“`html
Современные достижения в области синтеза речи с использованием ИИ
Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM), таких как серия GPT и новые модели, подчеркивают преимущества масштабирования вычислений во время обучения и тестирования. Увеличение объема модели и данных стало привычной практикой, но исследование масштабирования во время тестирования показывает, что дополнительные вычислительные ресурсы могут улучшить качество результата и справляться с более сложными задачами.
Преимущества одноуровневой архитектуры TTS
Переход к одноуровневым архитектурам TTS решает проблемы многопроцессных систем, моделируя дискретные токены речи напрямую. Это упрощает процесс, улучшает масштабируемость и позволяет проводить крупномасштабное обучение без значительных ограничений по памяти. Такие архитектуры показывают выдающиеся результаты в синтезе речи, многоязычной адаптации и сохранении эмоций.
Модель Llasa и её преимущества
Исследователи представили модель Llasa, основанную на архитектуре Transformer, которая улучшает естественность и выразительность речи. Использование более масштабируемых вычислительных стратегий улучшает точность распознавания речи и позволяет добиться высококачественного синтеза.
Подход к обучению и токенизации
Модель использует токенизатор Xcodec2, который преобразует звуковые волны в дискретные токены. Это позволяет улучшить качество синтеза речи, оптимизируя вероятность генерации токенов речи на основе текстового ввода.
Результаты и сравнение
Токенизатор был протестирован на различных моделях, используя такие метрики, как коэффициент ошибок слов (WER) и качество восприятия речи (PESQ). Результаты показывают, что токенизатор обеспечивает лучшее качество речи на низких уровнях токенов. Модели TTS показывают улучшение с увеличением размера модели и объема данных для обучения.
Заключение
Исследование представляет модель Llasa как масштабируемую систему TTS, использующую единый Transformer и токенизатор. Увеличение размера моделей и объемов данных обучает естественность, выразительность и понимание речи. Эксперименты показывают выдающиеся результаты и сильные возможности нулевого синтеза. Исследователи открывают свои модели и коды для дальнейших исследований в области TTS.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания использовала ИИ для роста и оставалась в числе лидеров, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее ИИ-решение.
- Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами в нашем Telegram-канале. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот ИИ-ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
