Что такое авторегрессионная модель голоса?

Что такое авторегрессионная модель голоса? Присоединяйтесь к нам, чтобы исследовать тонкости авторегрессионных моделей голоса и их влияние на будущее синтеза речи.

Системы преобразования текста в речь (TTS) и движки синтеза речи используют различные модели машинного обучения для генерации речи, похожей на человеческую. Одна из таких моделей — это авторегрессионная модель голоса, генеративная модель, используемая в создании голоса. В этой статье рассматривается, как работает авторегрессионная модель и её применение в синтезе речи.

Объяснение авторегрессионной модели

Авторегрессионная модель — это статистическая модель, часто используемая в обработке сигналов, распознавании и синтезе речи. Это важный компонент современной речевой технологии, особенно в системах преобразования текста в речь (TTS). Чтобы помочь вам понять, как работает модель, представьте аналогию: у вас есть машина, которая может предсказывать погоду. Каждый день машина учитывает погоду предыдущего дня (это и есть "авторегрессионная" часть). Она анализирует температуру, влажность и скорость ветра и использует эти факторы для предсказания погоды на завтра. Машина также учитывает другие факторы, которые могут повлиять на погоду, такие как время года, местоположение и погодные условия, которые могут повлиять на регион (это "модель" часть). На основе всех этих факторов машина предсказывает погоду на завтра. Конечно, предсказание может быть не на 100% точным — погоду предсказать сложно. Но чем больше данных у машины, тем лучше её предсказания. Это и есть пример авторегрессионной модели. Основная концепция авторегрессионной модели проста: она предсказывает следующее значение в временном ряду на основе предыдущих значений. Другими словами, она использует линейную комбинацию предыдущих данных или коэффициентов для предсказания следующего значения в последовательности. Эта способность к предсказанию делает авторегрессионные модели идеальными для речевой технологии, где для генерации естественно звучащей речи необходимо предсказать следующий аудиосэмпл, учитывая предыдущие. Авторегрессионная модель имеет два основных компонента: кодировщик и декодировщик. Кодировщик принимает входной сигнал, такой как спектрограмма или последовательность фонем, и преобразует его в скрытое представление. Декодировщик затем принимает это скрытое представление и генерирует выходной сигнал, такой как волновая форма или спектрограмма. Одна из популярных авторегрессионных моделей — это WaveNet, которая использует дилатированные причинные свёртки для моделирования авторегрессионного процесса. Это гауссовская модель, способная генерировать высококачественный звук, который почти неотличим от человеческой речи. Ещё одной важной особенностью авторегрессионных моделей является их способность условно генерировать процесс на основе различных входных данных. Например, мы можем использовать многоголосовой набор данных для обучения системы TTS, которая может генерировать речь голосами разных говорящих. Это достигается путём условного обучения декодировщика на информации о личности говорящего. Авторегрессионные модели могут быть обучены с использованием различных алгоритмов оптимизации, включая вариационные автокодировщики и рекуррентные нейронные сети (RNN). Данные для обучения должны быть высокого качества, чтобы обеспечивать естественное и точное звучание сгенерированной речи.

Применение авторегрессионной модели в синтезе речи

Синтез речи — это процесс генерации речи, похожей на человеческую, с помощью машины. Один из популярных методов синтеза речи — использование авторегрессионной модели. В этом подходе машина анализирует и предсказывает акустические характеристики речи, такие как высота тона, длительность и громкость, используя кодировщик и декодировщик. Кодировщик обрабатывает сырые данные речи, такие как аудиоволны или спектрограммы, в набор высокоуровневых характеристик. Эти характеристики затем передаются в декодировщик, который генерирует последовательность акустических элементов, представляющих желаемую речь. Авторегрессионная природа модели позволяет декодировщику предсказывать каждую последующую акустическую характеристику на основе предыдущей активности, что приводит к естественно звучащему выходу речи. Одна из самых популярных авторегрессионных моделей, используемых для синтеза речи, — это WaveNet. WaveNet использует свёрточные нейронные сети (CNN) для генерации акустических характеристик, которые затем преобразуются в речь с помощью вокодера. Модель обучается на наборе данных высококачественных образцов речи, чтобы изучить шаблоны и взаимосвязи между различными акустическими характеристиками. Предварительно обученные модели, часто основанные на сетях с долгой краткосрочной памятью (LSTM), могут ускорить процесс обучения авторегрессионных голосовых моделей и улучшить их производительность. Чтобы улучшить качество и реалистичность синтезированной речи, исследователи предложили различные модификации модели WaveNet. Например, FastSpeech — это модель автоматического распознавания речи от начала до конца, которая снижает задержку и увеличивает скорость процесса синтеза речи. Она достигает этого, используя механизм внимания, который напрямую предсказывает длительность и высоту тона каждого фонема в последовательности речи. Ещё одной областью исследований в авторегрессионном синтезе речи является преобразование голоса, где цель состоит в том, чтобы преобразовать речь одного человека так, чтобы она звучала как речь другого. Это достигается путём обучения модели на наборе данных образцов речи как от источника, так и от целевого говорящего. Полученная модель может затем преобразовать речь источника в голос целевого говорящего, сохраняя при этом лингвистическое содержание и просодию оригинальной речи. Одним из ключевых компонентов авторегрессионных голосовых моделей является нейронный вокодер, который отвечает за генерацию высококачественных звуковых волн. Нейронный вокодер — это важная часть этого процесса, потому что он принимает выходные данные модели и преобразует их в аудиоволны, которые мы можем услышать. Без него речь, сгенерированная моделью, звучала бы роботизированно и неестественно. Исследования авторегрессионных голосовых моделей получили более 2,3 миллиарда цитирований, что демонстрирует их важность в обработке речи. На самом деле, исследования авторегрессионных голосовых моделей были представлены на престижной конференции ICASSP, где многие работы сосредоточены на улучшении акустической модели для распознавания и синтеза речи. Многие работы также были опубликованы на arxiv.org и GitHub, исследуя различные алгоритмы, архитектуры и методы оптимизации. Авторегрессионные голосовые модели оцениваются с использованием ряда показателей производительности. К ним относятся средний балл мнения (MOS), уровень ошибок слов (WER) и спектральное искажение (SD).

Станьте продвинутым пользователем AI преобразования текста в речь с Speechify

Speechify — это сервис TTS, который использует искусственный интеллект для создания превосходного, естественно звучащего озвучивания для всех типов текстов. Сервис преобразует текст в речь с помощью модели глубокого обучения, обученной на большом наборе образцов речи. Чтобы использовать Speechify, просто вставьте или загрузите ваш файл на платформу и выберите предпочитаемый голос и язык. Speechify затем создаст высококачественный аудиофайл, который вы можете скачать или поделиться с другими. Speechify использует авторегрессионную модель для своего TTS-сервиса, что гарантирует, что сгенерированная речь следует естественному потоку человеческой речи. С помощью Speechify вы можете создавать высококачественное аудио в реальном времени и использовать его для различных приложений, включая подкасты, видео и аудиокниги. Зачем ждать? Попробуйте Speechify сегодня и откройте для себя новый способ создания аудио премиум-качества для ваших проектов.

Часто задаваемые вопросы

Что такое авторегрессионная модель временного ряда?

Авторегрессионная модель временного ряда — это статистическая модель, которая предсказывает будущие значения на основе прошлых значений.

В чем разница между AR и ARMA?

ARMA — это более обобщенная модель с авторегрессионными и скользящими средними компонентами, в то время как AR — это более простая авторегрессионная модель без компонентов скользящего среднего.

В чем разница между временными рядами и глубоким обучением?

Анализ временных рядов — это статистическая техника, используемая для анализа временных данных. С другой стороны, глубокое обучение — это подполе машинного обучения, которое включает обучение искусственных нейронных сетей для извлечения знаний из данных.

В чем разница между авторегрессионными и неавторегрессионными моделями?

Авторегрессионные модели генерируют выходные данные последовательно на основе ранее сгенерированных выходных данных, в то время как неавторегрессионные модели генерируют выходные данные параллельно, не учитывая предыдущие результаты.