概述
VITS 是一種文字轉語音模型，可在單一經過訓練的系統中將文字直接轉換為原始音訊波形，跳過通常的兩級管道。透過將變分推理與對抗訓練結合，它可以產生非常自然、富有表現力的語音。
VITS 端對端語音合成位於音訊 AI 工作流程中，可轉換語音、音樂和聲音以進行通訊、可存取性和媒體製作。
深入探討
VITS（用於端對端文字轉語音的對抗性學習的變分推理）由 Kim、Kong 和 Son 於 2021 年提出，融合了舊系統保持獨立的三個想法。條件變分自動編碼器 (VAE) 學習語音的潛在表示，歸一化流使潛在分佈足夠靈活以捕獲精細的聲學細節，並且 GAN 式鑑別器將生成的波形推向真實。至關重要的是，VITS 將聲學模型和聲碼器一起訓練，而不是分成兩個階段，從而消除了單獨訓練模組時導致品質下降的不匹配問題。它還引入了隨機持續時間預測器，因此每次都可以用不同的、聽起來自然的節奏說出同一個句子。
技術洞察
VITS 透過單調對齊搜尋 (MAS) 解決了對齊問題，該搜尋在訓練期間無需外部對齊器即可找到文字標記和音訊幀之間的最佳映射。 VAE 後驗是根據實際音訊計算的，而以文字為條件的先驗則透過標準化流來重塑以匹配它。在推理時，您可以先從文字中取樣並直接解碼為波形，因此不需要單獨的梅爾頻譜圖和單獨的聲碼器。
掌握 VITS 端對端語音合成
VITS 是一種文字轉語音模型，可在單一經過訓練的系統中將文字直接轉換為原始音訊波形，跳過通常的兩級管道。透過將變分推理與對抗訓練結合，它可以產生非常自然、富有表現力的語音。 VITS 端對端語音合成位於音訊 AI 工作流程中，可轉換語音、音樂和聲音以進行通訊、可存取性和媒體製作。為了建立深入的理解，請將 VITS 端對端語音合成視為一種操作模型，而不是單一功能：定義所需的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用 VITS 端到端語音合成的強大團隊將品質、延遲和同意視為部署策略中同等重要的部分。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
它透過轉錄、旁白和語音介面提高了可訪問性。同時，如果未徵得同意，語音濫用和冒充風險就會增加。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
它透過轉錄、旁白和語音介面提高了可訪問性。
它透過轉錄、旁白和語音介面提高了可訪問性。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
媒體團隊可以用更少的預算更快地交付精美的音訊。
媒體團隊可以用更少的預算更快地交付精美的音訊。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
面向客戶的系統可以處理更大規模的語音互動。
面向客戶的系統可以處理更大規模的語音互動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
Coqui TTS 提供基於 VITS 的模型，開發人員可以對其進行微調，以複製有聲書的特定敘述者的聲音。
Raspberry Pi 級硬體上的開源語音助理使用緊湊的 VITS 模型來實現完全離線的語音輸出。
語言學習應用程式使用 YourTTS 等多語言 VITS 變體產生自然發音範例。
獨立遊戲工作室依靠非機器人節奏的隨機持續時間預測器來合成各種 NPC 對話台詞。
實施模式
VITS 端對端語音合成實踐
Coqui TTS 提供基於 VITS 的模型，開發人員可以對其進行微調，以複製有聲書的特定敘述者的聲音。
Coqui TTS 提供基於 VITS 的模型，開發人員可以對其進行微調，以複製有聲書的特定敘述者的聲音。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
VITS 端對端語音合成實踐
Raspberry Pi 級硬體上的開源語音助理使用緊湊的 VITS 模型來實現完全離線的語音輸出。
Raspberry Pi 級硬體上的開源語音助理使用緊湊的 VITS 模型來實現完全離線的語音輸出。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
VITS 端對端語音合成實踐
語言學習應用程式使用 YourTTS 等多語言 VITS 變體產生自然發音範例。
語言學習應用程式使用 YourTTS 等多語言 VITS 變體產生自然發音範例。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
VITS 端對端語音合成實踐
獨立遊戲工作室依靠非機器人節奏的隨機持續時間預測器來合成各種 NPC 對話台詞。
獨立遊戲工作室依靠非機器人節奏的隨機持續時間預測器來合成各種 NPC 對話台詞。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
如果未徵得同意，語音濫用和冒充風險就會增加。
由於口音、方言或嘈雜的環境，準確性可能會下降。
如果沒有明確的標籤，合成音訊可能會被誤認為是真實的語音。
實施路線圖
獲得語音捕獲、克隆和重用的明確同意。
獲得語音捕獲、克隆和重用的明確同意。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
測試不同揚聲器和背景條件下的品質。
測試不同揚聲器和背景條件下的品質。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
定義人員必須審查或批准輸出的時間。
定義人員必須審查或批准輸出的時間。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
標記合成音訊並保留來源記錄以供問責。
標記合成音訊並保留來源記錄以供問責。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。