Благодаря достижениям в области машинного обучения, клонирование голоса значительно продвинулось вперед в последние годы, что привело к созданию впечатляющих решений для преобразования текста в речь. Одним из важнейших достижений является метод без обучения, который произвел фурор в технологическом секторе. В этой статье мы расскажем о клонировании голоса без обучения и о том, как оно изменило индустрию.
Объяснение машинного обучения без обучения
Цель клонирования голоса — это воспроизведение голоса говорящего путем синтеза его тона и тембра, используя лишь небольшое количество записанной речи. Иными словами, клонирование голоса — это передовая технология, использующая искусственный интеллект для создания голоса, похожего на голос конкретного человека. Эта технология выделяет три основных процесса клонирования голоса:
Обучение по одному примеру
Обучение по одному примеру означает, что модель обучается на одной картинке чего-то нового, но должна уметь распознавать другие изображения того же объекта.
Обучение по нескольким примерам
Обучение по нескольким примерам — это когда модели показывают несколько изображений чего-то нового, и она может распознавать похожие объекты, даже если они немного отличаются.
Обучение без примеров
Обучение без примеров — это обучение модели распознавать новые объекты или концепции, на которых она ранее не обучалась, используя набор данных, например VCTK, для их описания. Это когда модель обучается распознавать новые вещи без картинок, примеров или других обучающих данных. Вместо этого ей предоставляют список характеристик или особенностей, описывающих новый объект.
Что такое клонирование голоса?
Клонирование голоса — это воспроизведение голоса говорящего с использованием методов машинного обучения. Цель клонирования голоса — воспроизвести тон говорящего, используя лишь небольшое количество его записанной речи. В процессе клонирования голоса кодировщик преобразует речь человека в код, который затем может быть преобразован в вектор с помощью встраивания говорящего. Этот вектор затем используется для обучения синтезатора, также известного как вокодер, для создания речи, звучащей как голос говорящего. Синтезатор принимает вектор встраивания говорящего и мел-спектрограмму, визуальное представление речевого сигнала, в качестве входных данных. Это базовый процесс клонирования голоса. Затем он производит выходной сигнал в виде волновой формы, который является фактическим звуком синтезированной речи. Этот процесс обычно выполняется с использованием методов машинного обучения, таких как глубокое обучение. Кроме того, он может быть обучен с использованием различных наборов данных и метрик для оценки качества сгенерированной речи. Клонирование голоса может использоваться для различных приложений, таких как:
- Преобразование голоса — возможность изменить запись голоса одного человека так, чтобы она звучала, как будто ее произнес другой человек.
- Проверка говорящего — когда кто-то утверждает, что он определенный человек, и его голос используется для проверки этого утверждения.
- Многоголосовое преобразование текста в речь - создание речи из печатного текста и ключевых слов
Некоторые популярные алгоритмы клонирования голоса включают WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS и VALL-E от Microsoft. Также на GitHub можно найти множество других алгоритмов с открытым исходным кодом, которые предлагают отличные конечные результаты. Кроме того, если вы хотите узнать больше о техниках клонирования голоса, конференции ICASSP, Interspeech и IEEE International Conference — это подходящие места для вас.
Обучение без примеров в клонировании голоса
Для достижения клонирования голоса без обучения используется кодировщик говорящего для извлечения речевых векторов из обучающих данных. Эти речевые векторы затем могут использоваться для обработки сигналов говорящих, которые ранее не были включены в обучающие наборы данных, также известных как невидимые говорящие. Это можно достичь, обучая нейронную сеть с использованием различных техник, таких как:
- Сверточные модели — это модели нейронных сетей, используемые для решения задач классификации изображений.
- Авторегрессионные модели могут прогнозировать будущие значения на основе прошлых значений.
Одной из задач клонирования голоса без обучения является обеспечение того, чтобы синтезированная речь была высокого качества и звучала естественно для слушателя. Для решения этой задачи используются различные метрики для оценки качества синтеза речи:
- Сходство с говорящим измеряет, насколько синтезированная речь похожа на оригинальные речевые образцы целевого говорящего.
- Естественность речи относится к тому, насколько естественно звучит синтезированная речь для слушателя.
Фактические данные из реального мира, которые используются для обучения и оценки моделей ИИ, называются эталонным аудио. Эти данные используются для обучения и нормализации. Кроме того, применяются техники переноса стиля, чтобы улучшить способность модели к обобщению. Перенос стиля включает использование двух входных данных — одного для основного контента и другого для эталона стиля — чтобы улучшить производительность модели с новыми данными. Другими словами, модель лучше справляется с новыми ситуациями.
Оцените новейшие технологии клонирования голоса в действии с Speechify Studio
Клонирование голоса с помощью Speechify Studio позволяет создать кастомную версию вашего собственного голоса с помощью ИИ — идеально для персонализации озвучки, поддержания бренда или добавления знакомого оттенка в любой проект. Просто запишите образец, и продвинутые модели ИИ Speechify создадут реалистичную цифровую копию, которая звучит как вы. Хотите еще больше гибкости? Встроенный изменитель голоса позволяет преобразовывать существующие записи в любой из более чем 1000 голосов ИИ Speechify Studio, давая вам творческий контроль над тоном, стилем и подачей. Независимо от того, улучшаете ли вы свой собственный голос или трансформируете аудио для различных контекстов, Speechify Studio предоставляет профессиональные возможности настройки голоса прямо у вас под рукой.
Часто задаваемые вопросы
Какова цель клонирования голоса?
Клонирование голоса направлено на создание высококачественной, естественно звучащей речи, которая может быть использована в различных приложениях для улучшения коммуникации и взаимодействия между людьми и машинами.
В чем разница между преобразованием голоса и клонированием голоса?
Преобразование голоса включает изменение речи одного человека, чтобы она звучала как другой человек, тогда как клонирование голоса создает новый голос, который напоминает конкретного человека.
Какое программное обеспечение может клонировать чей-то голос?
Существует множество вариантов, включая Speechify, Resemble.ai, Play.ht и многие другие.
Как можно обнаружить поддельный голос?
Один из самых распространенных методов для выявления аудио-дипфейков — спектральный анализ, который включает анализ аудиосигнала для обнаружения характерных голосовых паттернов.
