O que é clonagem de voz zero-shot?

O que é clonagem de voz zero-shot? Descubra o que é e como funciona a clonagem de voz zero-shot.

Graças aos avanços no aprendizado de máquina, a clonagem de voz progrediu significativamente nos últimos anos, resultando em algumas das soluções de texto para fala mais impressionantes até hoje. Entre os desenvolvimentos mais importantes está o zero-shot, que tem causado impacto no setor de tecnologia. Este artigo apresentará a clonagem de voz zero-shot e como ela transformou a indústria.

Aprendizado de máquina zero-shot explicado

O objetivo da clonagem de voz é replicar a voz de um falante sintetizando seu tom e cor usando apenas uma pequena quantidade de fala gravada. Em outras palavras, a clonagem de voz é uma tecnologia de ponta que utiliza inteligência artificial para criar uma voz que se assemelha a uma pessoa específica. Esta tecnologia distingue três principais processos de clonagem de voz:

Aprendizado de uma única amostra

Aprendizado de uma única amostra significa que o modelo é treinado com apenas uma imagem de algo novo, mas ainda deve ser capaz de reconhecer outras imagens da mesma coisa.

Aprendizado de poucas amostras

Aprendizado de poucas amostras é quando um modelo é mostrado algumas imagens de algo novo e pode reconhecer coisas semelhantes, mesmo que pareçam um pouco diferentes.

Aprendizado zero-shot

Aprendizado zero-shot é ensinar um modelo a reconhecer novos objetos ou conceitos que não foram previamente treinados, usando um conjunto de dados, como o VCTK, para descrevê-los. Isso ocorre quando o modelo é ensinado a reconhecer novas coisas sem imagens, exemplos ou outros dados de treinamento. Em vez disso, você fornece uma lista de características ou recursos que descrevem o novo item.

O que é clonagem de voz?

A clonagem de voz é a replicação da voz de um falante usando técnicas de aprendizado de máquina. O objetivo da clonagem de voz é reproduzir o tom do falante usando apenas uma pequena quantidade de sua fala gravada. Na clonagem de voz, um codificador de falante transforma a fala de uma pessoa em um código que pode ser posteriormente transformado em um vetor usando a incorporação do falante. Esse vetor é então usado para treinar um sintetizador, também conhecido como vocoder, para criar uma fala que soe como a voz do falante. O sintetizador recebe o vetor de incorporação do falante e um espectrograma mel, uma representação visual do sinal de fala, como entrada. Este é o processo básico para a clonagem de voz. Ele então produz uma forma de onda de saída, que é o som real da fala sintetizada. Este processo é geralmente realizado usando técnicas de aprendizado de máquina, como aprendizado profundo. Além disso, pode ser treinado usando uma variedade de conjuntos de dados e métricas para avaliar a qualidade da fala gerada. A clonagem de voz pode ser usada para várias aplicações, como:

• Conversão de voz - a capacidade de alterar uma gravação da voz de uma pessoa para soar como se outra pessoa a tivesse falado.
• Verificação de falante - quando alguém diz ser uma certa pessoa, e sua voz é usada para verificar se é verdade.
• Texto para fala multivocal  - criação de fala a partir de texto impresso e palavras-chave

Algoritmos populares de clonagem de voz incluem WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS, e o VALL-E da Microsoft. Além disso, muitos outros algoritmos de código aberto podem ser encontrados no GitHub, oferecendo excelentes resultados finais. Além disso, se você estiver interessado em aprender mais sobre técnicas de clonagem de voz, a ICASSP, Interspeech e a Conferência Internacional IEEE são os lugares certos para você.

Aprendizado zero-shot na clonagem de voz

Um codificador de falante é usado para extrair vetores de fala dos dados de treinamento para alcançar a clonagem de voz zero-shot. Esses vetores de fala podem então ser usados para o processamento de sinal de falantes que não foram incluídos nos conjuntos de dados de treinamento antes, também conhecidos como falantes não vistos. Isso pode ser realizado treinando uma rede neural usando uma variedade de técnicas, como:

• Modelos convolucionais são modelos de rede neural empregados para resolver problemas de classificação de imagens.
• Modelos autorregressivos podem prever valores futuros com base em valores passados.

Um dos desafios da clonagem de voz zero-shot é garantir que a fala sintetizada seja de alta qualidade e soe natural para o ouvinte. Para enfrentar esse desafio, várias métricas são usadas para avaliar a qualidade da síntese de fala:

• Semelhança do falante mede o quanto a fala sintetizada é semelhante aos padrões de fala do falante original.
• Naturalidade da fala refere-se a quão natural a fala sintetizada soa para o ouvinte.

Os dados reais do mundo, que são usados para ensinar e avaliar modelos de IA, são chamados de áudio de referência de verdade fundamental. Esses dados são usados para treinamento e normalização. Além disso, técnicas de transferência de estilo são empregadas para melhorar a capacidade de generalização do modelo. A transferência de estilo envolve o uso de duas entradas - uma para o conteúdo principal e outra para a referência de estilo - para melhorar o desempenho do modelo com novos dados. Em outras palavras, o modelo é mais capaz de lidar com novas situações.

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Perguntas Frequentes

Qual é o objetivo da clonagem de voz?

A clonagem de voz visa produzir uma fala de alta qualidade e som natural que pode ser utilizada em várias aplicações para melhorar a comunicação e interação entre humanos e máquinas.

Qual é a diferença entre conversão de voz e clonagem de voz?

A conversão de voz envolve modificar a fala de uma pessoa para soar como a de outra, enquanto a clonagem de voz cria uma nova voz que se assemelha a um locutor humano específico.

Qual software pode clonar a voz de alguém?

Existem várias opções disponíveis, incluindo Speechify, Resemble.ai, Play.ht, entre muitos outros.

Como você pode detectar uma voz falsificada?

Uma das técnicas mais comuns para identificar um deepfake de áudio é a análise espectral, que envolve analisar um sinal de áudio para detectar padrões de voz distintos.