谷歌的deepmind人工智能伪造了一些迄今为止最真实的人声
谷歌的DeepMind人工智能已经产生了一些可能是迄今为止最真实的机器语音。WaveNet，正如这个系统所称，通过对真实的人类语音进行采样，并直接基于它来建模音频波形，以及它以前生成的音频来生成语音。在Google的测试中，英语和汉语的听众都发现WaveNet比其他类型的文本到语音程序更真实，尽管它不如实际的人类语言那么有说服力。如果这还不够的话，它的钢琴也弹得相当好。
随着人们开始依赖机器人和人工智能个人助理（如苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa和谷歌助手），文本到语音程序对计算越来越重要。不过，如果你问Siri或Cortana一个问题，他们会回答一个真实的人声录音，重新排列并组合成小块。这被称为连接文本到语音，正如一位专家所说，这有点像勒索单。结果通常是相当真实的，但正如Google所写，**一个新的音频角色或声音音调需要一个演员在数据库中记录所有可能的声音。这里有一个短语，由Google创建。
另一种方法是参数化的文本到语音-使用基于语法或口音的编码规则构建完全由计算机生成的语音。参数化语音不需要源材料来产生单词。但结果，至少在英语中，往往是高跷和机器人。你可以在这里听到。
谷歌的系统仍然基于真实的语音输入。但是，它不是把录音切碎，而是从中学习，然后在各种声音中独立创造自己的声音。结果是这样的。
实际上，这不太对。就其本身而言，WaveNet只知道一种语言的声音，而不知道它的内容。点燃它，它会产生令人愉快而又神秘的废话，伴随着人类般的停顿和呼吸声。对于有意义的演讲，谷歌用语言规则和建议来塑造结果。
但这个系统本身并没有特别与语音联系在一起。例如，它也可以从钢琴音乐中学习。
诚然，已经有了大量的生成性音乐，而且它远没有人类能够识别为自己的语言那么复杂。在1分（不现实）到5分（非常现实）的范围内，在大约500次盲测中，听众对WaveNet的英语评分为4.21分，普通话为4.08分。即使是人类的语言也没有得到完美的5分，但仍然更高，英语为4.55分，普通话为4.21分。另一方面，WaveNet比其他方法有很大的优势。
WaveNet现在不会出现在像Google Assistant这样的东西上——它的分步处理系统需要相对巨大的计算能力。但是Google在这里解释了更多关于这个系统的信息，并提供了更多的例子。关于数学模型和其他细节，网上也有两篇论文。
deepmind掌握围棋
- 发表于 2021-05-07 13:07
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- 分类：互联网
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