Koneoppimisen edistysaskeleiden ansiosta äänikloonaus on kehittynyt merkittävästi viime vuosina, mikä on johtanut vaikuttavimpiin tekstistä puheeksi -ratkaisuihin tähän mennessä. Yksi tärkeimmistä kehityksistä on zero-shot, joka on herättänyt suurta huomiota teknologiasektorilla. Tässä artikkelissa esitellään zero-shot-äänikloonaus ja sen vaikutus alaan.
Zero-shot-koneoppiminen selitettynä
Äänikloonauksen tavoitteena on jäljitellä puhujan ääntä synteettisesti käyttäen vain pientä määrää tallennettua puhetta. Toisin sanoen, äänikloonaus on huipputeknologiaa, joka hyödyntää tekoälyä luodakseen äänen, joka muistuttaa tiettyä henkilöä. Tämä teknologia erottaa kolme pääasiallista äänikloonauksen prosessia:
One-shot-oppiminen
One-shot-oppiminen tarkoittaa, että malli koulutetaan vain yhdellä kuvalla jostakin uudesta, mutta sen pitäisi silti pystyä tunnistamaan muita saman asian kuvia.
Few-shot-oppiminen
Few-shot-oppiminen tapahtuu, kun mallille näytetään muutama kuva jostakin uudesta, ja se pystyy tunnistamaan samankaltaisia asioita, vaikka ne näyttäisivät hieman erilaisilta.
Zero-shot-oppiminen
Zero-shot-oppiminen tarkoittaa mallin opettamista tunnistamaan uusia esineitä tai käsitteitä, joita se ei ole aiemmin koulutettu, käyttämällä esimerkiksi VCTK-datasettiä niiden kuvaamiseen. Tämä tapahtuu, kun mallille opetetaan tunnistamaan uusia asioita ilman kuvia, esimerkkejä tai muuta koulutusdataa. Sen sijaan sille annetaan lista ominaisuuksista tai piirteistä, jotka kuvaavat uutta kohdetta.
Mitä on äänikloonaus?
Äänikloonaus on puhujan äänen jäljentämistä koneoppimistekniikoilla. Äänikloonauksen tavoitteena on toistaa puhujan sävy käyttäen vain pientä määrää heidän tallennettua puhettaan. Äänikloonauksessa puhujaenkooderi muuntaa henkilön puheen koodiksi, joka voidaan myöhemmin muuttaa vektoriksi puhujan upotuksen avulla. Tätä vektoria käytetään sitten synteettorin, eli vokooderin, kouluttamiseen luomaan puhetta, joka kuulostaa puhujan ääneltä. Synteettori ottaa syötteenä puhujan upotusvektorin ja mel-spektrogrammin, joka on puhesignaalin visuaalinen esitys. Tämä on äänikloonauksen perusprosessi. Se tuottaa sitten aaltomuodon, joka on synteettisen puheen todellinen ääni. Tämä prosessi tehdään tyypillisesti koneoppimistekniikoilla, kuten syväoppimisella. Lisäksi sitä voidaan kouluttaa käyttämällä erilaisia datasettejä ja mittareita arvioimaan tuotetun puheen laatua. Äänikloonausta voidaan käyttää moniin sovelluksiin, kuten:
- Äänen muuntaminen - kyky muuttaa yhden henkilön äänen tallenne kuulostamaan siltä, kuin toinen henkilö olisi sen puhunut.
- Puhujan varmistus - kun joku väittää olevansa tietty henkilö, ja heidän ääntään käytetään tarkistamaan, onko se totta.
- Monipuhuja tekstistä puheeksi - puheen luominen painetusta tekstistä ja avainsanoista
Joitakin suosittuja äänikloonausalgoritmeja ovat WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS ja Microsoftin VALL-E. Lisäksi monia muita avoimen lähdekoodin algoritmeja löytyy GitHubista, jotka tarjoavat erinomaisia lopputuloksia. Jos olet kiinnostunut oppimaan lisää äänikloonauksen tekniikoista, ICASSP, Interspeech ja IEEE International Conference ovat oikeita paikkoja sinulle.
Zero-shot-oppiminen äänikloonauksessa
Zero-shot-äänikloonauksen saavuttamiseksi käytetään puhujaenkooderia puhevektorien poimimiseen koulutusdatasta. Näitä puhevektoreita voidaan sitten käyttää sellaisten puhujien signaalinkäsittelyyn, joita ei ole aiemmin sisällytetty koulutusdatasetteihin, eli niin sanottuihin näkymättömiin puhujiin. Tämä voidaan saavuttaa kouluttamalla neuroverkkoa erilaisilla tekniikoilla, kuten:
- Konvoluutiomallit ovat neuroverkkimalleja, joita käytetään kuvien luokitteluongelmien ratkaisemiseen.
- Autoregressiiviset mallit voivat ennustaa tulevia arvoja aiempien arvojen perusteella.
Yksi zero-shot-äänikloonauksen haasteista on varmistaa, että synteettinen puhe on korkealaatuista ja kuulostaa luonnolliselta kuuntelijalle. Tämän haasteen ratkaisemiseksi käytetään erilaisia mittareita puhesynteesin laadun arvioimiseen:
- Puhujan samankaltaisuus mittaa, kuinka samanlaista synteettinen puhe on alkuperäisen kohdepuhujan puhekuvioihin verrattuna.
- Puheen luonnollisuus viittaa siihen, kuinka luonnolliselta synteettinen puhe kuulostaa kuuntelijalle.
Todellista maailmaa edustavat tiedot, joita käytetään opettamaan ja arvioimaan tekoälymalleja, kutsutaan referenssiaudioksi. Näitä tietoja käytetään koulutukseen ja normalisointiin. Lisäksi tyyliin siirtotekniikoita käytetään parantamaan mallin yleistämiskykyä. Tyyliin siirto tarkoittaa kahden syötteen käyttöä - yksi pääsisällölle ja toinen tyyliviitteelle - parantaakseen mallin suorituskykyä uudella datalla. Toisin sanoen, malli pystyy paremmin käsittelemään uusia tilanteita.
Katso uusinta äänen kloonausteknologiaa toiminnassa Speechify Studiossa
Speechify Studion AI-äänen kloonaus mahdollistaa oman äänen mukautetun AI-version luomisen—täydellinen henkilökohtaisen kerronnan, brändin yhtenäisyyden rakentamisen tai tutun kosketuksen lisäämiseen mihin tahansa projektiin. Nauhoita vain näyte, ja Speechifyn kehittyneet AI-mallit luovat elävän digitaalisen kopion, joka kuulostaa aivan sinulta. Haluatko vielä enemmän joustavuutta? Sisäänrakennettu äänimuunnin antaa sinun muokata olemassa olevia tallenteita mihin tahansa Speechify Studion yli 1 000 AI-äänestä, antaen sinulle luovan hallinnan sävystä, tyylistä ja esitystavasta. Olipa kyseessä oman äänen hienosäätö tai äänen muuntaminen eri konteksteihin, Speechify Studio tarjoaa ammattitason äänen mukauttamisen käden ulottuville.
UKK
Mikä on äänen kloonauksen tarkoitus?
Äänen kloonauksen tavoitteena on tuottaa korkealaatuista, luonnollisen kuuloista puhetta, jota voidaan käyttää erilaisissa sovelluksissa parantamaan ihmisten ja koneiden välistä viestintää ja vuorovaikutusta.
Mikä on ero äänen muuntamisen ja kloonauksen välillä?
Äänen muuntaminen tarkoittaa yhden henkilön puheen muokkaamista kuulostamaan toiselta henkilöltä, kun taas äänen kloonaus luo uuden äänen, joka muistuttaa tiettyä ihmistä.
Mikä ohjelmisto voi kloonata jonkun äänen?
Saatavilla on lukuisia vaihtoehtoja, kuten Speechify, Resemble.ai, Play.ht ja monet muut.
Miten voit tunnistaa väärennetyn äänen?
Yksi yleisimmistä tekniikoista äänen deepfaken tunnistamiseen on spektrianalyysi, joka tarkoittaa äänisignaalin analysointia tunnistamaan erottuvia äänikuvioita.
