Metinden sese (TTS) ve konuşma sentez motorları, insan benzeri konuşma üretmek için farklı yapay zeka öğrenme modelleri kullanır. Bu modellerden biri de ses üretiminde kullanılan üretken bir model olan oto-regresif ses modelidir. Bu makalede, oto-regresif modelin nasıl çalıştığı ve konuşma sentezinde nasıl kullanıldığı ele alınmaktadır.
Oto-regresif model nedir?
Oto-regresif model, genellikle sinyal işleme, konuşma tanıma ve konuşma sentezinde kullanılan istatistiksel bir modeldir. Modern konuşma teknolojisinin, özellikle metinden sese (TTS) sistemlerinin temel yapı taşlarından biridir. Modelin nasıl çalıştığını anlamayı kolaylaştırmak için şöyle bir benzetme yapabiliriz: Elinizde hava durumunu tahmin edebilen bir makine olduğunu hayal edin. Makine, her gün bir önceki günün hava durumu verilerini ("oto-regresif" kısmı) dikkate alır. Sıcaklık, nem ve rüzgar hızına bakar ve bu faktörleri yarının hava durumunu tahmin etmek için kullanır. Makine aynı zamanda hava durumunu etkileyebilecek diğer faktörleri de hesaba katar. Buna yılın zamanı, konum ve bölgeyi etkileyebilecek hava akımları da dahildir ("model" kısmı). Tüm bu faktörlere dayanarak makine yarınki havayı tahmin eder. Elbette tahmin %100 doğru olmayabilir – hava tahmini yapmak her zaman zordur. Fakat makine ne kadar çok veriye sahip olursa, tahminleri de o kadar isabetli olur. İşte bu, oto-regresif bir modele örnektir. Oto-regresif modelin temel mantığı basittir: Zamana bağlı bir seride, önceki değerlere bakarak bir sonraki değeri tahmin eder. Yani geçmiş veri noktalarının doğrusal bir birleşimini ya da katsayılarını kullanarak dizideki bir sonraki değeri öngörür. Bu tahmin yeteneği, doğal ses üretiminin bir sonraki ses örneğini önceki örneklere bakarak tahmin etmeyi gerektirdiği konuşma teknolojileri için oto-regresif modelleri ideal hale getirir. Oto-regresif modelin iki ana bileşeni vardır: kodlayıcı (encoder) ve kod çözücü (decoder). Kodlayıcı, giriş sinyalini (örneğin spektrogram ya da fonem dizisi gibi) gizli bir temsile dönüştürür. Kod çözücü ise bu temsili alır ve dalga formu veya spektrogram gibi çıkış sinyalini üretir. Popüler oto-regresif modellerden biri olan WaveNet, oto-regresif süreci modellemek için genişletilmiş nedensel evrişimler kullanır. Neredeyse insan konuşmasından ayırt edilemeyecek kalitede ses üretebilen Gaussian bir modeldir. Oto-regresif modellerin bir diğer önemli özelliği de üretim sürecini çeşitli girdilere şartlandırabilmeleridir. Örneğin, çoklu konuşmacı veri seti kullanarak farklı seslerde konuşma üretebilen bir TTS sistemi eğitebiliriz. Bu, eğitim sırasında kod çözücüyü konuşmacının kimlik bilgileriyle şartlandırarak sağlanır. Oto-regresif modeller, varyasyonel otokodlayıcılar ve tekrarlayan sinir ağları (RNN) dahil olmak üzere farklı optimizasyon algoritmalarıyla eğitilebilir. Oluşturulan konuşmanın doğal ve doğru olması için eğitim verisinin yüksek kalitede olması gerekir.
Oto-regresif modelin konuşma sentezine uygulanması
Konuşma sentezi, bir makinenin insan benzeri konuşma üretmesi sürecidir. Konuşma sentezinde yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biri oto-regresif model yaklaşımıdır. Bu yaklaşımda makine, bir kodlayıcı ve kod çözücü kullanarak konuşmanın akustik özelliklerini (perde, süre, ses seviyesi gibi) analiz eder ve tahmin eder. Kodlayıcı, ham konuşma verilerini (örneğin dalga formları veya spektrogramlar) daha soyut, yüksek seviyeli özelliklere dönüştürür. Bu özellikler daha sonra kod çözücüye aktarılır ve burada istenen konuşmayı temsil eden bir dizi akustik öge üretilir. Modelin oto-regresif yapısı, kod çözücünün her ardışık akustik özelliği önceki üretimlere bakarak tahmin etmesini sağlar; bu da kulağa doğal gelen bir konuşma çıktısı elde edilmesine yardımcı olur. Konuşma sentezinde en popüler oto-regresif modellerden biri WaveNet'tir. WaveNet, akustik özellikleri üretmek için evrişimsel sinir ağları (CNN) kullanır ve bu özellikler daha sonra bir vocoder ile sese dönüştürülür. Model, yüksek kaliteli konuşma örneklerinden oluşan bir veri seti üzerinde eğitilerek farklı akustik özellikler arasındaki kalıpları ve ilişkileri öğrenir. Genellikle uzun-kısa süreli bellek (LSTM) ağlarına dayalı önceden eğitilmiş modeller, oto-regresif ses modellerinin eğitim sürecini hızlandırabilir ve performanslarını artırabilir. Sentezlenen konuşmanın kalitesini ve gerçekçiliğini yükseltmek için araştırmacılar, WaveNet modeline çeşitli iyileştirmeler önermiştir. Örneğin, FastSpeech, konuşma sentezi sürecindeki gecikmeyi azaltan ve hızı artıran uçtan uca bir otomatik konuşma tanıma modelidir. Bunu, konuşma dizisindeki her bir fonemin süresini ve perdesini doğrudan tahmin eden bir dikkat mekanizması kullanarak başarır. Oto-regresif konuşma sentezinde bir diğer önemli araştırma alanı, bir kişinin sesini başka bir kişiye dönüştürmek olan ses dönüşümüdür. Bu, modelin hem kaynak hem de hedef konuşmacıdan alınan konuşma örnekleriyle eğitilmesiyle sağlanır. Ortaya çıkan model, kaynak konuşmacının konuşmasını hedef konuşmacının sesiyle yeniden üretebilir; bu sırada orijinal konuşmanın dil ve vurgu özellikleri korunur. Oto-regresif ses modellerinin en kritik bileşenlerinden biri, yüksek kaliteli konuşma dalga formları üreten sinir ağlı vocoder’dır. Sinir vocoder’ı bu süreçte vazgeçilmez kılan şey, modelin çıktısını insan kulağının duyabildiği bir ses dalgasına dönüştürmesidir. Aksi halde modelin ürettiği ses, mekanik ve yapay bir tınıya sahip olurdu. Oto-regresif ses modelleriyle ilgili araştırmaların 2,3 milyardan fazla atıf aldığı ortaya konmuştur, bu da konuşma işlemedeki önemini açıkça gösterir. Hatta oto-regresif ses modellerine dair çalışmalar, çok sayıda makalenin konuşma tanıma ve sentezi için akustik modelleri iyileştirmeye odaklandığı prestijli ICASSP konferansında sunulmuştur. Ayrıca arxiv.org ve GitHub’da, farklı algoritma, mimari ve optimizasyon tekniklerini inceleyen pek çok makale yayınlanmıştır. Oto-regresif ses modelleri, ortalama görüş puanı (MOS), kelime hata oranı (WER) ve spektral bozulma (SD) gibi çeşitli performans ölçütleriyle değerlendirilir.
Speechify ile yapay zeka destekli metinden sese gücünü keşfedin
Speechify, her türlü metin için son derece doğal sesli anlatım üretmek için yapay zeka kullanan bir TTS servisidir. Hizmet,metni sese geniş bir konuşma örnekleri veri setiyle eğitilmiş derin öğrenme modeliyle dönüştürür. Speechify’ı kullanmak için tek yapmanız gereken dosyanızı platforma yapıştırmak veya yüklemek ve tercih ettiğiniz sesi ile dili seçmektir. Ardından Speechify, indirebileceğiniz veya başkalarıyla paylaşabileceğiniz yüksek kaliteli bir ses dosyası oluşturur. Speechify, TTS hizmetinde oto-regresif model kullanır; bu sayede üretilen konuşma, insan konuşmasının doğal akışını yakalar. Speechify ile yüksek kaliteli ses gerçek zamanlı üretebilir; bunu podcast, video ve sesli kitaplar dahil pek çok farklı içerikte kullanabilirsiniz. Neden bekleyesiniz? Speechify’ı hemen deneyin ve projeleriniz için premium kalitede ses üretmenin yeni yolunu keşfedin.
SSS
Oto-regresif zaman serisi modeli nedir?
Oto-regresif zaman serisi modeli, gelecekteki değerleri geçmiş değerlerine bakarak tahmin eden istatistiksel bir modeldir.
AR ve ARMA arasındaki fark nedir?
ARMA, hem oto-regresif hem de hareketli ortalama bileşenlerini içeren daha genel bir modelken; AR, yalnızca oto-regresif, hareketli ortalama bileşeni bulunmayan daha basit bir modeldir.
Zaman serisi ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
Zaman serisi analizi, zamana bağlı verileri inceleyen istatistiksel bir tekniktir. Derin öğrenme ise veriden öğrenen yapay sinir ağlarını eğitmeyi içeren makine öğrenmesinin bir alt dalıdır.
Oto-regresif ve oto-regresif olmayan modeller arasındaki fark nedir?
Oto-regresif modeller çıktıları ardışık olarak, daha önceki çıktılara bağlı biçimde üretirken; oto-regresif olmayan modeller çıktıları öncekilere bakmaksızın paralel biçimde üretir.
