Lær alt om deepfake tekst-til-tale og lyd, fra hva AI-teknologi er til hvordan det fungerer i denne artikkelen.

Hvordan fungerer deepfake tekst-til-tale og lyd?

Nye teknologier som talesyntese og tekst-til-tale (TTS) ble utviklet for å klone en persons stemme, slik at den høres utrolig realistisk ut. Mange brukere, som filmskapere og videospillutviklere, har dratt nytte av stemmekloning for å lage høykvalitets voiceovers og tilpassede stemmer for sine karakterer. I denne artikkelen vil du oppdage alt som er verdt å vite om deepfake TTS.

Hva er deepfaking?

Deepfaking er et verktøy basert på kunstig intelligens som bruker dyp læring for å erstatte en persons likhet med en annen på video eller andre multimediafiler. Dype læringsalgoritmer behandler og manipulerer store mengder data, og i tilfellet med deepfaking, videoklipp av en person. Med all denne informasjonen lærer algoritmene og skaper nye data for å bytte ansikter i digitalt innhold. Resultatet er falske medier som ser utrolig realistiske ut. Den vanligste måten å lage deepfakes på involverer bruk av nevrale nettverk. Du trenger en basevideo og flere korte videoklipp av samme person. Ved å gi verktøyet så mye informasjon som mulig, vil programvaren kunne gjenskape personens ansikt fra alle vinkler. De mest utviklede appene tilbyr til og med sanntids deepfaking. Deepfake-programvare kan finnes i et åpen kildekode-fellesskap kalt GitHub. Et eksempel er Vall-E. Appen har en Emotional Voices Database, som brukes til å gi personlig tale ladet med en imitasjon av menneskelige følelser.

Hvordan hjelper tekst-til-tale med deepfaking?

Deepfaking er ikke bare begrenset til video. AI-teknologi har også utviklet en teknikk for å gjenskape en menneskelig stemme til det punktet hvor brukere ikke vil kunne skille en generert stemme fra den originale. Som med deepfaking av videoer, krever en stemmegenerator språktreningsmodeller. Denne treningen innebærer å gi programvaren så mange stemmeopptak som mulig slik at AI-teknologien kan klone talerens stemme. Disse lyd-deepfakes har blitt populære på sosiale medieplattformer.

Kan du oppdage en deepfake-stemme?

Mens syntetisatorer er designet for å skape realistiske stemmer, har forskere brukt fluiddynamikk for å oppdage forskjellene mellom menneskelige og syntetiske stemmer. Deepfake-stemmer blir laget ved å gjenskape en vokaltrakt som ikke finnes hos mennesker. Så selv om de kan høres like ut, er de det egentlig ikke. Imidlertid fortsetter denne teknologien å forbedres, og det vil sannsynligvis komme til et punkt hvor det blir nesten umulig å skille en deepfake-lydklipp fra en ekte stemme. Siden mesteparten av kommunikasjonen mellom mennesker involverer lyd, som talemeldinger og telefonsamtaler, har deepfake-stemmer blitt en risiko. Mange kan bruke talemodeller for å lure andre.

Deepfake-teknologi—Fordeler og ulemper

Fordeler

• Personalisering—For merkevarer gir en deepfake dem muligheten til å lage mer relevante kampanjer for sine kunder. For eksempel kan merkevaren ta hensyn til en kundes etnisitet for å lage en modell som ligner dem. På den måten vil målgruppen vite hvordan produktet vil se ut på dem.
• Forbedrede kampanjer—Med kostnaden for skuespillere ute av veien, kan selskaper kjøre omnikanal-kampanjer. I stedet for én opptak for hver kanal, kan tekst-til-tale-syntese brukes til å generere innhold for ulike markedsføringskanaler, som podkaster og strømmetjenester.
• Lavkostvideoer—Prisen for skuespillere er en av de høyeste i et kampanjebudsjett. Av den grunn er markedsførere mer tilbøyelige til å skaffe lisens for en skuespillers identitet. I stedet for å spille inn samme lydklipp flere ganger, kan markedsførere redigere deepfaken.

Ulemper

• Etiske bekymringer—En merkevare kan bruke deepfakes av flere grunner. Mens de fleste av dem kan anses som effektive, som å øke merkevarefortelling, kan andre være uetiske og sette selskapets omdømme i fare. Et eksempel på uetisk bruk av maskinlæringsteknologi er et oppstartsselskap som bruker deepfakes for å lage selskapsanmeldelser.
• Svindelrisiko—Mange har allerede vært ofre for deepfake-svindel. Deepfake-stemmer høres så realistiske ut at ingen tør å stille spørsmål ved ektheten av en telefonsamtale.

Få naturlig-lydende AI-stemmer med Speechify

Speechify er en tekst-til-tale app laget for å gi brukerne en hørbar versjon av tekstene sine. Du kan lage innholdet ditt direkte i appen eller laste opp dokumentene dine. Appen vil automatisk lage et lydklipp av manuset ditt som du kan laste ned. I tillegg lar Speechify deg tilpasse voiceoveren ved å endre tonehøyde og hastighet etter din smak. Den er også tilgjengelig på over 30 språk. Plattformen er kompatibel med Microsoft- og Apple-datamaskiner, Android, og iOS enheter. Prøv Speechify’s Voice Over Generator i dag og begynn å lage lydklipp med naturlig klingende AI-stemmer.

FAQ

Er det mulig å deepfake lyd?

Ja, deepfake-lyd er også kjent som stemme-kloning eller syntetisk stemme.

Hvordan får jeg en dyp stemme i tekst-til-tale?

Mange tekst-til-tale programvare er utviklet for å produsere dype stemmer som høres utrolig naturlige ut. Speechify, for eksempel, støtter 30 forskjellige stemmer, inkludert mannlige dype.

Hva er lydversjonen av en deepfake?

Lydversjonen av en deepfake er et opptak produsert av et AI-verktøy som kloner en ekte persons stemme gjennom dyp læring. Verktøy som Resemble.ai kan lage deepfake-lyd for underholdning.

Koster 15.ai penger?

Nei, 15.ai er en ikke-kommersiell freeware. Imidlertid ble AI-nettapplikasjonen tatt ned i 2022 for vedlikehold.

Hva er forskjellen mellom deepfake tekst-til-tale og deepfake lyd?

Deepfake er en AI-teknologi som gjenskaper en persons likhet på video, mens deepfake-lyd fokuserer på personens stemme. Tekst-til-tale, derimot, er en teknologi som forvandler enhver tekst til en hørbar versjon. I tilfelle av tekst-til-tale, ligner ikke stemmen nødvendigvis stemmeskuespillere eller kjendiser med mindre det er spesifisert av plattformen.

Hva er den beste tekst-til-tale-appen?

Speechify er den beste appen tilgjengelig, med mange nyttige funksjoner som lar brukerne lage realistiske lydfiler fra tekstene sine.

Hvorfor er deepfake-lyd så vanskelig å oppdage?

Deepfake er basert på en nevralt nettverksalgoritme som er designet for å lære seg selv. Jo mer informasjon som mates inn i systemet, jo bedre vil det lære å replikere en menneskelig stemme, noe som gjør det vanskeligere å identifisere.

Hvordan bruker jeg deepfake?

En deepfake kan brukes til underholdningsformål eller for å lage voiceovers for videoer og annet multimediainnhold.