Klonowanie głosu, technologia zaprojektowana do realistycznego odwzorowywania mowy danej osoby, przeszła znaczące postępy na przestrzeni lat. Wykorzystując technikę znaną jako Weryfikacja Mówcy do Syntezy Tekst-do-Mowy (SV2TTS), głos osoby może być efektywnie wyodrębniony z jej mowy i użyty do generowania syntetycznej mowy.
Jak Działa Oprogramowanie do Klonowania Głosu?
Oprogramowanie do klonowania głosu zazwyczaj działa w oparciu o framework głębokiego uczenia o nazwie PyTorch. Zwykle wymaga dużej ilości danych (plików audio) od konkretnego mówcy, aby skutecznie sklonować jego głos. Ten zestaw danych jest następnie używany do trenowania modeli syntezatora i wokodera w procesie obejmującym kilka parametrów i zależności.
W swojej istocie, oprogramowanie zawiera trzy główne elementy: enkoder, syntezator i wokoder. Enkoder generuje osadzenia z głosu mówcy, syntezator wykorzystuje te osadzenia do generowania spektrogramu, a wokoder przekształca ten spektrogram w słyszalną mowę.
Technologia ta może działać zarówno na CPU, jak i GPU, z niektórymi kompatybilnymi z CUDA dla przyspieszonego uczenia na GPU. Chociaż możliwe jest działanie na CPU, zaleca się użycie GPU do zadań klonowania głosu w czasie rzeczywistym ze względu na jego lepsze możliwości przetwarzania.
Wpływ Klonowania Głosu na GitHub
GitHub, platforma open-source, hostuje wiele repozytoriów (repo) dla aplikacji do klonowania głosu. Projekty klonowania głosu na GitHub, takie jak te utrzymywane przez CorentinJ i BenaAndrew, zapewniają platformę dla deweloperów do współpracy, ulepszania i dystrybucji technologii klonowania głosu. Projekty te często zawierają wstępnie wytrenowane modele, co ułatwia użytkownikom klonowanie głosów bez potrzeby posiadania rozległych zasobów obliczeniowych lub wiedzy w zakresie głębokiego uczenia.
Wiele projektów na GitHub, takich jak repozytorium Real-Time-Voice-Cloning, oferuje zbiór skryptów Python i narzędzi do zadań tekst-do-mowy (TTS) i konwersji głosu. Narzędzia takie jak demo_toolbox.py umożliwiają użytkownikom eksperymentowanie z technologią, podczas gdy pliki README.md dostarczają szczegółowych informacji na temat instalacji i użytkowania projektu.
Cel i Funkcje Klonowania Głosu
Klonowanie głosu służy różnym celom, od rozrywki i sztuki po dostępność i wykrywanie oszustw. Umożliwia syntezę tekstu na mowę dla wielu mówców, ułatwiając realistyczne dialogi w treściach multimedialnych. Może być również używane do odtwarzania głosów osób, które straciły zdolność mówienia z powodu schorzeń medycznych.
Kluczowe cechy oprogramowania do klonowania głosu obejmują zdolność do naśladowania unikalnych niuansów mowy danej osoby, wsparcie dla różnych języków, regulowaną prędkość i ton mowy oraz kompatybilność z różnymi systemami operacyjnymi, takimi jak Linux. Te oprogramowania są również wyposażone w API do łatwej integracji z innymi aplikacjami.
Top 9 Oprogramowania do Klonowania Głosu
- Speechify Voice Cloning: Speechify voice cloning to najlepsze, jakie znajdziesz. Klonuje twój głos natychmiast. Wystarczy nacisnąć nagrywanie w przeglądarce i mówić przez 30 sekund. Speechify AI natychmiast sklonuje twój głos.
- Real-Time-Voice-Cloning: Projekt open-source na GitHub oferujący narzędzie oparte na Pythonie, które tworzy klonowanie głosu w czasie zbliżonym do rzeczywistego przy minimalnej ilości danych.
- iSpeech: Wysokiej jakości rozwiązanie TTS, które oferuje usługi klonowania głosu obok różnych innych usług związanych z głosem.
- Resemble AI: Zaawansowana platforma oferująca niestandardowe klonowanie głosu wraz z łatwym w użyciu API.
- Lyrebird: Teraz część Descript, Lyrebird był znany ze swoich imponujących możliwości klonowania głosu, pozwalając użytkownikom tworzyć unikalne 'cyfrowe głosy'.
- CereVoice Me: Usługa oferowana przez CereProc, umożliwia tworzenie unikalnego głosu TTS z nagrań głosowych użytkowników.
- Voicepods: Wykorzystuje zaawansowaną AI do przekształcania tekstu w realistyczną mowę i oferuje funkcje klonowania głosu.
- Modulate: Pozwala użytkownikom tworzyć unikalne, konfigurowalne 'skórki głosowe'.
- Voicery: Znane z wysokiej jakości syntezy mowy, w tym głosów niestandardowych.
Aby korzystać z tego oprogramowania, zazwyczaj trzeba zainstalować wymagane pakiety za pomocą pip, spełnić wymagania.txt dla niezbędnych zależności i postępować zgodnie z podanymi instrukcjami. Większość projektów jest przyjazna dla notebooków Jupyter (ipynb), CLI, a nawet Google Colab.
