隨著機器學習的進步，語音克隆在近年來取得了顯著的進展，帶來了一些最令人印象深刻的文字轉語音解決方案。其中最重要的發展之一是零樣本技術，這在科技領域引起了不小的轟動。本文將介紹零樣本語音克隆及其如何改變行業。
零樣本機器學習解釋
語音克隆的目標是通過合成說話者的音調和音色來複製他們的聲音，只需少量的錄音。換句話說，語音克隆是一種尖端技術，利用人工智能創造出類似特定人物的聲音。這項技術主要有三種語音克隆過程：
單樣本學習
單樣本學習意味著模型只需用一張新事物的圖片進行訓練，但仍然能夠識別相同事物的其他圖片。
少樣本學習
少樣本學習是指模型看到幾張新事物的圖片後，即使它們看起來有些不同，也能識別出相似的事物。
零樣本學習
零樣本學習是通過使用數據集（如VCTK）來描述新物體或概念，教導模型識別它們，而不需要事先訓練。這種方法不需要圖片、範例或其他訓練數據，而是提供一系列描述新項目的特徵或特性。
什麼是語音克隆？
語音克隆是利用機器學習技術來複製說話者的聲音。語音克隆的目標是使用少量的錄音來重現說話者的音調。在語音克隆中，說話者編碼器將個人的語音轉換為代碼，然後通過說話者嵌入將其轉換為向量。該向量用於訓練合成器，也稱為聲碼器，以創建聽起來像說話者聲音的語音。合成器將說話者嵌入向量和梅爾頻譜圖（語音信號的視覺表示）作為輸入。這是語音克隆的基本過程。然後它產生波形輸出，即合成語音的實際聲音。這個過程通常使用深度學習等機器學習技術。此外，它可以使用各種數據集和指標來評估生成語音的質量。語音克隆可用於多種應用，例如：
- 語音轉換 - 能夠將一個人的錄音改變為聽起來像另一個人說的。
- 說話者驗證 - 當某人聲稱自己是某人時，使用他們的聲音來檢查是否屬實。
- 多說話者 文字轉語音 - 從印刷文本和關鍵詞創建語音
一些流行的語音克隆算法包括WaveNet、Tacotron2、零樣本多說話者 TTS，以及微軟的VALL-E。此外，GitHub上還有許多其他開源算法，提供了優秀的最終結果。此外，如果您有興趣了解更多語音克隆技術，ICASSP、Interspeech和IEEE國際會議是您的理想選擇。
語音克隆中的零樣本學習
為了實現零樣本語音克隆，使用說話者編碼器從訓練數據中提取語音向量。這些語音向量可以用於未包含在訓練數據集中的說話者的信號處理，也稱為未見過的說話者。這可以通過使用各種技術訓練神經網絡來實現，例如：
- 卷積模型是用於解決圖像分類問題的神經網絡模型。
- 自回歸模型可以根據過去的值預測未來的值。
零樣本語音克隆的一個挑戰是確保合成語音的高質量並讓聽眾感覺自然。為了解決這一挑戰，使用各種指標來評估語音合成的質量：
- 說話者相似性衡量合成語音與原始目標說話者語音模式的相似程度。
- 語音自然度指合成語音對聽眾聽起來有多自然。
從現實世界中獲取的實際數據，用於教學和評估AI模型，被稱為基準真實音頻。這些數據用於訓練和標準化。此外，風格轉換技術被用來增強模型的泛化能力。風格轉換涉及使用兩個輸入——一個用於主要內容，另一個用於風格參考——以提高模型在新數據上的表現。換句話說，模型能更好地應對新情況。
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常見問題
語音克隆的目的何在？
語音克隆旨在產生高質量、自然的語音，可用於各種應用中，以改善人機之間的溝通和互動。
語音轉換和語音克隆有何不同？
語音轉換涉及將一個人的語音修改為聽起來像另一個人，而語音克隆則創建一個類似特定人類說話者的新聲音。
哪些軟件可以克隆某人的聲音？
有許多選擇，包括 Speechify、Resemble.ai、Play.ht 等等。
如何檢測偽造的聲音？
識別音頻深偽的最常見技術之一是頻譜分析，這涉及分析音頻信號以檢測獨特的聲音模式。
