Czym jest klonowanie głosu zero-shot?

Czym jest klonowanie głosu zero-shot? Dowiedz się, czym jest klonowanie głosu zero-shot i jak działa.

Dzięki postępom w uczeniu maszynowym klonowanie głosu poczyniło znaczne postępy w ostatnich latach, prowadząc do jednych z najbardziej imponujących rozwiązań tekst-na-mowę. Wśród najważniejszych osiągnięć jest zero-shot, które wywołuje poruszenie w sektorze technologicznym. Ten artykuł wprowadzi Cię w temat klonowania głosu zero-shot i jak zmieniło ono branżę.

Wyjaśnienie uczenia maszynowego zero-shot

Celem klonowania głosu jest odtworzenie głosu mówcy poprzez syntezę jego tonu i barwy przy użyciu jedynie niewielkiej ilości nagranej mowy. Innymi słowy, klonowanie głosu to nowoczesna technologia, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia głosu przypominającego konkretną osobę. Technologia ta wyróżnia trzy główne procesy klonowania głosu:

Uczenie się z jednego przykładu

Uczenie się z jednego przykładu oznacza, że model jest trenowany na podstawie tylko jednego zdjęcia czegoś nowego, ale powinien być w stanie rozpoznać inne obrazy tej samej rzeczy.

Uczenie się z kilku przykładów

Uczenie się z kilku przykładów to sytuacja, gdy modelowi pokazuje się kilka zdjęć czegoś nowego i potrafi rozpoznać podobne rzeczy, nawet jeśli wyglądają nieco inaczej.

Uczenie się zero-shot

Uczenie się zero-shot polega na nauczaniu modelu rozpoznawania nowych obiektów lub koncepcji, na których wcześniej nie był trenowany, poprzez użycie zbioru danych, takiego jak VCTK, do ich opisu. To sytuacja, gdy model jest uczony rozpoznawania nowych rzeczy bez zdjęć, przykładów czy innych danych treningowych. Zamiast tego, podaje się mu listę cech lub właściwości opisujących nowy element.

Czym jest klonowanie głosu?

Klonowanie głosu to odtwarzanie głosu mówcy przy użyciu technik uczenia maszynowego. Celem klonowania głosu jest odtworzenie tonu mówcy przy użyciu jedynie niewielkiej ilości jego nagranej mowy. W klonowaniu głosu enkoder mówcy przekształca mowę osoby w kod, który później może być przekształcony w wektor za pomocą osadzania mówcy. Ten wektor jest następnie używany do trenowania syntezatora, znanego również jako wokoder, aby stworzyć mowę brzmiącą jak głos mówcy. Syntezator przyjmuje wektor osadzania mówcy i melogram, wizualną reprezentację sygnału mowy, jako dane wejściowe. To podstawowy proces klonowania głosu. Następnie generuje on wyjściową falę dźwiękową, która jest rzeczywistym dźwiękiem zsyntezowanej mowy. Proces ten zazwyczaj odbywa się przy użyciu technik uczenia maszynowego, takich jak głębokie uczenie. Dodatkowo, może być trenowany przy użyciu różnych zbiorów danych i metryk do oceny jakości generowanej mowy. Klonowanie głosu może być używane w różnych zastosowaniach, takich jak:

• Konwersja głosu - możliwość zmiany nagrania głosu jednej osoby, aby brzmiało, jakby mówiła to inna osoba.
• Weryfikacja mówcy - gdy ktoś twierdzi, że jest daną osobą, a jego głos jest używany do sprawdzenia, czy to prawda.
• Wielomówcowy tekst na mowę - tworzenie mowy z tekstu drukowanego i słów kluczowych

Niektóre popularne algorytmy klonowania głosu to WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS oraz Microsoft VALL-E. Ponadto, wiele innych algorytmów open-source można znaleźć na GitHubie, oferujących doskonałe końcowe rezultaty. Dodatkowo, jeśli jesteś zainteresowany nauką o technikach klonowania głosu, konferencje ICASSP, Interspeech i IEEE International Conference są odpowiednimi miejscami dla Ciebie.

Uczenie się zero-shot w klonowaniu głosu

Aby osiągnąć klonowanie głosu zero-shot, używa się enkodera mówcy do wyodrębnienia wektorów mowy z danych treningowych. Te wektory mowy mogą być następnie używane do przetwarzania sygnałów mówców, którzy nie byli wcześniej uwzględnieni w zbiorach danych treningowych, znanych również jako niewidoczni mówcy. Można to osiągnąć poprzez trenowanie sieci neuronowej przy użyciu różnych technik, takich jak:

• Modele konwolucyjne to modele sieci neuronowych stosowane do rozwiązywania problemów klasyfikacji obrazów.
• Modele autoregresyjne mogą prognozować przyszłe wartości na podstawie wartości z przeszłości.

Jednym z wyzwań klonowania głosu zero-shot jest zapewnienie, że zsyntezowana mowa jest wysokiej jakości i brzmi naturalnie dla słuchacza. Aby sprostać temu wyzwaniu, stosuje się różne metryki do oceny jakości syntezy mowy:

• Podobieństwo mówcy mierzy, jak bardzo zsyntezowana mowa jest podobna do wzorców mowy oryginalnego mówcy.
• Naturalność mowy odnosi się do tego, jak naturalnie brzmi zsyntezowana mowa dla słuchacza.

Rzeczywiste dane ze świata, które są wykorzystywane do nauki i oceny modeli AI, nazywane są referencyjnym dźwiękiem prawdy podstawowej. Dane te są używane do treningu i normalizacji. Dodatkowo, techniki transferu stylu są stosowane, aby zwiększyć zdolność modelu do uogólniania. Transfer stylu polega na użyciu dwóch wejść - jednego dla głównej treści i drugiego jako odniesienia stylu - w celu poprawy wydajności modelu z nowymi danymi. Innymi słowy, model lepiej radzi sobie z nowymi sytuacjami.

Zobacz najnowszą technologię klonowania głosu w działaniu z Speechify

Mimo że początkowo może się wydawać niekonwencjonalne, aby uwzględnić generator tekstu na mowę w tym artykule, Speechify jest idealnym rozwiązaniem dla każdego, kto potrzebuje wysokiej jakości, wszechstronnego czytnika TTS. Oferuje wyjątkową wymowę i wsparcie dla języka angielskiego, hiszpańskiego, niemieckiego, i 12 innych języków, wraz z ponad 30 niestandardowymi głosami różnych lektorów. Speechify to potężne narzędzie TTS, idealne do lektorów AI. Jako nowoczesna usługa TTS, Speechify wykorzystuje zaawansowany model, który stosuje optymalizację w czasie rzeczywistym i zaawansowane techniki dekodowania, co skutkuje naturalnie brzmiącą narracją, która dorównuje ludzkiemu głosowi. Speechify to przyjazne dla użytkownika oprogramowanie, które działa na prawie każdym systemie operacyjnym, w tym Windows, Android, iOS, i Mac. Dekoder Speechify wykorzystuje zaawansowane techniki przetwarzania sygnałów i obsługuje prędkości 9x szybsze niż przeciętna prędkość czytania, oferując szereg funkcji gwarantujących najwyższą jakość dźwięku. Wypróbuj już dziś i doświadcz mocy najlepszej technologii modelu TTS z jego konfigurowalnymi modelami wstępnie wytrenowanymi i różnorodnym wyborem głosów.

FAQ

Jaki jest cel klonowania głosu?

Celem klonowania głosu jest tworzenie wysokiej jakości, naturalnie brzmiącej mowy, która może być wykorzystywana w różnych aplikacjach do poprawy komunikacji i interakcji między ludźmi a maszynami.

Jaka jest różnica między konwersją głosu a klonowaniem głosu?

Konwersja głosu polega na modyfikacji mowy jednej osoby, aby brzmiała jak inna osoba, podczas gdy klonowanie głosu tworzy nowy głos, który przypomina konkretnego ludzkiego mówcę.

Jakie oprogramowanie może sklonować czyjś głos?

Dostępnych jest wiele opcji, w tym Speechify, Resemble.ai, Play.ht i wiele innych.

Jak można wykryć podrobiony głos?

Jedną z najczęstszych technik identyfikacji audio deepfake jest analiza spektralna, która polega na analizie sygnału audio w celu wykrycia charakterystycznych wzorców głosu.