttää monipuhujadatasettiä kouluttaaksemme TTS-järjestelmän, joka voi tuottaa puhetta eri puhujien äänillä. Tämä saavutetaan ehdollistamalla dekooderi puhujan identiteettitiedolla koulutuksen aikana. Autoregressiivisia malleja voidaan kouluttaa käyttämällä erilaisia optimointialgoritmeja, mukaan lukien variaatioautokooderit ja toistuvat hermoverkot (RNN:t). Koulutusdatan on oltava korkealaatuista, jotta tuotettu puhe kuulostaa luonnolliselta ja tarkalta.

Autoregressiivisen mallin soveltaminen puhesynteesiin

Puhesynteesi on prosessi, jossa kone tuottaa ihmismäistä puhetta. Yksi suosittu menetelmä puhesynteesissä on käyttää autoregressiivistä mallia. Tässä lähestymistavassa kone analysoi ja ennustaa puheen akustisia piirteitä, kuten sävelkorkeutta, kestoa ja äänenvoimakkuutta, käyttäen kooderia ja dekooderia. Kooderi käsittelee raakaa puhedataa, kuten ääniaaltoja tai spektrogrammeja, korkeatasoisiksi piirteiksi. Nämä piirteet syötetään sitten dekooderiin, joka tuottaa akustisten elementtien sarjan, joka edustaa haluttua puhetta. Mallin autoregressiivinen luonne mahdollistaa dekooderin ennustaa jokaisen seuraavan akustisen piirteen aiemman toiminnan perusteella, mikä johtaa luonnollisen kuuloiseen puheeseen. Yksi suosituimmista autoregressiivisistä malleista puhesynteesissä on WaveNet. WaveNet käyttää konvoluutioneuroverkkoja (CNN) tuottamaan akustisia piirteitä, jotka muunnetaan puheeksi käyttämällä vokooderia. Malli koulutetaan korkealaatuisista puhenäytteistä koostuvalla datasetillä oppiakseen eri akustisten piirteiden väliset mallit ja suhteet. Esikoulutetut mallit, jotka perustuvat usein pitkäaikaismuistiin (LSTM) verkkoihin, voivat nopeuttaa autoregressiivisten äänimallien koulutusprosessia ja parantaa niiden suorituskykyä. Parantaakseen synteettisen puheen laatua ja realismia, tutkijat ovat ehdottaneet erilaisia muutoksia WaveNet-malliin. Esimerkiksi FastSpeech on päätepisteestä päätepisteeseen automaattinen puheentunnistusmalli, joka vähentää viivettä ja lisää puhesynteesiprosessin nopeutta. Se saavuttaa tämän käyttämällä huomiointimekanismia, joka ennustaa suoraan kunkin foneemin keston ja sävelkorkeuden puhejaksoissa. Toinen tutkimusalue autoregressiivisessä puhesynteesissä on äänen muuntaminen, jossa tavoitteena on muuntaa yhden henkilön puhe kuulostamaan toisen henkilön puheelta. Tämä saavutetaan kouluttamalla malli datasetillä, joka sisältää sekä lähde- että kohdepuhujan puhenäytteitä. Tuloksena oleva malli voi sitten muuntaa lähdepuhujan puheen kohdepuhujan ääneksi säilyttäen alkuperäisen puheen kielellisen sisällön ja prosodian. Yksi autoregressiivisten äänimallien keskeisistä komponenteista on hermovokooderi, joka vastaa korkealaatuisten puheaaltomuotojen tuottamisesta. Hermovokooderi on olennainen osa tätä prosessia, koska se ottaa mallin tuottaman ulostulon ja muuntaa sen kuultavaksi ääniaalloksi. Ilman sitä mallin tuottama puhe kuulostaisi robottimaiselta ja epäluonnolliselta. Tutkimukset autoregressiivisista äänimalleista ovat saaneet yli 2,3 miljardia viittausta, mikä osoittaa niiden merkityksen puheenkäsittelyssä. Itse asiassa tutkimusta autoregressiivisista äänimalleista on esitetty arvostetussa ICASSP-konferenssissa, ja monet artikkelit keskittyvät parantamaan akustista mallia puheentunnistuksessa ja -synteesissä. Monia artikkeleita on myös julkaistu arxiv.orgissa ja GitHubissa, joissa tutkitaan erilaisia algoritmeja, arkkitehtuureja ja optimointitekniikoita. Autoregressiivisiä äänimalleja arvioidaan useilla suorituskykymittareilla. Näitä ovat muun muassa keskimääräinen mielipidepiste (MOS), sanavirheprosentti (WER) ja spektrinen vääristymä (SD).

Tule AI-tekstistä puheeksi -voimakäyttäjäksi Speechifyn avulla

Speechify on TTS-palvelu, joka käyttää tekoälyä tuottaakseen erinomaisen, luonnollisen kuuloisen kerronnan kaikenlaisille teksteille. Palvelu muuntaa tekstin puheeksi syväoppimismallin avulla, joka on koulutettu suurella puhenäytteiden tietoaineistolla. Speechifyn käyttö on helppoa: liitä tai lataa tiedostosi alustalle ja valitse haluamasi ääni ja kieli. Speechify luo sitten korkealaatuisen äänitiedoston, jonka voit ladata tai jakaa muiden kanssa. Speechify käyttää autoregressiivistä mallia TTS-palvelussaan, mikä varmistaa, että tuotettu puhe seuraa ihmisen puheen luonnollista virtausta. Speechifyn avulla voit luoda korkealaatuista ääntä reaaliajassa ja käyttää sitä moniin eri tarkoituksiin, kuten podcasteihin, videoihin ja äänikirjoihin. Miksi odottaa? Kokeile Speechifyta jo tänään ja löydä uusi tapa luoda huippulaatuista ääntä projekteihisi.

UKK

Mikä on autoregressiivinen aikasarjamalli?

Autoregressiivinen aikasarjamalli on tilastollinen malli, joka ennustaa tulevia arvoja aiempien arvojen perusteella.

Mikä on ero AR:n ja ARMA:n välillä?

ARMA on yleisempi malli, jossa on sekä autoregressiivisiä että liukuvan keskiarvon komponentteja, kun taas AR on yksinkertaisempi autoregressiivinen malli ilman liukuvan keskiarvon komponentteja.

Mikä on ero aikasarjojen ja syväoppimisen välillä?

Aikasarja-analyysi on tilastollinen tekniikka, jota käytetään ajallisen datan analysointiin. Toisaalta syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, joka sisältää tekoälyverkkojen kouluttamisen oppimaan datasta.

Mikä on ero autoregressiivisten ja ei-autoregressiivisten mallien välillä?

Autoregressiiviset mallit tuottavat tuloksia peräkkäin aiempien tulosten perusteella, kun taas ei-autoregressiiviset mallit tuottavat tuloksia rinnakkain ottamatta huomioon aiempia tuloksia.