Äänikloonaus, teknologia, joka on suunniteltu jäljittelemään henkilön puhetta mahdollisimman realistisesti, on kehittynyt merkittävästi vuosien varrella. Käyttämällä tekniikkaa, joka tunnetaan nimellä Speaker Verification to Text-to-Speech synthesis (SV2TTS), henkilön ääni voidaan tehokkaasti poimia heidän puheestaan ja käyttää synteettisen puheen tuottamiseen.
Miten äänikloonausohjelmisto toimii?
Äänikloonausohjelmistot toimivat yleensä syväoppimisalustalla nimeltä PyTorch. Ne vaativat yleensä runsaasti dataa (äänitiedostoja) tietystä puhujasta, jotta heidän äänensä voidaan kloonata tehokkaasti. Tätä tietoa käytetään sitten synteesin ja vocoder-mallien kouluttamiseen prosessissa, johon liittyy useita parametreja ja riippuvuuksia.
Ohjelmiston ytimessä on kolme pääelementtiä: enkooderi, synteesi ja vocoder. Enkooderi luo upotuksia puhujan äänestä, synteesi käyttää näitä upotuksia spektrogrammin luomiseen, ja vocoder muuntaa tämän spektrogrammin kuultavaksi puheeksi.
Tämä teknologia voi toimia sekä CPU:lla että GPU:lla, ja jotkut ovat yhteensopivia CUDA:n kanssa GPU-kiihdytettyä oppimista varten. Vaikka CPU-pohjainen toiminta on mahdollista, GPU:ta suositellaan reaaliaikaisiin äänikloonaustehtäviin sen parempien käsittelyominaisuuksien vuoksi.
Äänikloonaus GitHubin vaikutukset
GitHub, avoimen lähdekoodin alusta, isännöi useita äänikloonaussovellusten arkistoja (repos). Äänikloonaus GitHub-projektit, kuten CorentinJ:n ja BenaAndrew'n ylläpitämät, tarjoavat alustan kehittäjille yhteistyöhön, parantamiseen ja äänikloonausteknologioiden jakamiseen. Nämä projektit sisältävät usein esikoulutettuja malleja, mikä helpottaa käyttäjiä kloonaamaan ääniä ilman laajoja laskentaresursseja tai syväoppimisen asiantuntemusta.
Monet GitHub-projektit, kuten Real-Time-Voice-Cloning-repo, tarjoavat kokoelman Python-skriptejä ja työkaluja tekstistä puheeksi (TTS) ja äänenmuunnostehtäviin. Työkalut, kuten demo_toolbox.py, mahdollistavat käyttäjien kokeilla teknologiaa, kun taas README.md-tiedostot tarjoavat kattavaa tietoa projektin asennuksesta ja käytöstä.
Äänikloonauksen tarkoitus ja ominaisuudet
Äänikloonaus palvelee monia tarkoituksia, viihteestä ja taiteesta saavutettavuuteen ja petosten havaitsemiseen. Se mahdollistaa monipuhujaisen tekstistä puheeksi synteesin, mikä helpottaa realistisia dialogeja multimediasisällössä. Sitä voidaan myös käyttää luomaan uudelleen henkilöiden ääniä, jotka ovat menettäneet puhekykynsä lääketieteellisten syiden vuoksi.
Äänikloonausohjelmistojen keskeisiä ominaisuuksia ovat kyky jäljitellä henkilön puheen ainutlaatuisia vivahteita, tuki eri kielille, säädettävä puhenopeus ja -korkeus sekä yhteensopivuus eri käyttöjärjestelmien, kuten Linuxin, kanssa. Nämä ohjelmistot sisältävät myös API-rajapintoja helppoa integrointia varten muihin sovelluksiin.
Top 9 äänikloonausohjelmistoa
- Speechify Voice Cloning: Speechify äänikloonaus on paras, mitä löydät. Se kloonaa äänesi välittömästi. Paina vain nauhoitus selaimessasi ja puhu 30 sekuntia. Speechify AI kloonaa äänesi välittömästi.
- Real-Time-Voice-Cloning: Avoimen lähdekoodin projekti GitHubissa, joka tarjoaa Python-pohjaisen työkalun, joka luo lähes reaaliaikaista äänikloonausta vähäisellä datalla.
- iSpeech: Korkealaatuinen TTS-ratkaisu, joka tarjoaa äänikloonauspalveluja muiden ääneen liittyvien palvelujen ohella.
- Resemble AI: Edistynyt alusta, joka tarjoaa mukautettua äänikloonausta helppokäyttöisen API:n ohella.
- Lyrebird: Nyt osa Descriptiä, Lyrebird tunnettiin vaikuttavista äänikloonausominaisuuksistaan, joiden avulla käyttäjät voivat luoda ainutlaatuisia 'digitaalisia ääniä'.
- CereVoice Me: CereProcin palvelu, joka mahdollistaa ainutlaatuisen TTS-äänen luomisen käyttäjien äänitallenteista.
- Voicepods: Käyttää kehittynyttä tekoälyä muuttaakseen tekstin eläväksi puheeksi ja tarjoaa äänikloonausominaisuuksia.
- Modulate: Mahdollistaa käyttäjien luoda ainutlaatuisia, muokattavia 'ääniskinejä'.
- Voicery: Tunnettu korkealaatuisesta puhesynteesistä, mukaan lukien mukautetut äänet.
Näiden ohjelmistojen käyttö edellyttää yleensä tarvittavien pakettien pip-asennusta, requirements.txt-tiedoston vaatimusten täyttämistä ja annettujen ohjeiden noudattamista. Useimmat projektit ovat yhteensopivia Jupyter-notebookien (ipynb), CLI:n tai jopa Google Colabin kanssa.
