В эпоху цифровых технологий технология преобразования текста в речь (TTS) стала ключевым мостом для взаимодействия человека с компьютером. Будь то помощь в чтении для людей с нарушениями зрения или привнесение души звука в умных помощников, технология TTS играет свою роль. . жизненно важная роль. Технология TTS прошла долгий путь от оригинального подхода сращивания и параметрических методов до современных решений глубокого обучения. Эта статья проведет вас через время, чтобы изучить эволюцию технологии TTS, сосредоточив внимание на том, как использовать передовые алгоритмы и вычислительные модели для преобразования фрагмента статического текста в естественный и плавный голос, который звучит как голос реального человека. Мы более подробно рассмотрим, как революционное воздействие глубокого обучения приводит технологию TTS к большей естественности и пониманию, в частности, как Tacotron от Google и WaveNet от DeepMind устанавливают новые стандарты в этой области. По мере развития технологий будущие системы TTS будут более интеллектуальными, гибкими и способными обеспечивать персонализированное и эмоционально насыщенное голосовое взаимодействие в более широком диапазоне сценариев применения.
Конкатенативный подход — одна из традиционных технологий синтеза речи (TTS). Основная особенность этого метода — речь из большой базы данных, то есть речь синтезируется путем склейки уже записанных речевых фрагментов. Эти речевые сегменты могут представлять собой отдельные фонемы (основные единицы речи), слоги, слова или фразы и т. д. и записываются, охватывая различное произношение, интонации и эмоции.
Преимущество сплайсированного подхода в том, что синтезированная речь часто звучит очень естественно, поскольку основана на записях реального человеческого голоса. Однако этот подход также имеет некоторые ограничения и недостатки:
В синтезе текста в речь (TTS) параметрический подход представляет собой технологию синтеза речи по модели. В отличие от конкатенативного подхода, который напрямую использует записанные сегменты речи, параметрический подход использует математические модели для моделирования характеристик человеческого голоса и синтезирует речь на основе этих моделей. Ниже приведен основной рабочий процесс параметризованной системы TTS:
Основными преимуществами параметрических методов являются:
С развитием технологий к системам TTS стали применяться технологии глубокого обучения, такие как модели сквозных нейронных сетей Tacotron и WaveNet, которые могут генерировать речь непосредственно из текста и больше не полагаться на заранее записанные речевые фрагменты, решая проблема методов сплайсинга, некоторые ограничения. HTS в основном основан на традиционных статистических моделях и акустической теории, тогда как Tacotron больше полагается на глубокое обучение и большие данные. Системы HTS имеют преимущества с точки зрения вычислительной эффективности и требований к ресурсам, но Tacotron способен генерировать более естественную речь. По мере развития технологий Tacotron и его варианты постепенно становятся новым стандартом в отрасли, особенно в сценариях, где требуется высококачественный синтез речи.
Deep Voice — это серия систем синтеза текста в речь (TTS), разработанная Baidu Research. Проект Deep Voice знаменует собой значительный прогресс в технологии TTS на основе глубокого обучения, целью которой является создание более естественного и эффективного речевого вывода за счет использования глубоких нейронных сетей. Первая версия Deep Voice, Deep Voice 1, была выпущена в 2017 году. Это комплексная система, которая использует несколько моделей глубокого обучения для решения различных задач TTS, таких как анализ текста, прогнозирование длительности фонемы и основной частоты. Прогнозирование и синтез звука. Значительным улучшением по сравнению с традиционными параметрическими системами TTS является использование глубоких нейронных сетей для генерации параметров вокодера, что повышает естественность синтезируемой речи. Впоследствии Baidu Research выпустила Deep Voice 2 и Deep Voice 3 (сквозь). Каждая новая версия улучшает архитектуру модели, скорость обучения, качество речи и гибкость системы.
Прежде чем объяснять архитектуру модели Tacotron, давайте сначала разберемся с основными концепциями архитектуры RNN и Seq2Seq, которые помогут нам лучше понять модель Tacotron.
RNN — это нейронная сеть с кратковременной памятью, которая показывает хорошие результаты в обработке данных последовательностей и широко используется в распознавании речи, языковом переводе, TTS и других задачах. Основной принцип работы RNN: представьте, что вы смотрите фильм. Когда вы смотрите текущую сцену, ваше понимание основывается не только на текущей сцене, но и на вашей памяти о предыдущем сюжете фильма. RNN работает по этому принципу: каждый раз, когда она обрабатывает новый вход (например, новое слово или данные в определенный момент времени), она учитывает ранее обработанную информацию, позволяя нейронной сети иметь кратковременную память, поэтому нейронная сеть сеть Сеть может анализировать и идентифицировать точно так же, как человеческий мозг.
Это специальная конструкция нейронной сети, используемая для решения задач, в которых входные и выходные данные представлены в виде последовательностей. Этот тип проблем очень распространен в обработке естественного языка (НЛП), такой как машинный перевод (преобразование предложений с одного языка на другой), суммирование текста (сокращение длинных статей в резюме), распознавание речи (преобразование речи в текст) и ожидание. Архитектура Seq2seq обычно состоит из двух основных частей:
Для хранения информации на каждом этапе кодеры и декодеры часто используют рекуррентные нейронные сети (RNN) или их улучшенные версии (например, LSTM или GRU). Эти типы сетей способны обрабатывать последовательные данные и запоминать предыдущую информацию, что имеет решающее значение для последовательных задач.
В ранних моделях seq2seq кодер сжимает всю входную последовательность в один вектор контекста. Однако это приводит к некоторой потере информации, особенно при работе с длинными последовательностями. В качестве решения был введен механизм внимания. Это позволяет декодеру «фокусироваться» на различных частях входной последовательности при генерации выходных данных. Таким образом, декодер может более эффективно использовать входную информацию, особенно когда модели необходимо обрабатывать более длинные входные данные. Представьте, что вы выполняете задачу по распознаванию речи и хотите преобразовать фрагмент речи в текст. Этой речи соответствует предложение: «Я изучаю искусственный интеллект». (Я изучаю искусственный интеллект.) В модели seq2seq без механизма внимания ситуация может быть такой:
Если мы добавим механизм внимания, то способ нашей работы изменится:
Например, при написании слова «Я» (мне) внимание может быть сосредоточено преимущественно на фрагменте «Я учусь»; когда речь идет о слове «искусственный» (искусственный), внимание может быть сосредоточено на «об искусственном»; .интеллект» часть. Таким образом, декодер может «оглянуться» на наиболее важные части речи при написании каждого слова, как если бы инструктор подсказывал ему: «Послушайте, сейчас мы собираемся написать «искусственное», пожалуйста. Сосредоточьтесь на речевом фрагменте, в котором упоминается «искусственный интеллект». Это сделает окончательный текст более точным и уменьшит количество ошибок и пропусков.
Tacotron — это система синтеза текста в речь (TTS), разработанная исследовательской группой Google. Впервые он был публично представлен в 2017 году в статье под названием «Такотрон: на пути к сквозному синтезу речи». Его особенности заключаются в следующем:
Роль и функция кодировщика графем-фонем. Представьте, что вы хотите сказать компьютеру предложение и хотите, чтобы компьютер произнес его в устной форме. Вы пишете предложение, а затем компьютер должен его понять и подготовить к произнесению. Эту «понимающую» роль играет энкодер в системе Tacotron. Задача кодировщика — взять написанный вами текст и преобразовать его в формат, понятный компьютеру. Он делает несколько вещей:
Короче говоря, роль кодировщика заключается в преобразовании написанного вами текста в математическую форму, которую компьютер может понять и подготовить к проговариванию. Как только это будет сделано, кодер передает эту информацию декодеру, который затем использует ее для фактической генерации речи.
Представьте, что вы оратор, ваш мозг похож на декодер, а ваша речь — на текст, обрабатываемый кодером. Когда вы начинаете речь, вы говорите абзац за абзацем, концентрируясь на небольшой части за раз и решая, как следует использовать свой голос, чтобы передать ее. Именно это и делает декодер в Tacotron.
Pre-net выполняет некоторую предварительную обработку информации, выводимой кодером, прежде чем декодер ее получит. Проще говоря, pre-net помогает подготовить и улучшить эту информацию, чтобы последующий процесс генерации речи мог протекать более гладко. Dropout, используемый в pre-net, — это метод, используемый при обучении нейронной сети, чтобы предотвратить «переобучение» сети обучающих данных. Этот вид переобучения называется «переобучением» и подобен ученику, который может отвечать только на вопросы из учебника, но больше не будет этого делать, когда сталкивается с новыми вопросами. Выпадение заставляет сеть не слишком полагаться на какую-либо одну часть, случайным образом закрывая (или «отбрасывая») некоторые соединения в сети во время обучения (подумайте о связях между нейронами в нейронной сети), чтобы сеть могла лучше обобщать. то есть быть более адаптируемым к новым ситуациям.
Представьте, что вы сделали фотографию и хотите поделиться ею в социальных сетях. Вы можете загрузить исходное изображение напрямую, но вы также можете сначала отредактировать фотографию, например отрегулировать яркость, контрастность или добавить фильтры, чтобы фотография выглядела более красиво или иметь определенный стиль, а затем загрузить ее. Этот процесс редактирования фотографий является своего рода постобработкой. В системах преобразования текста в речь (TTS), таких как Tacotron, модули постобработки служат той же цели. Основная задача Tacotron — преобразовать текст в речь, но сгенерированная речь изначально может быть не идеальной, иметь несколько механическое ощущение или качество звука может быть недостаточно естественным. В это время в игру вступает модуль постобработки. Он выполняет дополнительную обработку и улучшение первоначально сгенерированной речи для улучшения качества конечной речи. Эта обработка может включать в себя:
WaveNet — это модель глубокого обучения, разработанная DeepMind в 2016 году. В основе WaveNet лежит глубокая сверточная нейронная сеть, генерирующая последовательные и реалистичные речевые сигналы. Эта технология знаменует собой важное достижение для систем преобразования текста в речь (TTS), поскольку она обеспечивает более естественную речь, чем предыдущие технологии. В Tacotron 2 WaveNet используется для преобразования Mel-спектрограммы, сгенерированной Tacotron, в слышимый речевой сигнал. В синтезе речи этот шаг называется операцией вокодера. Задача вокодера — преобразовать более абстрактное представление (например, мел-спектрограмму) в необработанный аудиосигнал.
Представьте, что у вас есть набросок пейзажа. Хотя на этом эскизе изображены горы, деревья и небо, он бесцветен и лишен деталей. Элементы можно лишь приблизительно идентифицировать по их очертаниям. Мел-спектрограмма, сгенерированная моделью Tacotron, немного похожа на этот эскиз — она содержит базовую структуру речевого сигнала, но еще не является слышимым звуком. Теперь представьте, что у вас есть художник (волновой кодер), который может посмотреть на этот эскиз и нарисовать яркую картину, полную цвета и деталей. Работа художника не только соответствует оригинальному эскизу, но и добавляет детализированную текстуру и цвет, чтобы оживить всю картину. Вокодер WaveNet — один из таких инструментов, преобразующий мел-спектрограммы, сгенерированные Tacotron, в подробные, когерентные звуковые сигналы. В Tacotron 2 процесс выглядит так:
Внедрение WaveNet значительно улучшило естественность и качество речи, генерируемой Tacotron2. Он способен улавливать нюансы человеческой речи и точно генерировать различные речевые колебания и интонации. Вот почему он используется в качестве вокодера в Tacotron2.