Клонування голосу — це технологія, розроблена для максимально реалістичного відтворення людського мовлення, яка за останні роки значно вдосконалилася. Використовуючи техніку, відому як спікерна верифікація до синтезу тексту в мовлення (SV2TTS), голос людини можна фактично «виокремити» з її записів і застосовувати для створення синтетичного мовлення.
Як працює програмне забезпечення для клонування голосу?
Зазвичай програмне забезпечення для клонування голосу працює на основі фреймворку глибокого навчання PyTorch. Щоб ефективно клонувати голос певного диктора, зазвичай потрібна велика кількість даних (аудіофайлів). Цей набір даних потім використовується для навчання моделей синтезу і вокодера в процесі, який включає низку параметрів і залежностей.
В основі такого ПЗ лежать три ключові елементи: енкодер, синтезатор і вокодер. Енкодер генерує ембеддинги з голосу диктора, синтезатор використовує ці ембеддинги для створення спектрограми, а вокодер перетворює цю спектрограму на чутне мовлення.
Ця технологія може працювати як на CPU, так і на GPU, а деякі моделі сумісні з CUDA для пришвидшеного навчання на GPU. Хоча робота на процесорі теж можлива, для задач клонування голосу в реальному часі рекомендується використовувати GPU завдяки його вищій обчислювальній потужності.
Вплив клонування голосу на GitHub
GitHub — це відкрита платформа, яка містить чимало репозиторіїв для застосунків клонування голосу. Проекти з клонування голосу на GitHub, наприклад від CorentinJ та BenaAndrew, дають розробникам змогу співпрацювати, вдосконалювати й поширювати технології клонування голосу. Такі проекти часто містять попередньо навчені моделі, що спрощує клонування голосу для користувачів навіть без потужних обчислювальних ресурсів чи глибоких знань у сфері глибокого навчання.
Багато проектів на GitHub, як-от репозиторій Real-Time-Voice-Cloning, пропонують набір скриптів і утиліт на Python для завдань синтезу мовлення (TTS) і конвертації голосу. Інструменти, такі як demo_toolbox.py, дозволяють вільно експериментувати з цією технологією, а README.md містить повну інформацію щодо встановлення та використання проекту.
Призначення та можливості клонування голосу
Клонування голосу застосовується для різних цілей: від розваг і творчості до підвищення доступності та виявлення шахрайства. Воно дає змогу створювати багатоголосий синтез мовлення, забезпечуючи реалістичні діалоги у мультимедійному контенті. Також клонування голосу допомагає відновити голос людям, які його втратили з медичних причин.
Ключові особливості програмного забезпечення для клонування голосу — це здатність відтворювати унікальні нюанси людського мовлення, підтримка різних мов, регулювання швидкості та тону мовлення, а також сумісність із різними операційними системами, такими як Linux. Таке ПЗ зазвичай має API для легкої інтеграції в інші додатки.
Топ-9 програм для клонування голосу
- Speechify Voice Cloning: Speechify voice cloning — це найкращий варіант, який ви знайдете. Воно клонуватиме ваш голос миттєво: просто натисніть «запис» у браузері та поговоріть 30 секунд. Speechify AI відтворить ваш голос буквально за мить.
- Real-Time-Voice-Cloning: Відкритий проект на GitHub, який пропонує інструмент на Python для клонування голосу майже в реальному часі з мінімумом вхідних даних.
- iSpeech: Високоякісне TTS-рішення, що разом із клонуванням голосу надає й інші мовленнєві сервіси.
- Resemble AI: Передова платформа, що пропонує індивідуальне клонування голосу разом із зручною API.
- Lyrebird: Тепер частина Descript, Lyrebird була відома своїми потужними можливостями клонування голосу, дозволяючи створювати унікальні «цифрові голоси».
- CereVoice Me: Сервіс від CereProc, який дозволяє створити унікальний TTS-голос із ваших голосових записів.
- Voicepods: Використовує сучасний AI для перетворення тексту на живий голос і має функції клонування голосу.
- Modulate: Дозволяє створювати унікальні, персоналізовані «голосові скіни».
- Voicery: Відомий високоякісним синтезом мовлення, включно з індивідуальними голосами.
Щоб скористатися цими програмами, зазвичай потрібно встановити потрібні пакети через pip, виконати вимоги з requirements.txt і дотримуватися інструкцій. Більшість проектів дружні до Jupyter-ноутбуків (ipynb), командного рядка CLI чи навіть Google Colab.
