A szövegfelolvasó (TTS) és beszédszintetizáló motorok különböző mesterséges intelligencia alapú modelleket használnak, hogy emberi hangzású beszédet hozzanak létre. Ezek egyike az autoregresszív hangmodell, egy generatív modell, amelyet hanggenerálásra alkalmaznak. Ez a cikk bemutatja, hogyan működik az autoregresszív modell, és hogyan használják a beszédszintézisben.
Az autoregresszív modell magyarázata
Az autoregresszív modell egy statisztikai modell, amelyet gyakran használnak jelanalízisben, beszédfelismerésben és beszédszintézisben. Ez a modern beszédtechnológia egyik alapvető építőeleme, különösen a szövegfelolvasó (TTS) rendszerekben. Hogy jobban megértsd a modell működését, íme egy hasonlat: Képzelj el egy gépet, amely képes megjósolni az időjárást. Minden nap figyelembe veszi az előző napi időjárást (ez az „autoregresszív” rész). Nézi a hőmérsékletet, páratartalmat és szélsebességet, majd ezek alapján jósolja meg a holnapi időjárást. Emellett más tényezőket is számításba vesz, mint az évszakot, a helyszínt és a környékre jellemző időjárási mintákat (ez a „modell” rész). Ezek alapján a gép előrejelzi a holnapi időjárást. Természetesen az előrejelzés nem lesz 100%-osan pontos – az időjárást hírhedten nehéz megjósolni. Viszont minél több adat áll a gép rendelkezésére, annál jobb lesz az előrejelzés. Ez egy tipikus példája az autoregresszív modellnek. Az autoregresszív modell alapgondolata egyszerű: az időben következő értéket a korábbi értékek alapján jósolja meg. Más szóval, egy sorozatban lévő adatpontok vagy együtthatók lineáris kombinációját használja a következő érték előrejelzésére. Ez a jóslási képesség teszi az autoregresszív modelleket ideálissá a beszédtechnológiában, mivel a természetes hangzású beszéd létrehozásához előre kell jelezni a következő hangmintát az előző hangminták alapján. Az autoregresszív modellnek két fő összetevője van: az enkóder és a dekóder. Az enkóder a bemeneti jelet (például spektrogramot vagy fonémasorozatot) látens reprezentációvá alakítja. A dekóder ezt a látens reprezentációt veszi alapul, és ebből generálja a kimeneti jelet, például hullámformát vagy spektrogramot. Az egyik legismertebb autoregresszív modell a WaveNet, amely terjesztett kauzális konvolúciókat használ az autoregresszív folyamat modellezésére. Ez egy Gauss-modell, amely képes olyan magas minőségű hangot generálni, amely szinte megkülönböztethetetlen az emberi beszédtől. Az autoregresszív modellek másik fontos tulajdonsága, hogy képesek a generálási folyamatot különböző bemenetekhez igazítani. Például, ha több beszélő hangmintáiból álló adatkészletet használunk, olyan TTS rendszert taníthatunk, amely többféle beszélő hangján is meg tud szólalni. Ez úgy érhető el, hogy a dekóder képzése során a beszélő azonosító információjára is kondicionáljuk a modellt. Az autoregresszív modelleket különböző optimalizációs algoritmusokkal lehet tanítani, például variációs autoenkóderekkel vagy rekurzív neurális hálózatokkal (RNN). Fontos, hogy a tanítóadat kiváló minőségű legyen, hogy a generált beszéd természetes és pontos maradjon.
Az autoregresszív modell alkalmazása a beszédszintézisben
A beszédszintézis azt a folyamatot jelenti, amikor egy gép emberhez hasonló beszédet állít elő. Az egyik legnépszerűbb módszer erre az autoregresszív modell használata. Ebben a megközelítésben a gép egy enkóder és egy dekóder segítségével elemzi és előrejelzi a beszéd akusztikus jellemzőit, mint például a hangmagasságot, az időtartamot és a hangerőt. Az enkóder a nyers beszédadatokat, például hanghullámokat vagy spektrogramokat, magasabb szintű jellemzőkké alakítja. Ezeket a jellemzőket továbbítja a dekódernek, amely ezekből olyan akusztikus elemek sorozatát hozza létre, amelyek a kívánt beszédet képviselik. A modell autoregresszív tulajdonsága lehetővé teszi a dekóder számára, hogy minden további akusztikus jellemzőt az előző minták alapján jósoljon meg, így a beszédkimenet természetes hatású lesz. Az egyik legelterjedtebb autoregresszív modell, amelyet beszédszintézisnél használnak, a WaveNet. A WaveNet konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) alkalmaz arra, hogy akusztikus jellemzőket generáljon, amelyeket egy vokóder alakít át beszéddé. A modellt kiváló minőségű beszédmintákból álló adathalmazon tanítják, hogy megtanulja a különböző akusztikus jellemzők közötti összefüggéseket és mintázatokat. Előre betanított modellek, amelyek gyakran hosszú-rövid távú memória (LSTM) hálózatokon alapulnak, felgyorsíthatják az autoregresszív hangmodellek betanítási folyamatát, és javíthatják a teljesítményüket. A szintetizált beszéd minőségének és élethűségének javítása érdekében a kutatók számos módosítást javasoltak a WaveNet modellen. Például a FastSpeech egy végponttól végpontig működő automatikus beszédfelismerő modell, amely csökkenti a beszédszintézis késleltetését és növeli annak sebességét. Ezt úgy éri el, hogy egy figyelemmechanizmust alkalmaz, amely közvetlenül előrejelzi minden fonéma időtartamát és hangmagasságát a beszédsorozatban. Az autoregresszív beszédszintézis másik kutatási területe a hangkonverzió, ahol a cél az, hogy egy személy beszédét egy másik személy hangján szólaltassuk meg. Ez úgy történik, hogy a modellt mindkét – forrás- és cél – beszélő hangmintáival tanítják. Az így létrehozott modell képes átalakítani a forrásbeszélő beszédét a célszemély hangjára, miközben megőrzi az eredeti beszéd nyelvi tartalmát és hangsúlyait. Az autoregresszív hangmodellek egyik kulcseleme a neurális vokóder, amely a magas minőségű beszédhullámformák generálásáért felelős. A neurális vokóder ebben a folyamatban kulcsszerepet játszik, hiszen a modell kimenetét alakítja hallható hanghullámmá. Nélküle a modell által előállított beszéd gépies és természetellenes hangzású lenne. Az autoregresszív hangmodellekkel kapcsolatos kutatásokat több mint 2,3 milliárd idézetben hivatkozták, ami jól mutatja ezek jelentőségét a beszédfeldolgozásban. Valójában az autoregresszív hangmodellekkel kapcsolatos kutatásokat bemutatták a nagy presztízsű ICASSP konferencián is, és sok dolgozat azt vizsgálja, hogyan lehet tovább javítani az akusztikus modellt a beszédfelismerés és -szintézis érdekében. Számos cikk jelent meg az arxiv.org és a GitHub oldalain is, ahol különböző algoritmusokat, architektúrákat és optimalizációs technikákat ismertetnek. Az autoregresszív hangmodelleket különböző teljesítménymutatók alapján értékelik, például a hallgatói véleménypontszámmal (MOS), a szavazási hibaaránnyal (WER) és a spektrális torzítással (SD).
Légy AI-szövegfelolvasás mester a Speechify-jal
A Speechify egy TTS szolgáltatás, amely mesterséges intelligenciát használ kiváló, természetes hangzású narráció előállítására mindenféle szöveghez. A szolgáltatás szövegből beszédet generál egy mélytanulásos modellel, amelyet nagyszámú beszédminta alapján tanítottak. A Speechify használatához egyszerűen illeszd be vagy töltsd fel a fájlod a platformra, majd válassz egy neked tetsző hangot és nyelvet. A Speechify ezután létrehoz egy kiváló minőségű hangfájlt, amit letölthetsz vagy megoszthatsz másokkal. A Speechify szintetizátorának TTS szolgáltatása autoregresszív modellt alkalmaz, amely biztosítja, hogy a generált beszéd kövesse a természetes emberi beszéd ritmusát és folyását. A Speechify-jal magas minőségű hangot állíthatsz elő valós időben, és felhasználhatod többek között podcastekhez, videókhoz vagy hangoskönyvekhez. Mire vársz? Próbáld ki a Speechify-t még ma, és fedezz fel egy teljesen új módot prémium minőségű hanganyagok készítésére a projektjeidhez.
GYIK
Mi az az autoregresszív idősorelemző modell?
Az autoregresszív idősorelemző modell egy statisztikai modell, amely a jövőbeli értékeket a múltbeli adatok alapján próbálja megjósolni.
Mi a különbség az AR és az ARMA között?
Az ARMA egy általánosabb modell, amely tartalmazza az autoregresszív és a mozgóátlag-komponenseket is, míg az AR egy egyszerűbb modell, amely csak autoregresszív elemeket foglal magában, mozgóátlag nélkül.
Mi a különbség az idősorelemzés és a mélytanulás között?
Az idősorelemzés egy statisztikai módszer, amellyel időben rendezett adatokat vizsgálnak. Ezzel szemben a mélytanulás a gépi tanulás egyik ága, amely mesterséges neurális hálózatok tanításán alapul, hogy az adatokból mintázatokat tanuljon ki.
Mi a különbség az autoregresszív és a nem autoregresszív modellek között?
Az autoregresszív modellek sorban, az előzőleg generált kimenetekre támaszkodva állítják elő a következő eredményt, míg a nem autoregresszív modellek párhuzamosan generálnak kimeneteket, figyelmen kívül hagyva a korábbi eredményeket.
