Cos'è il voice cloning zero-shot?

Cos'è il voice cloning zero-shot? Scopri cos'è il voice cloning zero-shot e come funziona.

Grazie ai progressi nel machine learning, il voice cloning ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, portando a soluzioni di sintesi vocale tra le più impressionanti fino ad oggi. Tra gli sviluppi più importanti c'è il zero-shot, che sta facendo scalpore nel settore tecnologico. Questo articolo introdurrà il voice cloning zero-shot e come ha trasformato l'industria.

Spiegazione del machine learning zero-shot

L'obiettivo del voice cloning è replicare la voce di un oratore sintetizzando il suo tono e colore utilizzando solo una piccola quantità di discorso registrato. In altre parole, il voice cloning è una tecnologia all'avanguardia che utilizza l'intelligenza artificiale per creare una voce che assomiglia a quella di una persona specifica. Questa tecnologia distingue tre principali processi di voice cloning:

Apprendimento one-shot

L'apprendimento one-shot significa che il modello è addestrato su una sola immagine di qualcosa di nuovo, ma dovrebbe comunque essere in grado di riconoscere altre immagini della stessa cosa.

Apprendimento few-shot

L'apprendimento few-shot avviene quando a un modello vengono mostrate alcune immagini di qualcosa di nuovo e può riconoscere cose simili anche se appaiono un po' diverse.

Apprendimento zero-shot

L'apprendimento zero-shot consiste nell'insegnare a un modello a riconoscere nuovi oggetti o concetti che non sono stati precedentemente addestrati utilizzando un dataset, come VCTK, per descriverli. Questo avviene quando il modello è istruito a riconoscere nuove cose senza immagini, esempi o altri dati di addestramento. Invece, gli si fornisce un elenco di caratteristiche o funzionalità che descrivono il nuovo elemento.

Cos'è il voice cloning?

Il voice cloning è la replica della voce di un oratore utilizzando tecniche di machine learning. L'obiettivo del voice cloning è riprodurre il tono dell'oratore utilizzando solo una piccola quantità del suo discorso registrato. Nel voice cloning, un encoder vocale trasforma il discorso di una persona in un codice che può successivamente essere trasformato in un vettore utilizzando l'embedding del parlante. Quel vettore viene poi utilizzato per addestrare un sintetizzatore, noto anche come vocoder, per creare un discorso che suona come la voce dell'oratore. Il sintetizzatore prende il vettore di embedding del parlante e uno spettrogramma mel, una rappresentazione visiva del segnale vocale, come input. Questo è il processo di base per il voice cloning. Produce quindi un'uscita a forma d'onda, che è il suono effettivo del discorso sintetizzato. Questo processo viene tipicamente eseguito utilizzando tecniche di machine learning come il deep learning. Inoltre, può essere addestrato utilizzando una varietà di dataset e metriche per valutare la qualità del discorso generato. Il voice cloning può essere utilizzato per varie applicazioni come:

• Conversione vocale - la capacità di cambiare una registrazione della voce di una persona per farla sembrare come se fosse stata pronunciata da un'altra persona.
• Verifica del parlante - quando qualcuno afferma di essere una certa persona e la sua voce viene utilizzata per verificare se è vero.
• Multispeaker text to speech - creazione del discorso a partire dal testo stampato e dalle parole chiave

Alcuni algoritmi di voice cloning popolari includono WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS e VALL-E di Microsoft. Inoltre, molti altri algoritmi open-source possono essere trovati su GitHub, offrendo risultati finali eccellenti. Inoltre, se sei interessato a saperne di più sulle tecniche di voice cloning, l'ICASSP, Interspeech e la IEEE International Conference sono i posti giusti per te.

Apprendimento zero-shot nel voice cloning

Un encoder vocale viene utilizzato per estrarre vettori vocali dai dati di addestramento per ottenere il voice cloning zero-shot. Questi vettori vocali possono quindi essere utilizzati per l'elaborazione del segnale di oratori che non sono stati inclusi nei dataset di addestramento precedenti, noti anche come oratori non visti. Questo può essere realizzato addestrando una rete neurale utilizzando una varietà di tecniche, come:

• Modelli convoluzionali sono modelli di rete neurale impiegati per risolvere problemi di classificazione delle immagini.
• Modelli autoregressivi possono prevedere valori futuri basandosi su valori passati.

Una delle sfide del voice cloning zero-shot è garantire che il discorso sintetizzato sia di alta qualità e suoni naturale all'ascoltatore. Per affrontare questa sfida, vengono utilizzate varie metriche per valutare la qualità della sintesi vocale:

• Somiglianza del parlante misura quanto il discorso sintetizzato sia simile ai modelli di discorso dell'oratore originale.
• Naturalità del discorso si riferisce a quanto il discorso sintetizzato suoni naturale all'ascoltatore.

I dati reali del mondo, utilizzati per insegnare e valutare i modelli di intelligenza artificiale, sono chiamati audio di riferimento di verità a terra. Questi dati vengono utilizzati per l'addestramento e la normalizzazione. Inoltre, vengono impiegate tecniche di trasferimento di stile per migliorare la capacità di generalizzazione del modello. Il trasferimento di stile implica l'uso di due input - uno per il contenuto principale e l'altro per il riferimento di stile - per migliorare le prestazioni del modello con nuovi dati. In altre parole, il modello è in grado di gestire meglio nuove situazioni.

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FAQ

Qual è lo scopo della clonazione vocale?

La clonazione vocale mira a produrre un discorso di alta qualità e dal suono naturale che può essere utilizzato in varie applicazioni per migliorare la comunicazione e l'interazione tra esseri umani e macchine.

Qual è la differenza tra conversione vocale e clonazione vocale?

La conversione vocale comporta la modifica del discorso di una persona per farlo suonare come un'altra persona, mentre la clonazione vocale crea una nuova voce che assomiglia a un determinato speaker umano.

Quale software può clonare la voce di qualcuno?

Sono disponibili numerose opzioni, tra cui Speechify, Resemble.ai, Play.ht e molti altri.

Come si può rilevare una voce falsificata?

Una delle tecniche più comuni per identificare un deepfake audio è l'analisi spettrale, che comporta l'analisi di un segnale audio per rilevare modelli vocali distintivi.