Что такое клонирование голоса без обучения?

Что такое клонирование голоса без обучения? Узнайте, что это такое и как оно работает.

Благодаря достижениям в области машинного обучения, клонирование голоса значительно продвинулось в последние годы, что привело к созданию впечатляющих решений для преобразования текста в речь. Одним из важнейших достижений является метод без обучения, который произвел фурор в технологическом секторе. В этой статье мы расскажем о клонировании голоса без обучения и о том, как оно изменило индустрию.

Объяснение машинного обучения без обучения

Цель клонирования голоса — воспроизвести голос говорящего, синтезируя его тон и тембр, используя лишь небольшое количество записанной речи. Иными словами, клонирование голоса — это передовая технология, использующая искусственный интеллект для создания голоса, похожего на голос конкретного человека. Эта технология выделяет три основных процесса клонирования голоса:

Обучение по одному примеру

Обучение по одному примеру означает, что модель обучается только на одной картинке чего-то нового, но должна уметь распознавать другие изображения того же объекта.

Обучение по нескольким примерам

Обучение по нескольким примерам — это когда модели показывают несколько изображений чего-то нового, и она может распознавать похожие объекты, даже если они немного отличаются.

Обучение без примеров

Обучение без примеров — это обучение модели распознавать новые объекты или концепции, на которых она ранее не обучалась, используя набор данных, например VCTK, для их описания. Это когда модель обучается распознавать новые вещи без картинок, примеров или других обучающих данных. Вместо этого ей предоставляют список характеристик или особенностей, описывающих новый объект.

Что такое клонирование голоса?

Клонирование голоса — это воспроизведение голоса говорящего с использованием методов машинного обучения. Цель клонирования голоса — воспроизвести тон говорящего, используя лишь небольшое количество его записанной речи. В процессе клонирования голоса кодировщик преобразует речь человека в код, который затем может быть преобразован в вектор с помощью встраивания говорящего. Этот вектор затем используется для обучения синтезатора, также известного как вокодер, для создания речи, которая звучит как голос говорящего. Синтезатор принимает вектор встраивания говорящего и мел-спектрограмму, визуальное представление речевого сигнала, в качестве входных данных. Это базовый процесс клонирования голоса. Затем он производит выходную волну, которая является фактическим звуком синтезированной речи. Этот процесс обычно выполняется с использованием методов машинного обучения, таких как глубокое обучение. Кроме того, он может быть обучен с использованием различных наборов данных и метрик для оценки качества сгенерированной речи. Клонирование голоса может использоваться для различных приложений, таких как:

• Преобразование голоса — возможность изменить запись голоса одного человека так, чтобы она звучала как голос другого человека.
• Проверка говорящего — когда кто-то утверждает, что он определенный человек, и его голос используется для проверки этого утверждения.
• Многоголосовое преобразование текста в речь — создание речи из печатного текста и ключевых слов

Некоторые популярные алгоритмы клонирования голоса включают WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS и Microsoft’s VALL-E. Также на GitHub можно найти множество других алгоритмов с открытым исходным кодом, которые предлагают отличные конечные результаты. Кроме того, если вы хотите узнать больше о техниках клонирования голоса, конференции ICASSP, Interspeech и IEEE International Conference — это подходящие места для вас.

Обучение без примеров в клонировании голоса

Для достижения клонирования голоса без обучения используется кодировщик говорящего для извлечения речевых векторов из обучающих данных. Эти речевые векторы затем могут использоваться для обработки сигналов говорящих, которые ранее не были включены в обучающие наборы данных, также известных как невидимые говорящие. Это можно достичь, обучая нейронную сеть с использованием различных техник, таких как:

• Сверточные модели — это модели нейронных сетей, используемые для решения задач классификации изображений.
• Авторегрессионные модели могут прогнозировать будущие значения на основе прошлых значений.

Одной из задач клонирования голоса без обучения является обеспечение того, чтобы синтезированная речь была высокого качества и звучала естественно для слушателя. Для решения этой задачи используются различные метрики для оценки качества синтеза речи:

• Сходство с говорящим измеряет, насколько синтезированная речь похожа на речевые паттерны оригинального целевого говорящего.
• Естественность речи относится к тому, насколько естественно синтезированная речь звучит для слушателя.

Фактические данные из реального мира, которые используются для обучения и оценки моделей ИИ, называются эталонным аудио. Эти данные используются для обучения и нормализации. Кроме того, применяются техники переноса стиля для улучшения способности модели к обобщению. Перенос стиля включает использование двух входных данных — одного для основного контента и другого для эталона стиля — для улучшения производительности модели с новыми данными. Другими словами, модель лучше справляется с новыми ситуациями.

Посмотрите, как работает новейшая технология клонирования голоса с Speechify

Несмотря на то, что изначально может показаться необычным включение генератора текста в речь в эту статью, Speechify идеально подходит для тех, кому нужен высококачественный, универсальный TTS-ридер. Он обладает исключительным произношением и поддержкой английского, испанского, немецкого и 12 других языков, а также более 30 индивидуальных голосов от разных дикторов. Speechify — это мощный инструмент TTS, идеальный для AI-озвучки. Как передовая TTS-услуга, Speechify использует современную модель, которая применяет оптимизацию в реальном времени и передовые методы декодирования, обеспечивая естественное звучание, сопоставимое с человеческой речью. Speechify — это удобное программное обеспечение, работающее почти на любой ОС, включая Windows, Android, iOS и Mac. Декодер Speechify использует передовые методы обработки сигналов и поддерживает скорости в 9 раз быстрее средней скорости чтения, предлагая множество функций для обеспечения премиального качества аудиовыхода. Попробуйте сегодня и ощутите мощь лучшей технологии TTS-моделей с её настраиваемыми предварительно обученными моделями и разнообразным выбором голосов.

Часто задаваемые вопросы

Какова цель клонирования голоса?

Клонирование голоса направлено на создание высококачественной, естественно звучащей речи, которая может быть использована в различных приложениях для улучшения коммуникации и взаимодействия между людьми и машинами.

В чем разница между преобразованием голоса и клонированием голоса?

Преобразование голоса включает изменение речи одного человека, чтобы она звучала как речь другого человека, тогда как клонирование голоса создает новый голос, который напоминает конкретного человеческого говорящего.

Какое программное обеспечение может клонировать чей-то голос?

Существует множество вариантов, включая Speechify, Resemble.ai, Play.ht и многие другие.

Как можно обнаружить поддельный голос?

Один из самых распространенных методов для выявления аудио-дипфейков — спектральный анализ, который включает анализ аудиосигнала для обнаружения характерных голосовых паттернов.