Zahvaljujući napretku u strojnom učenju, kloniranje glasa je posljednjih godina snažno napredovalo, što je dovelo do nekih od najimpresivnijih text-to-speech rješenja danas. Među najvažnijim pomacima je zero shot, koji unosi velike promjene u tehnološki sektor. Ovaj članak objašnjava što je zero-shot kloniranje glasa i kako je promijenilo industriju.
Objašnjenje zero-shot strojnog učenja
Cilj kloniranja glasa je replicirati nečiji glas sintetiziranjem intonacije i boje korištenjem male količine snimljenog govora. Drugim riječima, kloniranje glasa koristi umjetnu inteligenciju za stvaranje glasa sličnog određenoj osobi. Ovom se tehnologijom izdvajaju tri glavna procesa kloniranja glasa:
One-shot učenje
One-shot učenje znači da se model trenira na samo jednoj slici nečega novog, ali svejedno mora prepoznati i druge slike iste stvari.
Few-shot učenje
Few-shot učenje je kad se modelu pokaže nekoliko slika novog objekta pa može prepoznati slične stvari i ako su malo drukčije.
Zero-shot učenje
Zero-shot učenje podrazumijeva da model prepoznaje nove objekte ili pojmove na koje nije treniran, koristeći podatkovni skup, poput VCTK-a, kao opis. Model uči prepoznavati nove stvari bez slika, primjera ili drugih podataka za treniranje. Umjesto toga, dobiva popis obilježja kojima opisuje novu stavku.
Što je kloniranje glasa?
Kloniranje glasa je repliciranje nečijeg glasa korištenjem metoda strojnog učenja. Cilj je reproducirati ton govora koristeći samo mali uzorak snimljenog govora. Kod kloniranja glasa enkoder pretvara govor u kod, koji se kasnije pretvara u vektor pomoću speaker embedding-a. Taj se vektor koristi za treniranje sintetizatora (vokodera) koji stvara govor sličan izvornom. Sintetizator uzima speaker embedding vektor i mel spektrogram (vizualnu reprezentaciju govornog signala) kao ulazne podatke. Ovo je osnovni proces kloniranja glasa. Na kraju se stvara zvučni val, odnosno sam zvuk sintetiziranog govora. Proces se obično izvodi pomoću strojnog učenja kao što je duboko učenje. Također, može se trenirati s različitim skupovima podataka i metričkim pokazateljima za procjenu kvalitete generiranog govora. Kloniranje glasa može se koristiti, primjerice, za:
- Pretvorbu glasa – mijenjanje snimke jednog glasa tako da zvuči kao da ju je izgovorio netko drugi.
- Verifikaciju govornika – provjeru glasa osobe kako bi se utvrdilo je li ona doista ta osoba.
- Višegovorni text to speech – izradu govora iz tiskanog teksta i ključnih riječi
Popularni algoritmi za kloniranje glasa uključuju WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS i Microsoftov VALL-E. Osim toga, mnogi drugi open-source algoritmi dostupni su na GitHubu s izvrsnim rezultatima. Ako želite saznati više o tehnikama kloniranja glasa, ICASSP, Interspeech i IEEE International Conference idealna su mjesta za to.
Zero-shot učenje u kloniranju glasa
Za postizanje zero-shot kloniranja glasa koristi se enkoder govora kako bi se izdvojili vektori govora iz podataka za treniranje. Ovi vektori zatim omogućuju obradu govora govornika koji nisu bili uključeni u prethodne skupove podataka, poznatih kao unseen speakers. To se može postići treniranjem neuronskih mreža koristeći razne metode, primjerice:
- Konvolucijske modele – neuronske mreže koje rješavaju klasifikaciju slika.
- Autoregresijske modele – predviđaju buduće vrijednosti na temelju prošlih podataka.
Izazov kod zero-shot kloniranja glasa je osigurati da sintetizirani govor bude kvalitetan i zvuči prirodno korisnicima. Za procjenu kvalitete koriste se različiti metrički pokazatelji:
- Sličnost govornika – koliko sintetizirani govor nalikuje izvornom govorniku.
- Prirodnost govora – koliko govor zvuči prirodno slušatelju.
Stvarni podaci iz stvarnog svijeta, korišteni za treniranje i procjenu AI modela, nazivaju se referentni audio ground truth. Oni služe za učenje i normalizaciju. Dodatno, tehnike prijenosa stila primjenjuju se za veću mogućnost generalizacije modela. Prijenos stila koristi dva ulaza – jedan za sadržaj, drugi za stil – kako bi model bolje obradio nove podatke. Ukratko, model se lakše prilagođava novim situacijama.
Isprobajte najnoviju tehnologiju kloniranja glasa uživo uz Speechify Studio
AI kloniranje glasa u Speechify Studiju omogućuje vam izradu vlastite AI verzije glasa—idealno za personaliziranu naraciju, dosljednost brenda ili dodavanje osobnog tona svakom projektu. Samo snimite uzorak i napredni AI modeli generiraju realističnu digitalnu kopiju koja zvuči kao vi. Želite više fleksibilnosti? Ugrađeni mjenjač glasa omogućuje vam da postojeće snimke pretvorite u bilo koji od 1.000+ AI glasova u Speechify Studiju, dajući vam punu kontrolu nad tonom, stilom i izvedbom. Bilo da usavršavate vlastiti glas ili prilagođavate audio za razne svrhe, Speechify Studio omogućuje profesionalnu prilagodbu glasa.
Najčešća pitanja
Koja je svrha kloniranja glasa?
Svrha kloniranja glasa je stvaranje kvalitetnog, prirodnog govora koji se može koristiti u raznim primjenama za bolju komunikaciju između ljudi i strojeva.
Koja je razlika između pretvorbe i kloniranja glasa?
Pretvorba glasa mijenja govor jedne osobe da zvuči kao druge, dok kloniranje stvara novi glas nalik određenom čovjeku.
Koji softver može klonirati nečiji glas?
Dostupno je mnogo opcija, uključujući Speechify, Resemble.ai, Play.ht i još mnoge.
Kako prepoznati umjetni glas?
Jedna od najčešćih metoda za otkrivanje deepfake audiozapisa je spektralna analiza, odnosno analiza audio signala za prepoznavanje uzorka glasa.
