การโคลนนิ่งเสียงแบบ Zero Shot คืออะไร?

ด้วยความก้าวหน้าของการเรียนรู้ของเครื่อง การโคลนนิ่งเสียงได้พัฒนาไปอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ส่งผลให้เกิดโซลูชันการแปลงข้อความเป็นเสียงที่น่าประทับใจที่สุดในปัจจุบัน หนึ่งในพัฒนาการที่สำคัญที่สุดคือ Zero Shot ซึ่งได้สร้างกระแสในวงการเทคโนโลยี บทความนี้จะนำเสนอการโคลนนิ่งเสียงแบบ Zero Shot และวิธีที่มันได้เปลี่ยนอุตสาหกรรมนี้

การเรียนรู้ของเครื่องแบบ Zero Shot อธิบาย

เป้าหมายของ การโคลนนิ่งเสียง คือการจำลองเสียงของผู้พูดโดยการสังเคราะห์โทนและสีของเสียงโดยใช้เพียงเสียงที่บันทึกไว้เล็กน้อย กล่าวอีกนัยหนึ่ง การโคลนนิ่งเสียงเป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการสร้างเสียงที่คล้ายกับบุคคลเฉพาะ เทคโนโลยีนี้แยกกระบวนการโคลนนิ่งเสียงออกเป็นสามประเภทหลัก:

การเรียนรู้แบบ One-shot

การเรียนรู้แบบ One-shot หมายถึงการที่โมเดลถูกฝึกด้วยภาพเพียงภาพเดียวของสิ่งใหม่ แต่ยังสามารถจดจำภาพอื่น ๆ ของสิ่งเดียวกันได้

การเรียนรู้แบบ Few-shot

การเรียนรู้แบบ Few-shot คือเมื่อโมเดลถูกแสดงภาพไม่กี่ภาพของสิ่งใหม่และสามารถจดจำสิ่งที่คล้ายกันได้แม้ว่าจะดูแตกต่างเล็กน้อย

การเรียนรู้แบบ Zero-shot

การเรียนรู้แบบ Zero-shot คือการสอนโมเดลให้รู้จักวัตถุหรือแนวคิดใหม่ ๆ ที่ไม่ได้ถูกฝึกมาก่อนโดยใช้ชุดข้อมูล เช่น VCTK เพื่ออธิบายพวกมัน นี่คือเมื่อโมเดลถูกสอนให้รู้จักสิ่งใหม่ ๆ โดยไม่ต้องมีภาพ ตัวอย่าง หรือข้อมูลการฝึกอื่น ๆ แต่ให้ลักษณะหรือคุณสมบัติที่อธิบายสิ่งใหม่แทน

การโคลนนิ่งเสียงคืออะไร?

การโคลนนิ่งเสียงคือการจำลองเสียงของผู้พูดโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เป้าหมายของการโคลนนิ่งเสียงคือการสร้างเสียงของผู้พูดโดยใช้เพียงเสียงที่บันทึกไว้เล็กน้อย ในการโคลนนิ่งเสียง ตัวเข้ารหัสเสียงจะเปลี่ยนเสียงของบุคคลให้เป็นรหัสที่สามารถแปลงเป็นเวกเตอร์โดยใช้การฝังตัวของผู้พูด เวกเตอร์นั้นจะถูกใช้ในการฝึกตัวสังเคราะห์เสียง หรือที่เรียกว่าตัวแปลงเสียง เพื่อสร้างเสียงที่ฟังดูเหมือนเสียงของผู้พูด ตัวสังเคราะห์เสียงจะใช้เวกเตอร์การฝังตัวของผู้พูดและเมลสเปกโตรแกรม ซึ่งเป็นการแสดงภาพของสัญญาณเสียง เป็นข้อมูลนำเข้า นี่คือกระบวนการพื้นฐานสำหรับการโคลนนิ่งเสียง จากนั้นจะผลิตผลลัพธ์เป็นคลื่นเสียง ซึ่งเป็นเสียงจริงของเสียงที่สังเคราะห์ กระบวนการนี้มักจะทำโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การเรียนรู้เชิงลึก นอกจากนี้ยังสามารถฝึกได้โดยใช้ชุดข้อมูลและเมตริกต่าง ๆ เพื่อประเมินคุณภาพของเสียงที่สร้างขึ้น การโคลนนิ่งเสียงสามารถใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น:

• การแปลงเสียง - ความสามารถในการเปลี่ยนการบันทึกเสียงของบุคคลหนึ่งให้ฟังเหมือนอีกคนหนึ่งพูด
• การยืนยันตัวตนด้วยเสียง - เมื่อมีคนบอกว่าตนเองเป็นบุคคลหนึ่ง และใช้เสียงของเขาเพื่อตรวจสอบว่าจริงหรือไม่
• การแปลงข้อความเป็นเสียงหลายผู้พูด text to speech - การสร้างเสียงจากข้อความที่พิมพ์และคำสำคัญ

อัลกอริธึมการโคลนนิ่งเสียงยอดนิยมบางตัวได้แก่ WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS และ VALL-E ของ Microsoft นอกจากนี้ยังมีอัลกอริธึมโอเพนซอร์สอื่น ๆ อีกมากมายที่สามารถพบได้บน GitHub ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม นอกจากนี้หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคการโคลนนิ่งเสียง การประชุม ICASSP, Interspeech และ IEEE International Conference เป็นสถานที่ที่เหมาะสำหรับคุณ

การเรียนรู้แบบ Zero-shot ในการโคลนนิ่งเสียง

ตัวเข้ารหัสเสียงถูกใช้เพื่อดึงเวกเตอร์เสียงจากข้อมูลการฝึกเพื่อให้บรรลุการโคลนนิ่งเสียงแบบ Zero-shot เวกเตอร์เสียงเหล่านี้สามารถใช้ในการประมวลผลสัญญาณของผู้พูดที่ไม่ได้รวมอยู่ในชุดข้อมูลการฝึกมาก่อน หรือที่เรียกว่าผู้พูดที่ไม่เคยเห็นมาก่อน สิ่งนี้สามารถทำได้โดยการฝึกเครือข่ายประสาทเทียมโดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น:

• โมเดลคอนโวลูชันเป็นโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการแก้ปัญหาการจำแนกภาพ
• โมเดลออโตเรเกรสซีฟสามารถทำนายค่าที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยอิงจากค่าที่ผ่านมา

หนึ่งในความท้าทายของการโคลนนิ่งเสียงแบบ Zero-shot คือการทำให้แน่ใจว่าเสียงที่สังเคราะห์มีคุณภาพสูงและฟังดูเป็นธรรมชาติสำหรับผู้ฟัง เพื่อแก้ไขปัญหานี้ มีการใช้เมตริกต่าง ๆ เพื่อประเมินคุณภาพของการสังเคราะห์เสียง:

• การวัดความคล้ายคลึงของผู้พูด - วัดว่าเสียงที่สังเคราะห์มีความคล้ายคลึงกับรูปแบบการพูดของผู้พูดเป้าหมายต้นฉบับมากเพียงใด
• ความเป็นธรรมชาติของเสียง - หมายถึงว่าเสียงที่สังเคราะห์ฟังดูเป็นธรรมชาติสำหรับผู้ฟังมากเพียงใด

ข้อมูลจริงจากโลกจริงที่ใช้ในการสอนและประเมินผลโมเดล AI เรียกว่า เสียงอ้างอิงที่เป็นความจริงพื้นฐาน ข้อมูลนี้ใช้สำหรับการฝึกอบรมและการปรับให้เป็นมาตรฐาน นอกจากนี้ยังมีการใช้เทคนิคการถ่ายโอนสไตล์เพื่อเพิ่มความสามารถของโมเดลในการทั่วไป การถ่ายโอนสไตล์เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลสองชุด - หนึ่งสำหรับเนื้อหาหลักและอีกหนึ่งสำหรับการอ้างอิงสไตล์ - เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลกับข้อมูลใหม่ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือโมเดลสามารถจัดการกับสถานการณ์ใหม่ได้ดีขึ้น

ชมเทคโนโลยีการโคลนเสียงล่าสุดที่ทำงานกับ Speechify

แม้ว่าในตอนแรกอาจดูไม่ธรรมดาที่จะรวม เครื่องสร้างข้อความเป็นเสียงพูด ในบทความนี้ แต่ Speechify เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับใครก็ตามที่ต้องการเครื่องอ่าน TTS คุณภาพสูงและหลากหลาย มันมีการออกเสียงที่ยอดเยี่ยมและรองรับภาษาอังกฤษ สเปน เยอรมันและอีก 12 ภาษา พร้อมด้วยเสียงที่ปรับแต่งได้มากกว่า 30 เสียงจากผู้พูดต่างๆ Speechify เป็นเครื่องมือ TTS ที่ทรงพลัง เหมาะสำหรับการพากย์เสียง AI ในฐานะบริการ TTS ที่ล้ำสมัย Speechify ใช้โมเดลที่ทันสมัยซึ่งใช้การปรับแต่งแบบเรียลไทม์และเทคนิคการถอดรหัสขั้นสูง ส่งผลให้การบรรยายฟังดูเป็นธรรมชาติที่เทียบเท่ากับการพูดของมนุษย์ Speechify เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้งานง่ายที่ทำงานได้เกือบทุกระบบปฏิบัติการ รวมถึง Windows Android iOSและ Mac ตัวถอดรหัสของ Speechify ใช้เทคนิคการประมวลผลสัญญาณขั้นสูงและรองรับความเร็วที่เร็วกว่าอัตราการอ่านเฉลี่ยถึง 9 เท่า พร้อมด้วยคุณสมบัติมากมายเพื่อรับประกันคุณภาพเสียงที่ยอดเยี่ยม ลองใช้  วันนี้และสัมผัสพลังของเทคโนโลยีโมเดล TTS ที่ดีที่สุดแบบครบวงจร ด้วยโมเดลที่ฝึกฝนล่วงหน้าที่ปรับแต่งได้และการเลือกเสียงที่หลากหลาย

คำถามที่พบบ่อย

จุดประสงค์ของการโคลนเสียงคืออะไร?

การโคลนเสียงมีเป้าหมายเพื่อผลิตเสียงที่มีคุณภาพสูงและฟังดูเป็นธรรมชาติ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เพื่อปรับปรุงการสื่อสารและการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

ความแตกต่างระหว่างการแปลงเสียงและการโคลนเสียงคืออะไร?

การแปลงเสียงเกี่ยวข้องกับการปรับเปลี่ยนเสียงของบุคคลหนึ่งให้ฟังดูเหมือนอีกคนหนึ่ง ในขณะที่การโคลนเสียงสร้างเสียงใหม่ที่คล้ายกับผู้พูดมนุษย์เฉพาะเจาะจง

ซอฟต์แวร์ใดที่สามารถโคลนเสียงของใครบางคนได้?

มีตัวเลือกมากมาย เช่น Speechify, Resemble.ai, Play.ht และอื่นๆ อีกมากมาย

คุณจะตรวจจับเสียงปลอมได้อย่างไร?

หนึ่งในเทคนิคที่พบบ่อยที่สุดในการระบุเสียงปลอมคือการวิเคราะห์สเปกตรัม ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์สัญญาณเสียงเพื่อค้นหารูปแบบเสียงที่โดดเด่น