Текст-до-реч (TTS) и двигатели за синтез на реч използват различни AI модели на обучение, за да генерират реч, максимално доближаваща се до човешката. Един такъв модел е авторегресивният гласов модел – генеративен модел, използван при генериране на глас. Тази статия разглежда как работи авторегресивният модел и как се прилага в синтеза на реч.
Обяснение на авторегресивния модел
Авторегресивният модел е статистически модел, който често се използва в обработката на сигнали, разпознаването на реч и синтеза на реч. Той е основен елемент на съвременните речеви технологии, особено при системите за текст към реч (TTS). За да разберете как работи моделът, нека използваме аналогия: Представете си, че имате машина, която може да прогнозира времето. Всеки ден машината взема предвид времето от предишния ден (авторегресивната част). Тя разглежда температурата, влажността и скоростта на вятъра и използва тези фактори, за да предвиди времето за утрешния ден. Машината също така отчита и други фактори, които могат да повлияят на времето – като сезона, местоположението и метеорологичните модели (моделната част). На базата на всички тези данни машината прави прогноза за времето. Разбира се, прогнозата не винаги ще е 100% точна – времето е известно с трудната си предвидимост. Но колкото повече данни има машината, толкова по-добри стават прогнозите ѝ. Това е пример за авторегресивен модел. Основната идея на авторегресивния модел е проста: той предвижда следващата стойност в редица на база предишните стойности. С други думи, използва линейна комбинация от предходни данни или коефициенти, за да предскаже следващата стойност в последователността. Тази прогностична способност прави авторегресивните модели идеални за речеви технологии, при които генерирането на естествено звучаща реч изисква предвиждане на следващата аудио семпла на база предходните. Авторегресивният модел има два основни компонента: енкодер и декодер. Енкодерът приема входен сигнал, като спектрограма или последователност от фонеми, и го трансформира в латентно представяне. След това декодерът взема това представяне и генерира изходен сигнал – например вълнова форма или спектрограма. Един от най-популярните видове авторегресивни модели е WaveNet, който използва дилатирана каузална конволюция за моделиране на авторегресивния процес. Това е гаусов модел, способен да генерира висококачествен аудио сигнал, който почти не се различава от човешката реч. Друга важна характеристика на авторегресивните модели е възможността им условно да обвързват процеса на генериране с различни входни данни. Например можем да обучим TTS система с мулти-говорителски датасет, за да генерираме реч с гласовете на различни говорители. Това се постига чрез условно обучение на декодера спрямо идентичността на говорителя по време на тренировка. Авторегресивните модели могат да се обучават с различни оптимизационни алгоритми, включително вариационни автоенкодери и реверсивни невронни мрежи (RNN). Данните за обучение трябва да са с високо качество, за да се осигури естествено звучаща и точна генерирана реч.
Приложение на авторегресивния модел в синтеза на реч
Синтезът на реч е процесът, при който машина генерира реч, наподобяваща човешката. Един популярен метод за синтез на реч е чрез използване на авторегресивен модел. При този подход машината анализира и предсказва акустичните характеристики на речта – като височина, продължителност и сила – чрез енкодер и декодер. Енкодерът обработва сурови речеви данни, като аудио вълнови форми или спектрограми, в набор от високостепенни характеристики. Тези характеристики след това се подават на декодера, който генерира последователност от акустични елементи, представляващи желаната реч. Авторегресивният характер на моделa позволява на декодера да предвижда всяка следваща акустична характеристика въз основа на предходната, като така се постига естествено звучаща реч. Един от най-популярните авторегресивни модели за синтез на реч е WaveNet. WaveNet използва конволюционни невронни мрежи (CNN), за да генерира акустични характеристики, които след това се преобразуват в реч с помощта на вокодер. Моделът се обучава върху висококачествени речеви проби, за да „научи“ моделите и зависимостите между различните акустични характеристики. Предварително обучени модели, често базирани на мрежи от тип long-short-term memory (LSTM), могат да ускорят обучението на авторегресивни гласови модели и да подобрят техните резултати. За да се повиши качеството и реализмът на синтетичната реч, изследователи предлагат различни модификации на модела WaveNet. Например FastSpeech е краен до краен модел за автоматично разпознаване и синтез на реч, който намалява латентността и увеличава скоростта на синтеза. Това се постига чрез механизъм на внимание, който директно предвижда продължителността и височината на всеки фонем в речевата последователност. Друга изследователска област при авторегресивния синтез на реч е конверсията на глас, при която целта е речта на един човек да бъде преобразувана така, че да звучи като речта на друг. Това се постига чрез обучение на модела върху аудио проби от източников и целеви говорител. Така създаденият модел може да преобразува речта на източниковия говорител в гласа на целевия говорител, като запазва лингвистичното съдържание и просодията на оригиналната реч. Един от ключовите компоненти на авторегресивните гласови модели е невронният вокодер, който отговаря за генерирането на висококачествени речеви вълнови форми. Невронният вокодер е решаващ в този процес, тъй като преобразува изхода от модела във форма на аудио вълна, която можем да чуем. Без него речта, генерирана от модела, би звучала роботизирано и неестествено. Изследванията върху авторегресивните гласови модели са получили над 2.3 милиарда цитирания, което подчертава тяхната важност в обработката на реч. Наистина, трудове за авторегресивни гласови модели са представяни на престижната конференция ICASSP, а много статии са фокусирани върху подобряване на акустичния модел за разпознаване и синтез на реч. Множество публикации са налични и в arxiv.org и GitHub, които разглеждат различни алгоритми, архитектури и техники за оптимизация. Авторегресивните гласови модели се оценяват по различни показатели за ефективност, включително средна оценка по мнение (MOS), процент на грешки в думите (WER) и спектрално изкривяване (SD).
Станете напреднал потребител на AI текст към реч със Speechify
Speechify е TTS услуга, която използва изкуствен интелект, за да създава отлично, естествено звучащо разказване за всякакви видове текстове. Услугата преобразува текст в реч с помощта на дълбокообучаващ се модел, трениран върху голям набор от речеви проби. За да използвате Speechify, просто поставете или качете вашия файл на платформата и изберете предпочитан глас и език. Speechify след това ще генерира висококачествен аудио файл, който можете да свалите или споделите с други. Speechify използва авторегресивен модел за своята TTS услуга, което гарантира, че генерираната реч следва естествения ритъм на човешката реч. С Speechify можете да създавате висококачествено аудио в реално време и да го използвате за различни приложения, включително подкасти, видеа и аудиокниги. Защо да отлагате? Изпробвайте Speechify още днес и открийте нов начин да генерирате аудио с първокласно качество за вашите проекти.
FAQ
Какво е авторегресивен модел за времеви редици?
Авторегресивният модел за времеви ред е статистически модел, който предвижда бъдещи стойности въз основа на минали стойности.
Каква е разликата между AR и ARMA?
ARMA е по-общ модел с авторегресивен и подвижен среден компонент, докато AR е по-прост авторегресивен модел без подвижен среден компонент.
Каква е разликата между времеви редици и дълбоко обучение?
Анализът на времеви редици е статистическа техника за анализ на данни, подредени във времето. От друга страна, дълбокото обучение е подраздел на машинното обучение, който включва обучение на изкуствени невронни мрежи за извличане на знание от данни.
Каква е разликата между авторегресивни и неавторегресивни модели?
Авторегресивните модели генерират изходните данни последователно, като се базират на вече генерираното, докато неавторегресивните модели генерират изхода паралелно, без да отчитат предишните резултати.
