Mitä on zero-shot-äänikloonaus?

Mitä on zero-shot-äänikloonaus? Tutustu zero-shot-äänikloonaukseen ja sen toimintaperiaatteisiin.

Koneoppimisen kehityksen ansiosta äänikloonaus on edistynyt 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 käyttämällä 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 on, 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 käyttämällä 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 erilaisiin sovelluksiin, kuten:

• Äänimuunnos - kyky muuttaa yhden henkilön äänitallenne kuulostamaan siltä, että toinen henkilö olisi puhunut sen.
• Puhujan tunnistus - 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 äänikloonauksen algoritmeja 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

Puhujaenkooderia käytetään puhevektorien poimimiseen koulutusdatasta zero-shot-äänikloonauksen saavuttamiseksi. Näitä puhevektoreita voidaan sitten käyttää sellaisten puhujien signaalinkäsittelyyn, joita ei ole aiemmin sisällytetty koulutusdatasetteihin, eli näkymättömiin puhujiin. Tämä voidaan saavuttaa kouluttamalla neuroverkkoa erilaisilla tekniikoilla, kuten:

• Konvoluutiomallit ovat neuroverkkotekniikoita, joita käytetään kuvien luokittelutehtävien 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 kuulijalle. Tämän haasteen ratkaisemiseksi käytetään erilaisia mittareita puhesynteesin laadun arvioimiseen:

• Puhujan samankaltaisuus mittaa, kuinka samanlainen synteettinen puhe on alkuperäisen kohdepuhujan puhekuvioihin.
• Puheen luonnollisuus viittaa siihen, kuinka luonnolliselta synteettinen puhe kuulostaa kuulijalle.

Todellista maailmaa edustavat tiedot, joita käytetään opettamaan ja arvioimaan tekoälymalleja, kutsutaan referenssiaudioksi. Näitä tietoja käytetään mallin koulutukseen ja normalisointiin. Lisäksi tyylinsiirtotekniikoita käytetään parantamaan mallin yleistämiskykyä. Tyylinsiirto tarkoittaa kahden syötteen käyttöä - yksi pääsisällölle ja toinen tyyliviitteelle - parantamaan mallin suorituskykyä uudella datalla. Toisin sanoen, malli pystyy paremmin käsittelemään uusia tilanteita.

Katso uusinta äänikloonausteknologiaa toiminnassa Speechifyn avulla

Vaikka aluksi saattaa tuntua epätavalliselta sisällyttää tekstistä puheeksi -generaattori tähän artikkeliin, Speechify on täydellinen valinta kaikille, jotka tarvitsevat korkealaatuisen ja monipuolisen TTS-lukijan. Se tarjoaa erinomaisen ääntämisen ja tuen englannille, espanjalle, saksalle ja 12 muulle kielelle, sekä yli 30 mukautettua ääntä eri puhujilta. Speechify on mahtava TTS-voimanpesä, ihanteellinen tekoäänikertomuksiin. Huipputason TTS-palveluna Speechify hyödyntää huippumallia, joka käyttää reaaliaikaista optimointia ja edistyneitä dekoodaustekniikoita, mikä johtaa luonnollisen kuuloiseen kerrontaan, joka kilpailee ihmisen puheen kanssa. Speechify on käyttäjäystävällinen ohjelmisto, joka toimii lähes kaikilla käyttöjärjestelmillä, mukaan lukien Windows, Android, iOS ja Mac. Speechifyn dekooderi hyödyntää edistyneitä signaalinkäsittelytekniikoita ja tukee nopeuksia, jotka ovat 9x nopeampia kuin keskimääräinen lukunopeus, tarjoten useita ominaisuuksia, jotka takaavat äänenlaadun huippuluokan. Kokeile jo tänään ja koe parhaan päästä päähän TTS-malliteknologian voima itse, sen mukautettavilla esikoulutetuilla malleilla ja monipuolisella äänivalikoimalla.

UKK

Mikä on äänikloonaamisen tarkoitus?

Äänikloonaamisen 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 äänikloonaamisen välillä?

Äänen muuntaminen tarkoittaa yhden henkilön puheen muokkaamista kuulostamaan toiselta henkilöltä, kun taas äänikloonaus luo uuden äänen, joka muistuttaa tiettyä ihmispuhujaa.

Mikä ohjelmisto voi kloonata jonkun äänen?

Saatavilla on lukuisia vaihtoehtoja, kuten Speechify, Resemble.ai, Play.ht ja monet muut.

Miten voi tunnistaa väärennetyn äänen?

Yksi yleisimmistä tekniikoista ääni-deepfaken tunnistamiseen on spektrianalyysi, joka tarkoittaa äänisignaalin analysointia tunnistamaan erottuvia äänikuvioita.