การโคลนนิ่งเสียงแบบ Zero Shot คืออะไร?

ด้วยความก้าวหน้าของการเรียนรู้ของเครื่อง การโคลนนิ่งเสียงได้พัฒนาไปอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ส่งผลให้เกิดโซลูชันการแปลงข้อความเป็นเสียงที่น่าประทับใจที่สุดในปัจจุบัน หนึ่งในพัฒนาการที่สำคัญที่สุดคือ Zero Shot ซึ่งได้สร้างกระแสในวงการเทคโนโลยี บทความนี้จะแนะนำการโคลนนิ่งเสียงแบบ Zero Shot และวิธีที่มันได้เปลี่ยนอุตสาหกรรมนี้

การเรียนรู้ของเครื่องแบบ Zero Shot อธิบาย

เป้าหมายของ การโคลนนิ่งเสียง คือการจำลองเสียงของผู้พูดโดยการสังเคราะห์โทนและสีของเสียงโดยใช้เพียงเสียงที่บันทึกไว้เล็กน้อย กล่าวอีกนัยหนึ่ง การโคลนนิ่งเสียงเป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการสร้างเสียงที่คล้ายกับบุคคลเฉพาะ เทคโนโลยีนี้แยกแยะกระบวนการโคลนนิ่งเสียงหลักสามประเภท:

การเรียนรู้แบบ One-shot

การเรียนรู้แบบ One-shot หมายถึงโมเดลที่ถูกฝึกฝนด้วยภาพเพียงภาพเดียวของสิ่งใหม่ แต่ยังสามารถจดจำภาพอื่น ๆ ของสิ่งเดียวกันได้

การเรียนรู้แบบ Few-shot

การเรียนรู้แบบ Few-shot คือเมื่อโมเดลถูกแสดงภาพไม่กี่ภาพของสิ่งใหม่และสามารถจดจำสิ่งที่คล้ายกันได้แม้ว่าจะดูแตกต่างกันเล็กน้อย

การเรียนรู้แบบ Zero-shot

การเรียนรู้แบบ Zero-shot คือการสอนโมเดลให้รู้จักวัตถุหรือแนวคิดใหม่ ๆ ที่ยังไม่ได้รับการฝึกฝนมาก่อนโดยใช้ชุดข้อมูล เช่น VCTK เพื่ออธิบายพวกมัน นี่คือเมื่อโมเดลถูกสอนให้รู้จักสิ่งใหม่ ๆ โดยไม่ต้องใช้ภาพ ตัวอย่าง หรือข้อมูลการฝึกฝนอื่น ๆ แต่ให้รายการลักษณะหรือคุณสมบัติที่อธิบายสิ่งใหม่แทน

การโคลนนิ่งเสียงคืออะไร?

การโคลนนิ่งเสียงคือการจำลองเสียงของผู้พูดโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เป้าหมายของการโคลนนิ่งเสียงคือการสร้างเสียงของผู้พูดโดยใช้เพียงเสียงที่บันทึกไว้เล็กน้อย ในการโคลนนิ่งเสียง ตัวเข้ารหัสเสียงจะเปลี่ยนเสียงของบุคคลให้เป็นรหัสที่สามารถแปลงเป็นเวกเตอร์โดยใช้การฝังตัวของผู้พูดได้ เวกเตอร์นั้นจะถูกใช้ในการฝึกฝนตัวสังเคราะห์เสียง หรือที่เรียกว่าวอคอเดอร์ เพื่อสร้างเสียงที่ฟังดูเหมือนเสียงของผู้พูด ตัวสังเคราะห์เสียงจะใช้เวกเตอร์การฝังตัวของผู้พูดและเมลสเปกโตรแกรม ซึ่งเป็นการแสดงภาพของสัญญาณเสียง เป็นข้อมูลนำเข้า นี่คือกระบวนการพื้นฐานสำหรับการโคลนนิ่งเสียง จากนั้นจะผลิตผลลัพธ์เป็นคลื่นเสียง ซึ่งเป็นเสียงจริงของเสียงที่สังเคราะห์ขึ้น กระบวนการนี้มักจะทำโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การเรียนรู้เชิงลึก นอกจากนี้ยังสามารถฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลและเมตริกต่าง ๆ เพื่อประเมินคุณภาพของเสียงที่สร้างขึ้น การโคลนนิ่งเสียงสามารถใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ เช่น:

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

อัลกอริทึมการโคลนนิ่งเสียงยอดนิยมบางตัวได้แก่ WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS, และ VALL-E ของ Microsoft นอกจากนี้ยังมีอัลกอริทึมโอเพนซอร์สอื่น ๆ อีกมากมายที่สามารถพบได้บน GitHub ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม นอกจากนี้ หากคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคการโคลนนิ่งเสียง การประชุม ICASSP, Interspeech, และ IEEE International Conference เป็นสถานที่ที่เหมาะสำหรับคุณ

การเรียนรู้แบบ Zero-shot ในการโคลนนิ่งเสียง

ตัวเข้ารหัสเสียงถูกใช้เพื่อดึงเวกเตอร์เสียงจากข้อมูลการฝึกฝนเพื่อให้บรรลุการโคลนนิ่งเสียงแบบ Zero-shot เวกเตอร์เสียงเหล่านี้สามารถใช้ในการประมวลผลสัญญาณของผู้พูดที่ยังไม่ได้รวมอยู่ในชุดข้อมูลการฝึกฝนมาก่อน หรือที่เรียกว่าผู้พูดที่ไม่เคยเห็นมาก่อน สิ่งนี้สามารถทำได้โดยการฝึกฝนเครือข่ายประสาทเทียมโดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น:

• โมเดลคอนโวลูชันเป็นโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการแก้ปัญหาการจำแนกภาพ
• โมเดลออโตเรเกรสซีฟสามารถทำนายค่าที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยอิงจากค่าที่ผ่านมา

หนึ่งในความท้าทายของการโคลนนิ่งเสียงแบบ Zero-shot คือการทำให้แน่ใจว่าเสียงที่สังเคราะห์ขึ้นมีคุณภาพสูงและฟังดูเป็นธรรมชาติสำหรับผู้ฟัง เพื่อแก้ไขปัญหานี้ มีการใช้เมตริกต่าง ๆ ในการประเมินคุณภาพของการสังเคราะห์เสียง:

• ความคล้ายคลึงของผู้พูดวัดว่าการสังเคราะห์เสียงมีความคล้ายคลึงกับรูปแบบการพูดของผู้พูดเป้าหมายต้นฉบับมากเพียงใด
• ความเป็นธรรมชาติของเสียงหมายถึงเสียงที่สังเคราะห์ขึ้นฟังดูเป็นธรรมชาติสำหรับผู้ฟังมากเพียงใด

ข้อมูลจริงจากโลกแห่งความเป็นจริงที่ใช้ในการสอนและประเมินผลโมเดล AI เรียกว่า ground truth reference audio ข้อมูลนี้ใช้สำหรับการฝึกอบรมและการทำให้เป็นมาตรฐาน นอกจากนี้ยังมีการใช้เทคนิคการถ่ายโอนสไตล์เพื่อเพิ่มความสามารถของโมเดลในการทั่วไป การถ่ายโอนสไตล์เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลสองชุด - หนึ่งสำหรับเนื้อหาหลักและอีกหนึ่งสำหรับการอ้างอิงสไตล์ - เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลกับข้อมูลใหม่ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือโมเดลสามารถจัดการกับสถานการณ์ใหม่ได้ดีขึ้น

ชมเทคโนโลยีการโคลนนิ่งเสียงล่าสุดที่ทำงานกับ Speechify Studio

การโคลนนิ่งเสียง AI ของ Speechify Studio ช่วยให้คุณสร้างเวอร์ชัน AI ของเสียงของคุณเองได้อย่างสมบูรณ์แบบ เหมาะสำหรับการปรับแต่งการบรรยาย สร้างความสม่ำเสมอของแบรนด์ หรือเพิ่มสัมผัสที่คุ้นเคยให้กับโครงการใด ๆ เพียงบันทึกตัวอย่าง และโมเดล AI ขั้นสูงของ Speechify จะสร้างสำเนาดิจิทัลที่เหมือนจริงที่ฟังดูเหมือนคุณ ต้องการความยืดหยุ่นมากขึ้นหรือไม่? ตัวเปลี่ยนเสียง ในตัวช่วยให้คุณปรับเปลี่ยนการบันทึกที่มีอยู่ให้เป็นเสียง AI กว่า 1,000 เสียงของ Speechify Studio ให้คุณควบคุมความคิดสร้างสรรค์ในเรื่องโทน สไตล์ และการส่งเสียง ไม่ว่าคุณจะปรับแต่งเสียงของคุณเองหรือเปลี่ยนแปลงเสียงสำหรับบริบทที่แตกต่างกัน Speechify Studio มอบการปรับแต่งเสียงระดับมืออาชีพที่ปลายนิ้วของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

จุดประสงค์ของการโคลนนิ่งเสียงคืออะไร?

การโคลนนิ่งเสียงมีเป้าหมายเพื่อผลิตเสียงที่มีคุณภาพสูงและฟังดูเป็นธรรมชาติ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ เพื่อปรับปรุงการสื่อสารและการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

ความแตกต่างระหว่างการแปลงเสียงและการโคลนนิ่งเสียงคืออะไร?

การแปลงเสียงเกี่ยวข้องกับการปรับเปลี่ยนเสียงของบุคคลหนึ่งให้ฟังดูเหมือนอีกบุคคลหนึ่ง ในขณะที่การโคลนนิ่งเสียงสร้างเสียงใหม่ที่คล้ายคลึงกับผู้พูดมนุษย์เฉพาะเจาะจง

ซอฟต์แวร์ใดที่สามารถโคลนเสียงของใครบางคนได้?

มีตัวเลือกมากมาย เช่น Speechify, Resemble.ai, Play.ht และอื่น ๆ อีกมากมาย

คุณจะตรวจจับเสียงปลอมได้อย่างไร?

หนึ่งในเทคนิคที่พบบ่อยที่สุดในการระบุเสียงปลอมคือการวิเคราะห์สเปกตรัม ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์สัญญาณเสียงเพื่อค้นหารูปแบบเสียงที่โดดเด่น