Dzięki postępom w uczeniu maszynowym klonowanie głosu poczyniło znaczne postępy w ostatnich latach, prowadząc do jednych z najbardziej imponujących rozwiązań text to speech do tej pory. Wśród najważniejszych osiągnięć jest zero shot, które wywołuje fale 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 stworzenia 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, których wcześniej nie trenowano, używając 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 można przekształcić 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 mel spektrogram, wizualną reprezentację sygnału mowy, jako dane wejściowe. To podstawowy proces klonowania głosu. Następnie produkuje 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, można go trenować przy użyciu różnych zbiorów danych i metryk do oceny jakości wygenerowanej mowy. Klonowanie głosu może być używane do różnych zastosowań, 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 text to speech - tworzenie mowy z tekstu drukowanego i słów kluczowych
Niektóre popularne algorytmy klonowania głosu to WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS oraz VALL-E firmy Microsoft. 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 dla Ciebie odpowiednie.
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 przewidywać 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 docelowego.
- 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 audio 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 Studio
Klonowanie głosu AI w Speechify Studio pozwala stworzyć niestandardową wersję AI własnego głosu — idealne do personalizacji narracji, budowania spójności marki lub dodania znajomego akcentu do każdego projektu. Wystarczy nagrać próbkę, a zaawansowane modele AI Speechify wygenerują realistyczną cyfrową replikę, która brzmi jak Ty. Chcesz jeszcze więcej elastyczności? Wbudowany zmieniacz głosu pozwala przekształcać istniejące nagrania w dowolny z ponad 1000 głosów AI Speechify Studio, dając Ci twórczą kontrolę nad tonem, stylem i sposobem dostarczania. Niezależnie od tego, czy udoskonalasz własny głos, czy przekształcasz audio dla różnych kontekstów, Speechify Studio daje Ci profesjonalne możliwości personalizacji głosu na wyciągnięcie ręki.
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.
