AI助力语音克隆,人和自己“对话”的障碍在哪?
语音合成的技术有三种,但只有AI技术才能称为语音克隆 最早的语音合成技术通过预先录制好的字词、短句来实现的,把各个部分串成一行,以此产生完整的句子。生活中各种服务热线的自助语音系统就是用这种方式实现的,所以会经常存在卡顿,音色不一样等问题,语气也很冰冷。 第二种手段虽然能够使语音更加自然,但其中也需要大量的人工处理,首先是制作语音库,确定音色、风格、特性、角色等要求后,投入音库生产线,设计录音脚本、训练录音资源、进行效果优化,在输出的时候还要进行各类语言处理,包括文本规整、词的切分,然后是韵律处理,为其划出音段特征,如音高、音长和音强等等,使合成的语音给人的感觉更加自然些。 但这类合成系统因为进行韵律预测处理方面的工作量巨大、所以也存在表现能力不足等问题,如合成语音对不同情感的表达会不够恰当,使得合成语音听起来缺乏人情味。而语音合成的技术发展不仅要让说话的声音达到真人水准,也应当在情感表达方面有所突破,使语音交互带有情感,达到更好的交流体验。 最近爆出的百度Deep Voice技术,则是通过深度学习技术实现“语音克隆”的,通过真实语音的训练,能在“听”的过程中学会每个人说话时字词、音位和句子的发音特点,并通过模仿这个人声音中的情感和语调,“说”出全新的语句;“一听一说”之间,整个过程基本不用人工干预,深度学习技术可以自行完成所有工作。 具体来说,百度的研究人员是通过两种具体的方法来实现的:说话人适应(speaker adaption)和说话人编码(speaker encoding)。它们可以只用最少的音频数据来完成任务,并且在深度语音系统中,即使处于一个多扬声器模型,也不会降低质量。 其中“说话人适应”是使用多个克隆样本,基于反向传播的优化方法对多个说话人语音生成模型做精细调节。这个方法可以只作用于低维度的说话人嵌入,或者作用于整个模型;在低纬度的嵌入时,每个说话人所需的参数量比较少,而且需要较长的克隆时间,生成语音的质量也会差一些。 其中“说话人编码”则需要训练一个单独的模型,用它直接从语音样本中推断出一个新的嵌入数据,然后再把这个嵌入数据用在多个讲话人语音生成的模型中。而且这个方法还带有时域和频域的处理模块,可以从音频样本分析中提取到有关说话人的身份信息,然后用注意力模块把各种信息以最优的方式结合起来。这个方法的好处是克隆耗时少、标明说话人信息所需要的参数少,使得这种方法在输入资源有限的场景中也能够使用。
语音克隆的功与过 在人机交互的个性化场景中,研究人员预期语音克隆可能会有很重要的作用,如可以用来订制个人AI助手、读书音频以及残疾人语音系统等,且对有语言障碍人来说,这个程序能帮助他们练习发声,使他们更容易与人交流,这种过程就像是在和一个善解人意的朋友在聊天一样,可能会成为一个重要的社交工具。 而在心理医疗领域,如果能复原出逝者的声音,这对于痛失亲人后在心理上造成了创伤的人们来说,也无疑是巨大的安慰。 不过语音克隆也会带来一些麻烦,它可能会被用来对公众人物进行恶意攻击;也可能会使声纹识别形同虚设,因为据《新科学家》报道,使用人工智能技术做出声音识别软件,在测试中,准确率已经超过了95%;也可能破坏录音作为法律证据的可信度;还可能会用来假冒他人身份,成为语音诈骗的帮凶。它预示着未来的声音可能会像照片一样,可以很容易地进行伪造。 但克隆出的人类声音,这其中还是会有些细微差别,经不起详细推敲——取证专家可能会通过分析语音中的数字签名,从而证明其为合成语音;而研究人员也开始在研究一种“声纹”系统,以期其能很容易的分辨出原声和生成的语音;不过语音克隆还是存在着很多隐患,因为在普通的生活当中,足以造成相当严重的误导性效果。
要实现“完美”的语音克隆,最大的一道坎在哪? 智能相对论认为,完美的语音克隆,也应该能够克隆出说话人携带的情感,而不仅仅是音色等表象的元素,就像是这个声音拥有自己的灵魂。而目前语音克隆能够进行的情感表达,更多的是研究人员修改完成的,而且还需要对各类情感进行标注。 谷歌的Tacotron2系统也还只能进行模式化的情感表达,如根据输入文本的标点符号的不同而在语气上有所区分;在读大写单词时加重语气等。 百度和谷歌的语音合成技术暂时不能达到自行合成情感,这也是语音克隆其技术本身所限,要实现合成出的每一句话有其恰当的情感,这里面有情感识别、情感自动标注、、语气调整等大量的数据和工程难度,费用和技术也暂时难以逾越。 而更进一步,想要和机器进行有情感语音的交互就更加困难了,因为这并不是单一技术所能完成的,它除了能输出情感之外,还必须要求自然语言处理技术能够识别出人类表达中的各种情感,以此作为回应的前提,而这已经超出了语音克隆的技术范围。 在语音交互中,让机器能够自然、顺畅的说话是人机交互的一大要求,表现力、音质、复杂度和自然度一直是语音合成所追求的。 而随着AI技术的发展,语音交互的音质、流畅度、自然度都得到了很大的提高,但在表现力方面依旧是其最大的痛点,不过随着各大厂商的持续发力,未来使机器也能像朗读者一样,抑扬顿挫、情感起伏、拿捏到位也不是梦想。 智能相对论:深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。 相关内容
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