百度新的文語轉換系統可以掌握數百種口音
人工智慧的世界正在復興。透過深度學習，研究人員正在開發出能夠識別物體、理解口語、甚至模擬人聲的系統。這些系統的質量正在以驚人的速度提高。
就在三個月前，中國搜尋巨頭百度（Baidu）展示了Deep Voice，一種將文字轉化為語音的系統。它能在第一次聽的時候發出幾乎與人類聲音無法區分的聲音，而且幾乎是實時的。但是這個系統一次只能學習一個聲音，並且需要很多小時的音訊或者更多的時間來建立一個樣本。今天，該公司正在推出Deep Voice 2。它只需半小時的音訊就可以學習一個人聲音的細微差別，一個單一的系統可以學習模仿數百個不同的揚聲器。
還記得Siri推出地區口音花了多長時間嗎？這是因為每一個新的聲音都需要一個真實的人類來記錄成千上萬個小時的講話。之後，工程師們花了很長時間手工除錯軟體，教它如何說話。Deep Voice 2採用了一種不同的方法：它學習數百個不同說話人之間的共同點來構建人聲模型，然後稍微調整模型來塑造不同的角色。而且這個系統不需要人工調整。”給它正確的資料，它就可以自己學習什麼樣的功能是重要的，”從事Deep Voice專案的百度矽谷人工智慧實驗室研究科學家安德魯•吉比安斯基（Andrew Gibiansky）說。
百度設想，這項技術將有助於透過語音命令控制的數字助理，這些語音命令透過與使用者說話來做出反應。它還發現了像電子書這樣的文語轉換應用的潛力。”這種快速合成多種人聲的能力將對未來的個人助理和電子書閱讀器等產品產生巨大影響。例如，當你登入電子書時，你的電子書中的每個角色都有一個獨特的聲音。
百度並不是探索這一領域的唯一科技巨頭。去年9月，谷歌的DeepMind部門釋出了對WaveNet的研究報告，WaveNet是一種使用深度學習技術構建的聲碼器，與更傳統的語音合成系統相比，它在音訊質量方面取得了巨大的進步。初創公司也在這個市場上發揮作用。上個月，加拿大一家初創公司Lyrebird展示了一種系統，該系統可以根據一分鐘的音訊資料模擬名人的聲音細微差別。
當我們進入這樣一個世界，我們的小玩意越來越受我們的聲音控制，人們期待著回覆，這項技術將被用來為我們的數字助理創造各種各樣的自定義字元。你喜歡Siri聽起來像漢弗萊·博嘉、綠巨人霍根還是小金？我們在下麵的評論中採納建議。
- 發表於 2021-05-11 08:16
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