Благодарение на напредъка в машинното обучение клонирането на глас направи огромен скок през последните години, което доведе до едни от най-впечатляващите решения за текст към реч досега. Сред най-важните постижения е zero shot, който раздвижи сериозно технологичния сектор. Тази статия ще ви запознае със zero-shot клонирането на глас и как то преобразява индустрията.
Обяснение на zero-shot машинното обучение
Целта на клонирането на глас е да се възпроизведе гласът на даден говорител чрез синтезиране на неговия тон и тембър, използвайки само малко количество записан говор. С други думи, клонирането на глас е високотехнологична технология, която използва изкуствен интелект, за да създаде глас, наподобяващ гласа на конкретен човек. Тази технология обикновено разграничава три основни подхода към клонирането на глас:
One-shot обучение
One-shot обучението означава, че моделът се обучава само върху една снимка на нещо ново, но въпреки това трябва да може да разпознава и други изображения на същия обект.
Few-shot обучение
При few-shot обучението моделът вижда няколко снимки на нещо ново и след това може да разпознава подобни обекти, дори ако изглеждат малко по-различно.
Zero-shot обучение
Zero-shot обучението е метод, при който моделът се научава да разпознава нови обекти или концепции, които не са били предварително включени в обучението, като използва набори от данни като VCTK, които ги описват. Тоест моделът се учи да разпознава нови неща без снимки, примери или други учебни данни. Вместо това му се предоставя списък с характеристики или особености, които описват новия обект.
Какво е клониране на глас?
Клонирането на глас представлява възпроизвеждане на гласа на даден говорител чрез техники на машинно обучение. Целта на клонирането на глас е да се пресъздаде тонът на говорителя, като се използва само малко количество записан говор. При клонирането на глас енкодер преобразува речта на даден човек в код, който по-късно може да бъде превърнат във вектор чрез speaker embedding. Този вектор се използва за обучение на синтезатор, известен още като vocoder, който създава реч, звучаща като гласа на този говорител. Синтезаторът използва speaker embedding вектора и mel спектрограма – визуално представяне на речевия сигнал. Това е основният процес на клониране на глас. След това се генерира крайният изход под формата на звукова вълна – реалният звук на синтезираната реч. Този процес обикновено се извършва с помощта на машинно обучение и дълбоко обучение. Освен това моделът може да бъде обучаван с различни набори от данни и метрики за оценяване на качеството на създадената реч. Клонирането на глас може да се използва за различни приложения като:
- Конвертиране на глас – възможността да се промени записът на един човек така, че да звучи сякаш е изговорен от друг човек.
- Верификация на говорител – когато някой твърди, че е определен човек, а гласът му се използва за проверка на това твърдение.
- Многоговорителен текст към реч – създаване на реч от печатен текст и ключови думи.
Някои популярни алгоритми за клониране на глас включват WaveNet, Tacotron2, Zero-shot Multispeaker TTS, както и Microsoft’s VALL-E. Съществуват и много други open-source алгоритми в GitHub, които дават отлични крайни резултати. Ако искате да научите повече за техниките на клониране на глас, ICASSP, Interspeech и IEEE International Conference са точното място за вас.
Zero-shot обучение в клонирането на глас
За постигане на zero-shot клониране на глас се използва енкодер на говорител, който извлича речеви вектори от тренировъчните данни. Тези речеви вектори могат да се използват за обработка на сигнали от говорители, които не фигурират в тренировъчните набори от данни, познати още като „невиждани говорители“. Това може да се постигне чрез обучение на невронна мрежа с помощта на различни техники като:
- Конволюционни модели – невронни мрежи, използвани основно за решаване на задачи по класификация на изображения.
- Авторегресивни модели – могат да предсказват бъдещи стойности въз основа на минали стойности.
Едно от предизвикателствата при zero-shot клонирането на глас е да се осигури качество на синтезираната реч, което да звучи естествено за слушателя. За да се преодолее този проблем, се използват различни метрики за оценка на качеството на синтеза на речта:
- Сходство с говорителя – измерва доколко синтезираната реч наподобява оригиналните речеви модели на целевия говорител.
- Естественост на речта – оценява колко естествено звучи синтезираната реч за слушателя.
Данните от реалния свят, които се използват за обучение и оценка на AI модели, се наричат ground truth референтно аудио. Тези данни служат за обучение и нормализация. Освен това техники за трансфер на стил се използват за подобряване на способността на модела за обобщаване. Трансферът на стил включва използване на два входа – един за основното съдържание и друг за референтен стил – за да се подобри представянето на модела с нови данни. С други думи, моделът може по-добре да се справя с нови ситуации.
Вижте най-новите технологии за клониране на глас в действие със Speechify Studio
AI клониране на глас в Speechify Studio ви позволява да създадете персонализирана AI версия на собствения си глас — идеално за персонализиране на разкази, изграждане на последователен бранд или добавяне на познат нюанс във всеки проект. Просто запишете пример и усъвършенстваните AI модели на Speechify ще генерират достоверен дигитален двойник, който звучи почти като вас. Искате още повече възможности? Вграденият voice changer ви позволява да преобразувате съществуващи записи в някой от над 1000-те AI гласа на Speechify Studio, давайки ви творчески контрол върху тона, стила и начина на представяне. Независимо дали усъвършенствате собствения си глас или преобразявате аудио за различни ситуации, Speechify Studio поставя професионалното персонализиране на гласа буквално на една ръка разстояние.
Често задавани въпроси
Каква е целта на клонирането на глас?
Клонирането на глас има за цел да създаде висококачествена, естествено звучаща реч, която може да се използва в различни приложения за подобряване на комуникацията и взаимодействието между хора и машини.
Каква е разликата между преобразуване на глас и клониране на глас?
Преобразуването на глас включва модифициране на речта на един човек така, че да звучи като друг, докато клонирането на глас създава нов глас, който наподобява конкретен човешки говорител.
Какъв софтуер може да клонира нечий глас?
Съществуват множество решения, включително Speechify, Resemble.ai, Play.ht и много други.
Как може да бъде разпознат фалшив глас?
Един от най-често използваните методи за разпознаване на аудио deepfake е спектралният анализ, при който аудио сигналът се изследва за характерни гласови модели.
