Dzięki wzrostowi naturalnych i syntetycznych podejść do syntezy mowy, jednym z głównych osiągnięć branży AI w ostatnich latach jest skuteczna synteza ram tekstowych z potencjalnymi zastosowaniami w różnych branżach, w tym w audiobookach, wirtualnych asystentach, narracjach voice-over i innych, z niektórymi modełami stanu sztuki dostarczającymi wyniki na poziomie ludzkim i wydajności w szerokim zakresie zadań związanych z mową. Jednak pomimo ich silnej wydajności, nadal istnieje miejsce na poprawę zadań dzięki wyrazistemu i różnorodnemu mowieniu, wymogowi dużej ilości danych szkoleniowych do optymalizacji ram tekstowych zero-shot, oraz wytrzymałości na teksty poza dystrybucją (OOD), co powoduje, że deweloperzy pracują nad bardziej wytrzymałym i dostępnym frameworkiem tekst-to-speech.

W tym artykule będziemy rozmawiać o StyleTTS-2, wytrzymałym i innowacyjnym frameworku tekst-to-speech, który jest zbudowany na podstawie frameworku StyleTTS i ma na celu przedstawienie następnego kroku w kierunku systemów tekst-to-speech na poziomie stanu sztuki. Framework StyleTTS2 modeluje style mowy jako latentne zmienne losowe i używa probabilistycznego modelu dyfuzji do próbkowania tych stylów mowy lub zmiennych losowych, co pozwala frameworkowi StyleTTS2 na syntezę realistycznej mowy skutecznie bez użycia danych audio referencyjnych. Dzięki temu podejściu, framework StyleTTS2 jest w stanie dostarczyć lepsze wyniki i wykazać wysoką wydajność w porównaniu z obecnie najlepszymi frameworkami tekst-to-speech, ale jest również w stanie skorzystać z różnorodnej syntezy mowy oferowanej przez frameworki modeli dyfuzji.

StyleTTS2 do syntezy mowy: Wprowadzenie

StyleTTS2 jest innowacyjnym modelem syntezy mowy, który idzie o krok dalej w budowaniu frameworków TTS na poziomie ludzkim i jest zbudowany na podstawie StyleTTS, modelu generatywnego mowy opartego na stylu. Framework StyleTTS2 modeluje style mowy jako latentne zmienne losowe i używa probabilistycznego modelu dyfuzji do próbkowania tych stylów mowy lub zmiennych losowych, co pozwala frameworkowi StyleTTS2 na syntezę realistycznej mowy skutecznie bez użycia danych audio referencyjnych. Modelowanie stylów jako latentnych zmiennych losowych jest tym, co odróżnia framework StyleTTS2 od jego poprzednika, frameworku StyleTTS, i ma na celu wygenerowanie najbardziej odpowiedniego stylu mowy dla tekstu wejściowego bez potrzeby danych audio referencyjnych i jest w stanie osiągnąć skuteczną dyfuzję latentną, korzystając z różnorodnych możliwości syntezy mowy oferowanych przez modele dyfuzji.

… (reszta treści)