คู่มือเสียง AI

การสังเคราะห์คำพูดจากต้นทางถึงปลายทางของ VITS

VITS เป็นโมเดลการอ่านออกเสียงข้อความที่เปลี่ยนข้อความให้เป็นรูปแบบคลื่นเสียงโดยตรงในระบบที่ผ่านการฝึกอบรมระบบเดียว โดยข้ามไปป์ไลน์แบบสองขั้นตอนตามปกติ

ภาพรวม

VITS เป็นโมเดลการอ่านออกเสียงข้อความที่เปลี่ยนข้อความให้เป็นรูปแบบคลื่นเสียงโดยตรงในระบบที่ผ่านการฝึกอบรมระบบเดียว โดยข้ามไปป์ไลน์แบบสองขั้นตอนตามปกติ ด้วยการรวมการอนุมานแบบแปรผันเข้ากับการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้าม ทำให้เกิดคำพูดที่เป็นธรรมชาติและแสดงออกอย่างน่าทึ่ง

การสังเคราะห์คำพูดแบบ End-to-End ของ VITS ตั้งอยู่ในเวิร์กโฟลว์เสียง-AI ที่แปลงคำพูด ดนตรี และเสียงเพื่อการสื่อสาร การเข้าถึง และการผลิตสื่อ

เจาะลึก

VITS (การอนุมานแบบแปรผันพร้อมการเรียนรู้แบบตรงข้ามสำหรับการอ่านออกเสียงข้อความจากต้นทางถึงปลายทาง) ซึ่งเปิดตัวโดย Kim, Kong และ Son ในปี 2021 ได้หลอมรวมแนวคิดสามประการที่ระบบเก่าเก็บแยกจากกัน ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันแบบมีเงื่อนไข (VAE) เรียนรู้การแสดงเสียงพูดที่แฝงอยู่ โฟลว์ไลซ์ไลซ์ให้เป็นมาตรฐานทำให้การกระจายเสียงที่แฝงนั้นมีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะจับรายละเอียดเสียงอะคูสติกอย่างละเอียด และเครื่องแยกแยะสไตล์ GAN จะดันรูปคลื่นที่สร้างขึ้นไปสู่ความสมจริง สิ่งสำคัญอย่างยิ่งคือ VITS จะฝึกโมเดลอะคูสติกและโวโคเดอร์ร่วมกันแทนที่จะเป็นสองสเตจ เพื่อขจัดความไม่ตรงกันซึ่งจะลดคุณภาพลงเมื่อโมดูลได้รับการฝึกฝนแยกกัน นอกจากนี้ยังแนะนำตัวทำนายระยะเวลาสุ่ม เพื่อให้สามารถพูดประโยคเดียวกันโดยมีจังหวะที่แตกต่างกันและฟังดูเป็นธรรมชาติในแต่ละครั้ง

ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค

VITS แก้ปัญหาการจัดตำแหน่งด้วย Monotonic Alignment Search (MAS) ซึ่งค้นหาการจับคู่ที่ดีที่สุดระหว่างโทเค็นข้อความและเฟรมเสียงระหว่างการฝึกโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือจัดตำแหน่งภายนอก ส่วนหลังของ VAE นั้นคำนวณจากเสียงจริง ในขณะที่ข้อความที่มีเงื่อนไขก่อนหน้านี้จะถูกปรับรูปร่างใหม่โดยการปรับโฟลว์ให้เป็นมาตรฐานเพื่อให้ตรงกัน ในการอนุมาน คุณจะสุ่มตัวอย่างจากข้อความก่อนหน้าและถอดรหัสโดยตรงเป็นรูปคลื่น ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องแยกเมลสเปกโตรแกรมและไม่จำเป็นต้องแยกโวโคเดอร์

การเรียนรู้การสังเคราะห์คำพูดจากต้นทางถึงปลายทางของ VITS

VITS เป็นโมเดลการอ่านออกเสียงข้อความที่เปลี่ยนข้อความให้เป็นรูปแบบคลื่นเสียงโดยตรงในระบบที่ผ่านการฝึกอบรมระบบเดียว โดยข้ามไปป์ไลน์แบบสองขั้นตอนตามปกติ ด้วยการรวมการอนุมานแบบแปรผันเข้ากับการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้าม ทำให้เกิดคำพูดที่เป็นธรรมชาติและแสดงออกอย่างน่าทึ่ง การสังเคราะห์คำพูดแบบ End-to-End ของ VITS ตั้งอยู่ในเวิร์กโฟลว์เสียง-AI ที่แปลงคำพูด ดนตรี และเสียงเพื่อการสื่อสาร การเข้าถึง และการผลิตสื่อ เพื่อสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ถือว่า VITS End-to-End Speech Sclusion เป็นแบบจำลองการดำเนินงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ

ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้การสังเคราะห์คำพูดจากต้นทางถึงปลายทางของ VITS จะถือว่าคุณภาพ เวลาแฝง และความยินยอมเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การปรับใช้ โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน

ปรับปรุงการเข้าถึงผ่านการถอดเสียง คำบรรยาย และอินเทอร์เฟซเสียง ในขณะเดียวกัน การใช้ Voice ในทางที่ผิดและการแอบอ้างบุคคลอื่นก็มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้นเมื่อไม่ได้รับความยินยอม แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

ปรับปรุงการเข้าถึงผ่านการถอดเสียง คำบรรยาย และอินเทอร์เฟซเสียง

ปรับปรุงการเข้าถึงผ่านการถอดเสียง คำบรรยาย และอินเทอร์เฟซเสียง ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

ทีมสื่อสามารถจัดส่งเสียงที่สวยงามได้รวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยงบประมาณที่น้อยลง

ทีมสื่อสามารถจัดส่งเสียงที่สวยงามได้รวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยงบประมาณที่น้อยลง ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

ระบบที่ติดต่อกับลูกค้าสามารถประมวลผลการโต้ตอบด้วยเสียงในขนาดที่ใหญ่ขึ้น

ระบบที่ติดต่อกับลูกค้าสามารถประมวลผลการโต้ตอบด้วยเสียงในขนาดที่ใหญ่ขึ้น ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

อนาคตของการสังเคราะห์คำพูดจากต้นทางถึงปลายทางของ VITS

VITS สร้างตระกูลผู้สืบทอดที่ครอง TTS แบบโอเพ่นซอร์ส VITS2 ทำให้สถาปัตยกรรมง่ายขึ้นและปรับปรุงความเป็นธรรมชาติ ในขณะที่ YourTTS และ Coqui XTTS ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายได้ขยายแนวทางในการโคลนเสียงแบบ Zero-shot และหลายภาษา คาดหวังการทำงานอย่างต่อเนื่องกับเวอร์ชันบนอุปกรณ์ที่เบากว่าแบบเรียลไทม์ ความครอบคลุมหลายภาษาที่ดีขึ้นสำหรับภาษาที่มีทรัพยากรต่ำ และการควบคุมอารมณ์และรูปแบบการพูดที่เข้มงวดยิ่งขึ้น เนื่องจากการออกแบบตั้งแต่ต้นจนจบเป็นรากฐานที่น่าดึงดูดและเป็นที่เข้าใจกันดีในการต่อยอด

การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง

Coqui TTS จัดส่งโมเดลที่ใช้ VITS ซึ่งนักพัฒนาปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อโคลนเสียงของผู้บรรยายเฉพาะสำหรับหนังสือเสียง

ตัวช่วยเสียงแบบโอเพนซอร์สบนฮาร์ดแวร์คลาส Raspberry Pi ใช้รุ่น VITS ขนาดกะทัดรัดสำหรับเอาต์พุตเสียงพูดแบบออฟไลน์โดยสมบูรณ์

แอพการเรียนรู้ภาษาสร้างตัวอย่างการออกเสียงที่เป็นธรรมชาติโดยใช้ตัวแปร VITS หลายภาษา เช่น YourTTS

สตูดิโอเกมอินดี้สังเคราะห์บทสนทนาของ NPC ที่หลากหลาย โดยอาศัยตัวทำนายระยะเวลาสุ่มสำหรับจังหวะที่ไม่ใช่หุ่นยนต์

รูปแบบการดำเนินงาน

VITS การสังเคราะห์คำพูดจากต้นทางถึงปลายทางในทางปฏิบัติ

Coqui TTS จัดส่งโมเดลที่ใช้ VITS ซึ่งนักพัฒนาปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อโคลนเสียงของผู้บรรยายเฉพาะสำหรับหนังสือเสียง

Coqui TTS จัดส่งโมเดลที่ใช้ VITS ซึ่งนักพัฒนาปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อโคลนเสียงของผู้บรรยายเฉพาะสำหรับหนังสือเสียง ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

VITS การสังเคราะห์คำพูดจากต้นทางถึงปลายทางในทางปฏิบัติ

ตัวช่วยเสียงแบบโอเพนซอร์สบนฮาร์ดแวร์คลาส Raspberry Pi ใช้รุ่น VITS ขนาดกะทัดรัดสำหรับเอาต์พุตเสียงพูดแบบออฟไลน์โดยสมบูรณ์

ผู้ช่วยเสียงแบบโอเพ่นซอร์สบนฮาร์ดแวร์คลาส Raspberry Pi ใช้โมเดล VITS ขนาดกะทัดรัดสำหรับเอาต์พุตเสียงพูดแบบออฟไลน์โดยสมบูรณ์ ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

VITS การสังเคราะห์คำพูดจากต้นทางถึงปลายทางในทางปฏิบัติ

แอพการเรียนรู้ภาษาสร้างตัวอย่างการออกเสียงที่เป็นธรรมชาติโดยใช้ตัวแปร VITS หลายภาษา เช่น YourTTS

แอปการเรียนรู้ภาษาสร้างตัวอย่างการออกเสียงที่เป็นธรรมชาติโดยใช้ตัวแปร VITS หลายภาษา เช่น YourTTS Teams มักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

VITS การสังเคราะห์คำพูดจากต้นทางถึงปลายทางในทางปฏิบัติ

สตูดิโอเกมอินดี้สังเคราะห์บทสนทนาของ NPC ที่หลากหลาย โดยอาศัยตัวทำนายระยะเวลาสุ่มสำหรับจังหวะที่ไม่ใช่หุ่นยนต์

สตูดิโอเกมอินดี้สังเคราะห์บทสนทนาของ NPC ที่หลากหลาย โดยอาศัยตัวทำนายระยะเวลาสุ่มสำหรับจังหวะที่ไม่ใช่หุ่นยนต์ โดยปกติแล้วทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับของมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความเสี่ยงและรั้ว

!

การใช้เสียงในทางที่ผิดและการแอบอ้างบุคคลอื่นมีความเสี่ยงเพิ่มขึ้นเมื่อขาดความยินยอม

!

ความแม่นยำอาจลดลงตามสำเนียง ภาษาถิ่น หรือสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดัง

!

เสียงสังเคราะห์อาจถูกเข้าใจผิดว่าเป็นเสียงพูดที่แท้จริงโดยไม่มีการกำกับที่ชัดเจน

แผนงานการดำเนินงาน

1

ได้รับความยินยอมอย่างชัดแจ้งสำหรับการจับเสียง การโคลน และการใช้ซ้ำ

ได้รับความยินยอมอย่างชัดแจ้งสำหรับการจับเสียง การโคลน และการใช้ซ้ำ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

2

ทดสอบคุณภาพกับลำโพงและสภาพพื้นหลังที่หลากหลาย

ทดสอบคุณภาพกับลำโพงและสภาพพื้นหลังที่หลากหลาย ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

3

กำหนดเวลาที่มนุษย์จะต้องตรวจสอบหรืออนุมัติผลลัพธ์

กำหนดเวลาที่มนุษย์จะต้องตรวจสอบหรืออนุมัติผลลัพธ์ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

4

ติดป้ายกำกับเสียงสังเคราะห์และเก็บบันทึกที่มาเพื่อความรับผิดชอบ

ติดป้ายกำกับเสียงสังเคราะห์และเก็บบันทึกที่มาเพื่อความรับผิดชอบ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

สำรวจต่อไป