GitHub标星近1万：只需5秒音源这个网络就能实时“克隆”你的声音.docx

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1、GitHub标星近1万：只需5秒音源，这个网络就能实时“克隆”你的声音 | Google团队 译者 | 凯隐 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营 ID rgznai100 本文中 Google 团队提出了一种文本语音合成 text to speech 神经系统 能通过少量样本学习到多个不同讲话者 speaker 的语音特征 并合成他们的讲话音频。此外 对于训练时网络没有接触过的讲话者 也能在不重新训练的情况下 仅通过未知讲话者数秒的音频来合成其讲话音频 即网络具有零样本学习才能。 目前 已经有人将该论文实现并在 GitHub 上发布了开源工程 目前该工程标星超 9.5k fork 数

2、是 1.5k。 GitHub链接 s:/github /CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning?utm_source mybridge utm_medium blog utm_campaign read_more 简介 传统的自然语音合成系统在训练时需要大量的高质量样本 通常对每个讲话者 都需要成百上千分钟的训练数据 这使得模型通常不具有普适性 不能大规模应用到复杂环境 有许多不同的讲话者 。而这些网络都是将语音建模以及语音合成两个经过混合在一起。本文工作首先将这两个经过分开 通过第一个语音特征编码网络 encoder 建模讲话者的语音特征 接着通过第二个高质量的T

3、TS网络完成特征到语音的转换。 两个网络可以分别在不同的数据集上训练 因此对训练数据的需求量大大降低。对于特征编码网络 其关键在于声纹信息的建模 即判断两段语音为同一人所讲 因此可以从语音识别 speaker verification 任务进展迁移学习 并且该网络可以在带有噪声以及混响的多目的数据集上训练。 为了保证网络对未知 训练集中没有的 讲话者仍然具有声音特征提取才能 编码网络在18K讲话者的数据集上训练 而语音合成网络只需要在1.2K讲话者的数据集上训练。 网络构造 主要由三局部构成 声音特征编码器 speaker encoder 1. 语音编码器 提取讲话者的声音特征信息。将讲话者的

4、语音嵌入编码为固定维度的向量 该向量表示了讲话者的声音潜在特征。 2. 序列到序列的映射合成网络 基于Tacotron 2的映射网络 通过文本以及1得到的向量来生成对数梅尔频谱图 log mel spectrogram 。 梅尔光谱图将谱图的频率标度Hz取对数 转换为梅尔标度 使得人耳对声音的敏感度与梅尔标度承线性正相关关系 3.基于WaveNet的自回归语音合成网络 将梅尔频谱图 谱域 转化为时间序列声音波形图 时域 完成语音的合成。 需要注意的是 这三局部网络都是独立训练的 声音编码器网络主要对序列映射网络起到条件监视作用 保证生成的语音具有讲话者的独特声音特征。 1. 声音特征编码器 编

5、码器主要将参考语音信号嵌入编码到固定维度的向量空间 并以此为监视 使映射网络能生成具有一样特征的原始声音信号 梅尔光谱图 。编码器的关键作用在于相似性度量 对于同一讲话者的不同语音 其在嵌入向量空间中的向量间隔 余弦夹角 应该尽可能小 而对不同讲话者应该尽可能大。此外 编码器还应具有抗噪才能以及鲁棒性 可以不受详细语音内容以及背景噪声的影响 提取出讲话者声音的潜在特征信息。这些要求以及语音识别模型 speaker-discriminative 的要求不谋而合 因此可以进展迁移学习。 编码器主要由三层LSTM构成 输入是40通道数的对数梅尔频谱图 最后一层最后一帧cell对应的输出经过L2正那么

6、化处理后 即得到整个序列的嵌入向量表示。实际推理时 任意长度的输入语音信号都会被800ms的窗口分割为多段 每段得到一个输出 最后将所有输出平均叠加 得到最终的嵌入向量。这种方法以及短时傅里叶变换 STFT 非常相似。 训练集包含按1.6s划分的音频样本 和他们所对应的讲话者label信息 不使用任何重复样本。 生成的嵌入空间向量可视化如下列图 可以看到不同的讲话者在嵌入空间中对应不同的聚类范围 可以轻易区分 并且不同性别的讲话者分别位于两侧。 然而合成语音以及真实语音也比拟容易区分开 合成语音离聚类中心的间隔 更远。这讲明合成语音的真实度还不够。 2. 序列到序列的映射合成网络 在Tacot

7、ron 2的根底上 额外添加了对多个不同讲话者的语音进展合成的功能。Tacotron 2包含注意力层 发现直接将嵌入向量作为注意力层的输入 能使网络对不同的讲话者语音收敛。 该网络独立于编码器网络的训练 以音频信号以及对应的文本作为输入 音频信号首先经过预训练的编码器提取特征 然后再作为attention层的输入。网络输出特征由窗口长度为50ms 步长为12.5ms序列构成 经过梅尔标度滤波器以及对数动态范围压缩后 得到梅尔频谱图。为了降低噪声数据的影响 本文还对该局部的损失函数额外添加了L1正那么化。 输入梅尔频谱图与合成频谱图的比照例如如下 右图红线表示文本以及频谱的对应关系。可以看到 用

8、于参考监视的语音信号不需要与目的语音信号在文本上一致 这也是本工作的一大特色。 3. 基于WaveNet的自回归语音合成网络 在得到合成频谱图后 还需要进一步转化为时域上的声音波形图 这局部主要通过自回归WaveNet完成。由于上一个合成器生成的序列已经包含了声音合成所需的全部信息 因此这局部不需要编码器进展监视。 4.零样本推断 除了以上三局部 网络还具备零样本推断才能。即对于不在训练集内的讲话者 不可见 只需要该讲话者几秒的音频段 编码器就能提取出讲话者的关键语音特征 并用来辅助映射网络合成序列。并且不需要这段语音与待合成的语音具有一样文本。 实验结果 主要在VCTK以及LibriSpee

9、ch两个大型数据集上训练。 语音自然度 首先评估了模型合成语音的自然度 即真实度 构建了一个具有100个句子的验证集 不在训练集中 然后对每个数据集 都选择一定数量的可见以及不可见讲话者 对每个讲话者随机选择一个句子作为编码器的输入 然后对该讲话者的所有句子进展合成 再与原来的真值进展比照 语音相似度 为了验证合成语音与原始讲话者语音是否相似 对每个讲话者的每段语音 都随机选择另一段语音作为真值 然后评估他们的相似度 讲话人认证 该指标与前面两个指标相反 旨在验证语音识别系统能否有效区分合成语音以及真实语音 语音编码器评估 语音编码器是本文工作的核心网络 训练编码器所用的数据集对网络整体性能有

10、较大影响 总结 本文提出的语音合成网络 能对训练不可见的讲话者进展声音合成 并且仅仅依赖于讲话者的一小段语音 这使得该网络可以大规模应用于实际环境 也使得语音造假的本钱大大降低 类似于之前的deepfake网络。 指出该网络生成的合成语音以及真实语音仍然是可以区分的 这是因为训练集的数量缺乏 防止太逼真带来的平安问题 。假如要生成非常逼真的声音 对每个目的讲话 仍然需要数特别钟的语音。 论文链接 s:/arxiv.org/pdf/1806.04558.pdf *本文为AI科技大本营编译文章 转载请微信联络 1092722531 精彩推荐 2019 中国大数据技术大会 BDTC 再度来袭 豪华主席阵容及百位技术专家齐聚 15 场优选专题技术以及行业论坛 超强干货 技术剖析 行业理论立体解读 深化解析热门技术在行业中的理论落地。6.6 折票限时特惠 立减1400元 学生票仅 599 元 推荐浏览 AI科技大本营