Makine öğrenmesindeki gelişmeler sayesinde ses klonlama son yıllarda büyük ilerleme kaydetti ve bugüne kadarki en etkileyici yazıdan konuşmaya çözümlerinden bazılarını ortaya çıkardı. Bu alandaki en önemli yeniliklerden biri de teknoloji dünyasında büyük yankı uyandıran sıfır atış (zero-shot) yaklaşımı. Bu makalede sıfır atışlı ses klonlamayı ve sektör üzerindeki dönüştürücü etkisini ele alacağız.
Sıfır Atışlı Makine Öğrenmesi Nedir?
Ses klonlamanın amacı, bir konuşmacının sesini yalnızca küçük bir kayıtla, sesinin tonunu ve rengini sentezleyerek taklit etmektir. Başka bir deyişle ses klonlama; yapay zekâ kullanan ve belirli bir kişiye son derece benzeyen bir ses oluşturan en gelişmiş teknolojilerden biridir. Bu teknoloji, üç ana ses klonlama sürecini birbirinden ayırır:
Tek Atışlı (One-shot) Öğrenme
Tek atışlı öğrenmede model, yeni bir nesnenin yalnızca tek bir fotoğrafı üzerinde eğitilir; buna rağmen aynı nesnenin diğer görüntülerini de tanıyabilmelidir.
Az Atışlı (Few-shot) Öğrenme
Az atışlı öğrenme, modele yeni bir nesnenin birkaç fotoğrafı gösterildiğinde ve bunlar biraz farklı görünse bile benzer nesneleri tanıyabildiğinde ortaya çıkar.
Sıfır Atışlı (Zero-shot) Öğrenme
Sıfır atışlı öğrenme, modele eğitim sırasında hiç gösterilmemiş yeni nesne veya kavramları, örneğin VCTK veri seti gibi bir veri kümesinde o nesneyi tanımlayan özellikleri kullanarak tanımasını öğretmektir. Yani modele, yeni şeyleri resim, örnek ya da başka bir eğitim verisi göstermeden tanıtmayı amaçlar. Bunun yerine, yeni ögeyi tarif eden özelliklerin ya da niteliklerin listesini verirsiniz.
Ses Klonlama Nedir?
Ses klonlama, makine öğrenimi teknikleri kullanarak bir konuşmacının sesini kopyalama işlemidir. Buradaki amaç, konuşmacının yalnızca kısa süreli kayıtlarıyla sesinin tonunu ve rengini yeniden üretmektir. Ses klonlamada bir konuşmacı kodlayıcı (encoder), kişinin konuşmasını daha sonra konuşmacı yerleştirmesiyle (speaker embedding) vektöre dönüştürülebilen bir koda çevirir. Bu vektör, ardından sentetik sesi üretecek bir sentezleyiciye (vocoder) aktarılır. Sentezleyici, konuşmacı embedding vektörü ile, konuşma sinyalinin görsel temsili olan mel spektrogramını giriş olarak alır. Bu, ses klonlamanın temel iş akışıdır. Çıktı ise sentetik konuşmanın gerçek bir ses dalgası (waveform) hâlidir. Bu süreç genellikle derin öğrenme gibi makine öğrenmesi yöntemleriyle gerçekleştirilir. Ayrıca, farklı veri setleri ve metrikler ile üretilen konuşmanın kalitesi ölçülebilir. Ses klonlama aşağıdaki gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir:
- Ses dönüşümü (voice conversion) – bir kişinin kaydını başka bir kişi söylüyormuş gibi değiştirme yeteneği.
- Konuşmacı doğrulama – birinin belirli bir kişi olduğunu iddia ettiğinde, bu iddianın ses üzerinden doğrulanması.
- Çok konuşmacılı yazıdan konuşmaya – basılı metin ve anahtar kelimelerden konuşma üretme.
Popüler ses klonlama algoritmalarından bazıları WaveNet, Tacotron2, Sıfır Atışlı Çok Konuşmacılı TTS ve Microsoft’un VALL-E’sidir. Ayrıca GitHub’da bulabileceğiniz, son derece başarılı sonuçlar veren birçok açık kaynaklı algoritma da vardır. Ses klonlama tekniklerini daha detaylı öğrenmek isterseniz ICASSP, Interspeech ve IEEE International Conference doğru adreslerdir.
Ses Klonlamada Sıfır Atışlı Öğrenme
Sıfır atışlı ses klonlamada başarı için konuşmacı kodlayıcı kullanılarak eğitim verisinden konuşma vektörleri çıkartılır. Bu konuşma vektörleri, daha önce eğitim veri setlerinde yer almamış konuşmacıların (görülmemiş konuşmacılar) sinyal işlemesinde de kullanılabilir. Bu, çeşitli tekniklerle eğitilmiş bir sinir ağıyla elde edilebilir; örneğin:
- Evrişimli (convolutional) modeller, görüntü sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılan sinir ağı yapılarıdır.
- Oto-regresif modeller, geçmiş değerleri kullanarak gelecekteki değerleri öngörür.
Sıfır atışlı ses klonlamanın zorluklarından biri, sentezlenen konuşmanın yüksek kalitede olması ve dinleyiciye doğal gelmesini sağlamaktır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için konuşma sentezinin kalitesini değerlendirmede çeşitli metrikler kullanılır:
- Konuşmacı benzerliği, sentezlenen sesin özgün hedef konuşmacının ses kalıplarına ne kadar benzediğini ölçer.
- Konuşmanın doğallığı, oluşturulan sesin dinleyiciye ne kadar doğal ve akıcı geldiğini ifade eder.
Gerçek dünyadan alınan veriler, yani yapay zekâ modellerini eğitmek ve değerlendirmek için kullanılan gerçek sesler, referans ses (ground truth) olarak adlandırılır. Bu veriler eğitim ve normalleştirme için kullanılır. Buna ek olarak, modelin genelleme yeteneğini artırmak için stil transferi tekniklerinden de yararlanılır. Stil transferi, iki girdinin – biri asıl içerik, diğeri stil referansı – kullanılmasını ve modelin yeni verilerle olan performansının iyileştirilmesini sağlar. Başka bir deyişle model, yeni durumlarla çok daha iyi başa çıkabilir.
Speechify Studio ile En Güncel Ses Klonlama Teknolojisini Deneyimleyin
Speechify Studio’nun yapay zekâ ses klonlaması ile kendi sesinizin size özel bir yapay zekâ versiyonunu oluşturabilirsiniz — anlatımınızı kişiselleştirmek, marka tutarlılığını korumak ya da herhangi bir projeye tanıdık bir dokunuş katmak için idealdir. Sadece kısa bir örnek kaydedin; Speechify’ın gelişmiş yapay zekâ modelleri size tıpatıp benzeyen, son derece gerçekçi bir dijital kopya oluştursun. Daha fazla esneklik mi istiyorsunuz? Dahili ses değiştirici sayesinde mevcut kayıtlarınızı Speechify Studio’nun 1.000’den fazla yapay zekâ sesi arasından dilediğiniz herhangi birine dönüştürebilir, ton, stil ve sunum üzerinde tam yaratıcı kontrol sağlayabilirsiniz. İster kendi sesinizi geliştiriyor ister sesleri farklı kullanım senaryolarına uyarlıyor olun, Speechify Studio profesyonel seviyede ses özelleştirmeyi parmaklarınızın ucuna getiriyor.
SSS
Ses klonlamanın amacı nedir?
Ses klonlamanın amacı, insanlarla makineler arasındaki iletişimi ve etkileşimi geliştirmek için farklı alanlarda kullanılabilecek, yüksek kaliteli ve doğal tınıya sahip konuşmalar üretmektir.
Ses dönüşümü ile ses klonlama arasındaki fark nedir?
Ses dönüşümü, bir kişinin konuşmasını başka birinin sesine benzetmek için değiştirmeyi içerirken; ses klonlama, belirli bir insan konuşmacısına son derece benzeyen yeni bir ses üretir.
Birinin sesi hangi yazılımla klonlanabilir?
Speechify, Resemble.ai, Play.ht ve daha birçok farklı seçenek mevcuttur.
Sahte bir ses nasıl tespit edilir?
Ses deepfake tespitinde en yaygın yöntemlerden biri, bir ses sinyalini analiz ederek ayırt edici ses kalıplarını ortaya çıkaran spektral analizdir.
