Grâce aux avancées en apprentissage automatique, le clonage vocal a fait des progrès significatifs ces dernières années, aboutissant à certaines des solutions de synthèse vocale les plus impressionnantes à ce jour. Parmi les développements les plus importants figure le zéro-shot, qui a fait sensation dans le secteur technologique. Cet article vous présentera le clonage vocal zéro-shot et comment il a transformé l'industrie.
L'apprentissage automatique zéro-shot expliqué
L'objectif du clonage vocal est de reproduire la voix d'un locuteur en synthétisant son ton et sa couleur à partir d'une petite quantité de discours enregistré. En d'autres termes, le clonage vocal est une technologie de pointe qui utilise l'intelligence artificielle pour créer une voix ressemblant à celle d'une personne spécifique. Cette technologie distingue trois principaux processus de clonage vocal :
Apprentissage one-shot
L'apprentissage one-shot signifie que le modèle est entraîné sur une seule image de quelque chose de nouveau, mais il doit toujours être capable de reconnaître d'autres images de la même chose.
Apprentissage few-shot
L'apprentissage few-shot se produit lorsqu'un modèle est exposé à quelques images de quelque chose de nouveau et peut reconnaître des choses similaires même si elles semblent un peu différentes.
Apprentissage zéro-shot
L'apprentissage zéro-shot consiste à enseigner à un modèle à reconnaître de nouveaux objets ou concepts qu'il n'a pas été formé à l'avance en utilisant un ensemble de données, tel que VCTK, pour les décrire. C'est lorsque le modèle est formé à reconnaître de nouvelles choses sans images, exemples ou autres données d'entraînement. Au lieu de cela, vous lui donnez une liste de caractéristiques ou de traits qui décrivent le nouvel élément.
Qu'est-ce que le clonage vocal ?
Le clonage vocal consiste à reproduire la voix d'un locuteur en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. L'objectif du clonage vocal est de reproduire le ton du locuteur en utilisant seulement une petite quantité de son discours enregistré. Dans le clonage vocal, un encodeur de locuteur transforme le discours d'une personne en un code qui peut ensuite être transformé en vecteur à l'aide de l'intégration du locuteur. Ce vecteur est ensuite utilisé pour entraîner un synthétiseur, également connu sous le nom de vocodeur, pour créer un discours qui ressemble à la voix du locuteur. Le synthétiseur prend le vecteur d'intégration du locuteur et un spectrogramme mel, une représentation visuelle du signal vocal, comme entrée. C'est le processus de base pour le clonage vocal. Il produit ensuite une sortie de forme d'onde, qui est le son réel du discours synthétisé. Ce processus est généralement réalisé en utilisant des techniques d'apprentissage automatique telles que l'apprentissage profond. De plus, il peut être entraîné en utilisant une variété d'ensembles de données et de métriques pour évaluer la qualité du discours généré. Le clonage vocal peut être utilisé pour diverses applications telles que :
- Conversion vocale - la capacité de changer un enregistrement de la voix d'une personne pour qu'il semble qu'une autre personne l'ait prononcé.
- Vérification du locuteur - lorsque quelqu'un dit qu'il est une certaine personne, et que sa voix est utilisée pour vérifier si c'est vrai.
- Synthèse vocale multispeaker texte à parole - création de discours à partir de texte imprimé et de mots-clés
Parmi les algorithmes de clonage vocal populaires, on trouve WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS, et VALL-E de Microsoft. De plus, de nombreux autres algorithmes open-source peuvent être trouvés sur GitHub, offrant d'excellents résultats finaux. De plus, si vous êtes intéressé par l'apprentissage des techniques de clonage vocal, les conférences ICASSP, Interspeech et IEEE International Conference sont les endroits idéaux pour vous.
Apprentissage zéro-shot dans le clonage vocal
Un encodeur de locuteur est utilisé pour extraire des vecteurs de discours à partir de données d'entraînement pour réaliser le clonage vocal zéro-shot. Ces vecteurs de discours peuvent ensuite être utilisés pour le traitement du signal de locuteurs qui n'ont pas été inclus dans les ensembles de données d'entraînement auparavant, également connus sous le nom de locuteurs non vus. Cela peut être accompli en entraînant un réseau neuronal en utilisant une variété de techniques, telles que :
- Les modèles convolutionnels sont des modèles de réseaux neuronaux utilisés pour résoudre des problèmes de classification d'images.
- Les modèles autorégressifs peuvent prévoir les valeurs futures en se basant sur les valeurs passées.
L'un des défis du clonage vocal zéro-shot est de garantir que le discours synthétisé est de haute qualité et semble naturel à l'auditeur. Pour relever ce défi, diverses métriques sont utilisées pour évaluer la qualité de la synthèse vocale :
- La similarité du locuteur mesure à quel point le discours synthétisé est similaire aux schémas de discours du locuteur cible original.
- La naturalité du discours se réfère à la façon dont le discours synthétisé semble naturel à l'auditeur.
Les données réelles du monde, utilisées pour enseigner et évaluer les modèles d'IA, sont appelées l'audio de référence de vérité terrain. Ces données servent à l'entraînement et à la normalisation. De plus, des techniques de transfert de style sont employées pour améliorer la capacité de généralisation du modèle. Le transfert de style implique l'utilisation de deux entrées - une pour le contenu principal et l'autre pour la référence de style - afin d'améliorer les performances du modèle avec de nouvelles données. En d'autres termes, le modèle est mieux à même de gérer de nouvelles situations.
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FAQ
Quel est l'objectif du clonage vocal ?
Le clonage vocal vise à produire une parole de haute qualité et naturelle qui peut être utilisée dans diverses applications pour améliorer la communication et l'interaction entre les humains et les machines.
Quelle est la différence entre la conversion vocale et le clonage vocal ?
La conversion vocale consiste à modifier la voix d'une personne pour qu'elle ressemble à celle d'une autre, tandis que le clonage vocal crée une nouvelle voix qui ressemble à un locuteur humain spécifique.
Quel logiciel peut cloner la voix de quelqu'un ?
De nombreuses options sont disponibles, y compris Speechify, Resemble.ai, Play.ht, et bien d'autres.
Comment pouvez-vous détecter une voix falsifiée ?
L'une des techniques les plus courantes pour identifier un deepfake audio est l'analyse spectrale, qui consiste à analyser un signal audio pour détecter des motifs vocaux distinctifs.
