谷歌的deepmind人工智慧偽造了一些迄今為止最真實的人聲
谷歌的DeepMind人工智慧已經產生了一些可能是迄今為止最真實的機器語音。WaveNet，正如這個系統所稱，透過對真實的人類語音進行取樣，並直接基於它來建模音訊波形，以及它以前生成的音訊來生成語音。在Google的測試中，英語和漢語的聽眾都發現WaveNet比其他型別的文字到語音程式更真實，儘管它不如實際的人類語言那麼有說服力。如果這還不夠的話，它的鋼琴也彈得相當好。
隨著人們開始依賴機器人和人工智慧個人助理（如蘋果的Siri、微軟的Cortana、亞馬遜的Alexa和谷歌助手），文字到語音程式對計算越來越重要。不過，如果你問Siri或Cortana一個問題，他們會回答一個真實的人聲錄音，重新排列並組合成小塊。這被稱為連線文字到語音，正如一位專家所說，這有點像勒索單。結果通常是相當真實的，但正如Google所寫，**一個新的音訊角色或聲音音調需要一個演員在資料庫中記錄所有可能的聲音。這裡有一個短語，由Google建立。
另一種方法是引數化的文字到語音-使用基於語法或口音的編碼規則構建完全由計算機生成的語音。引數化語音不需要源材料來產生單詞。但結果，至少在英語中，往往是高蹺和機器人。你可以在這裡聽到。
谷歌的系統仍然基於真實的語音輸入。但是，它不是把錄音切碎，而是從中學習，然後在各種聲音中獨立創造自己的聲音。結果是這樣的。
實際上，這不太對。就其本身而言，WaveNet只知道一種語言的聲音，而不知道它的內容。點燃它，它會產生令人愉快而又神祕的廢話，伴隨著人類般的停頓和呼吸聲。對於有意義的演講，谷歌用語言規則和建議來塑造結果。
但這個系統本身並沒有特別與語音聯絡在一起。例如，它也可以從鋼琴音樂中學習。
誠然，已經有了大量的生成性音樂，而且它遠沒有人類能夠識別為自己的語言那麼複雜。在1分（不現實）到5分（非常現實）的範圍內，在大約500次盲測中，聽眾對WaveNet的英語評分為4.21分，普通話為4.08分。即使是人類的語言也沒有得到完美的5分，但仍然更高，英語為4.55分，普通話為4.21分。另一方面，WaveNet比其他方法有很大的優勢。
WaveNet現在不會出現在像Google Assistant這樣的東西上——它的分步處理系統需要相對巨大的計算能力。但是Google在這裡解釋了更多關於這個系統的資訊，並提供了更多的例子。關於數學模型和其他細節，網上也有兩篇論文。
deepmind掌握圍棋
- 發表於 2021-05-07 13:07
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- 分類：網際網路
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