โมเดลเสียงออโตเรเกรสซีฟคืออะไร?

ระบบแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS) และเครื่องยนต์สังเคราะห์เสียงใช้โมเดลการเรียนรู้ AI ที่แตกต่างกันเพื่อสร้างเสียงที่คล้ายมนุษย์ หนึ่งในโมเดลเหล่านี้คือโมเดลเสียงออโตเรเกรสซีฟ ซึ่งเป็นโมเดลการสร้างที่ใช้ในการสร้างเสียง บทความนี้จะสำรวจว่าโมเดลออโตเรเกรสซีฟทำงานอย่างไรและการประยุกต์ใช้ในสังเคราะห์เสียงพูด

อธิบายโมเดลออโตเรเกรสซีฟ

โมเดลออโตเรเกรสซีฟเป็นโมเดลทางสถิติที่ใช้กันทั่วไปในกระบวนการสัญญาณ การรู้จำเสียงพูด และการสังเคราะห์เสียงพูด เป็นองค์ประกอบสำคัญของเทคโนโลยีเสียงสมัยใหม่ โดยเฉพาะในระบบแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS) เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจว่าโมเดลทำงานอย่างไร นี่คือการเปรียบเทียบ: ลองนึกภาพว่าคุณมีเครื่องที่สามารถทำนายสภาพอากาศได้ ทุกวันเครื่องจะพิจารณาสภาพอากาศจากวันก่อนหน้า (ส่วน "ออโตเรเกรสซีฟ") มันดูที่อุณหภูมิ ความชื้น และความเร็วลม และใช้ปัจจัยเหล่านั้นในการทำนายสภาพอากาศในวันพรุ่งนี้ เครื่องยังพิจารณาปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจส่งผลต่อสภาพอากาศ ซึ่งรวมถึงช่วงเวลาของปี สถานที่ และรูปแบบสภาพอากาศที่อาจส่งผลต่อพื้นที่ (ส่วน "โมเดล") จากปัจจัยทั้งหมดนี้ เครื่องจะทำนายสภาพอากาศในวันพรุ่งนี้ แน่นอนว่าการทำนายอาจไม่ถูกต้อง 100% เพราะสภาพอากาศเป็นสิ่งที่ยากจะทำนาย แต่ยิ่งเครื่องมีข้อมูลมากเท่าไหร่ การทำนายก็จะยิ่งดีขึ้น นั่นคือ ตัวอย่างของโมเดลออโตเรเกรสซีฟ แนวคิดพื้นฐานของโมเดลออโตเรเกรสซีฟนั้นง่าย: มันทำนายค่าถัดไปในซีรีส์เวลาโดยอิงจากค่าก่อนหน้า กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันใช้การรวมเชิงเส้นของจุดข้อมูลก่อนหน้า หรือค่าสัมประสิทธิ์ เพื่อทำนายค่าถัดไปในลำดับ ความสามารถในการทำนายนี้ทำให้โมเดลออโตเรเกรสซีฟเหมาะสำหรับเทคโนโลยีเสียง ซึ่งการสร้างเสียงที่ฟังดูเป็นธรรมชาติต้องการการทำนายตัวอย่างเสียงถัดไปจากตัวอย่างเสียงก่อนหน้า โมเดลออโตเรเกรสซีฟมีสององค์ประกอบหลัก: ตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส ตัวเข้ารหัสรับสัญญาณอินพุต เช่น สเปกโตรแกรมหรือลำดับโฟนีม และแปลงเป็นการแสดงผลแฝง ตัวถอดรหัสจะรับการแสดงผลแฝงนี้และสร้างสัญญาณเอาต์พุต เช่น คลื่นเสียงหรือสเปกโตรแกรม หนึ่งในประเภทของโมเดลออโตเรเกรสซีฟที่ได้รับความนิยมคือ WaveNet ซึ่งใช้การคอนโวลูชันเชิงสาเหตุแบบขยายเพื่อสร้างกระบวนการออโตเรเกรสซีฟ เป็นโมเดลแบบเกาส์เซียนที่สามารถสร้างเสียงคุณภาพสูงที่ฟังดูแทบจะแยกไม่ออกจากเสียงมนุษย์ อีกคุณสมบัติสำคัญของโมเดลออโตเรเกรสซีฟคือความสามารถในการปรับกระบวนการสร้างตามอินพุตต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้ชุดข้อมูลหลายผู้พูดเพื่อฝึกระบบ TTS ที่สามารถสร้างเสียงในเสียงของผู้พูดต่าง ๆ ได้ สิ่งนี้ทำได้โดยการปรับตัวถอดรหัสตามข้อมูลตัวตนของผู้พูดระหว่างการฝึก โมเดลออโตเรเกรสซีฟสามารถฝึกได้โดยใช้อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน รวมถึงตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันและเครือข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNNs) ข้อมูลการฝึกต้องมีคุณภาพสูงเพื่อให้แน่ใจว่าเสียงที่สร้างขึ้นนั้นฟังดูเป็นธรรมชาติและแม่นยำ

การประยุกต์ใช้โมเดลออโตเรเกรสซีฟในสังเคราะห์เสียงพูด

การสังเคราะห์เสียงพูดคือกระบวนการสร้างเสียงที่คล้ายมนุษย์จากเครื่องจักร วิธีหนึ่งที่นิยมใช้ในการสังเคราะห์เสียงพูดคือการใช้โมเดลออโตเรเกรสซีฟ ในวิธีนี้ เครื่องจะวิเคราะห์และทำนายคุณลักษณะเสียงของการพูด เช่น ระดับเสียง ระยะเวลา และระดับเสียง โดยใช้ตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส ตัวเข้ารหัสจะประมวลผลข้อมูลเสียงดิบ เช่น คลื่นเสียงหรือสเปกโตรแกรม ให้เป็นชุดของคุณลักษณะระดับสูง จากนั้นคุณลักษณะเหล่านี้จะถูกป้อนเข้าสู่ตัวถอดรหัส ซึ่งจะสร้างลำดับขององค์ประกอบเสียงที่แสดงถึงเสียงพูดที่ต้องการ ลักษณะออโตเรเกรสซีฟของโมเดลทำให้ตัวถอดรหัสสามารถทำนายคุณลักษณะเสียงถัดไปตามกิจกรรมก่อนหน้า ส่งผลให้ได้เสียงพูดที่ฟังดูเป็นธรรมชาติ หนึ่งในโมเดลออโตเรเกรสซีฟที่นิยมใช้ในการสังเคราะห์เสียงพูดคือ WaveNet WaveNet ใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNNs) เพื่อสร้างคุณลักษณะเสียงที่ถูกแปลงเป็นเสียงพูดโดยใช้โวโคเดอร์ โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลของตัวอย่างเสียงคุณภาพสูงเพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะเสียงต่าง ๆ โมเดลที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้า ซึ่งมักอิงตามเครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นยาว (LSTM) สามารถเร่งกระบวนการฝึกสำหรับโมเดลเสียงออโตเรเกรสซีฟและปรับปรุงประสิทธิภาพของมัน เพื่อปรับปรุงคุณภาพและความสมจริงของเสียงที่สังเคราะห์ นักวิจัยได้เสนอการปรับเปลี่ยนต่าง ๆ กับโมเดล WaveNet ตัวอย่างเช่น FastSpeech เป็นโมเดลการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติแบบครบวงจรที่ลดความล่าช้าและเพิ่มความเร็วของกระบวนการสังเคราะห์เสียงพูด มันทำได้โดยใช้กลไกการให้ความสนใจที่ทำนายระยะเวลาและระดับเสียงของแต่ละโฟนีมในลำดับเสียงพูดโดยตรง อีกพื้นที่หนึ่งของการวิจัยในการสังเคราะห์เสียงพูดออโตเรเกรสซีฟคือการแปลงเสียง ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อแปลงเสียงพูดของบุคคลหนึ่งให้ฟังดูเหมือนอีกคนหนึ่ง สิ่งนี้ทำได้โดยการฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลของตัวอย่างเสียงจากทั้งผู้พูดต้นทางและผู้พูดเป้าหมาย โมเดลที่ได้สามารถแปลงเสียงพูดของผู้พูดต้นทางให้เป็นเสียงของผู้พูดเป้าหมายในขณะที่รักษาเนื้อหาภาษาและจังหวะของเสียงพูดต้นฉบับ หนึ่งในองค์ประกอบสำคัญของโมเดลเสียงออโตเรเกรสซีฟคือนิวรัลโวโคเดอร์ ซึ่งมีหน้าที่ในการสร้างคลื่นเสียงคุณภาพสูง นิวรัลโวโคเดอร์เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการนี้เพราะมันรับเอาต์พุตจากโมเดลและแปลงเป็นคลื่นเสียงที่เราสามารถได้ยินได้ หากไม่มีมัน เสียงที่สร้างโดยโมเดลจะฟังดูเป็นหุ่นยนต์และไม่เป็นธรรมชาติ การศึกษาบนโมเดลเสียงออโตเรเกรสซีฟได้รับการอ้างอิงมากกว่า 2.3 พันล้านครั้ง แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของมันในกระบวนการเสียง ในความเป็นจริง การวิจัยเกี่ยวกับโมเดลเสียงออโตเรเกรสซีฟได้ถูกนำเสนอในงานประชุม ICASSP ที่มีชื่อเสียง โดยมีเอกสารหลายฉบับที่มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงโมเดลเสียงสำหรับการรู้จำและสังเคราะห์เสียงพูด นอกจากนี้ยังมีเอกสารหลายฉบับที่เผยแพร่บน arxiv.org และ GitHub ที่สำรวจอัลกอริทึม สถาปัตยกรรม และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน โมเดลเสียงออโตเรเกรสซีฟได้รับการประเมินโดยใช้เมตริกประสิทธิภาพที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงคะแนนความคิดเห็นเฉลี่ย (MOS) อัตราความผิดพลาดของคำ (WER) และการบิดเบือนสเปกตรัม (SD)

เป็นผู้ใช้พลังงาน AI แปลงข้อความเป็นเสียงด้วย Speechify

Speechify เป็นบริการ TTS ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการสร้างเสียงบรรยายที่ฟังดูเป็นธรรมชาติและยอดเยี่ยมสำหรับข้อความทุกประเภท บริการนี้จะแปลงข้อความเป็นเสียงโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ฝึกฝนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของตัวอย่างเสียง ในการใช้ Speechify เพียงแค่คัดลอกหรืออัปโหลดไฟล์ของคุณลงในแพลตฟอร์มและเลือกเสียงและภาษาที่คุณต้องการ จากนั้น Speechify จะสร้างไฟล์เสียงคุณภาพสูงที่คุณสามารถดาวน์โหลดหรือแชร์กับผู้อื่นได้ Speechify ใช้โมเดล autoregressive สำหรับบริการ TTS ซึ่งช่วยให้เสียงที่สร้างขึ้นมีความต่อเนื่องตามธรรมชาติของการพูดของมนุษย์ ด้วย Speechify คุณสามารถสร้างเสียงคุณภาพสูงได้แบบเรียลไทม์และใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึงพอดแคสต์ วิดีโอ และหนังสือเสียง ทำไมต้องรอ? ลองใช้ Speechify วันนี้และค้นพบวิธีใหม่ในการสร้างเสียงคุณภาพพรีเมียมสำหรับโปรเจกต์ของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

โมเดลอนุกรมเวลาแบบ autoregressive คืออะไร?

โมเดลอนุกรมเวลาแบบ autoregressive เป็นโมเดลทางสถิติที่ทำนายค่าที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยอิงจากค่าที่เกิดขึ้นในอดีต

ความแตกต่างระหว่าง AR และ ARMA คืออะไร?

ARMA เป็นโมเดลที่มีความทั่วไปมากขึ้นซึ่งมีทั้งส่วนประกอบ autoregressive และ moving average ในขณะที่ AR เป็นโมเดล autoregressive ที่ง่ายกว่าและไม่มีส่วนประกอบ moving average

ความแตกต่างระหว่างอนุกรมเวลาและการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลา ในขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการฝึกฝนเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้จากข้อมูล

ความแตกต่างระหว่างโมเดล autoregressive และ non-autoregressive คืออะไร?

โมเดล autoregressive สร้างผลลัพธ์ตามลำดับโดยอิงจากผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นก่อนหน้า ในขณะที่โมเดล non-autoregressive สร้างผลลัพธ์แบบขนานโดยไม่พิจารณาผลลัพธ์ก่อนหน้า