Содержание статьи
Генерация голоса
Голос человека — результат движения связок, языка, губ. В распоряжении компьютера только числа, изображающие записанную микрофоном волну. Как же компьютер создает звук, который мы можем услышать из динамиков или наушников?
Текст в речь
Один из самых популярных и исследованных методов генерации звуков — прямое преобразование текста, который нужно воспроизвести, в звук. Самые ранние программы такого рода склеивали отдельные буквы в слова, а слова — в предложения.
С развитием программ-синтезаторов набор заранее записанных на микрофон фонем (букв) стал набором слогов, а затем и целых слов.
Преимущества таких программ очевидны: они просты в написании, использовании, поддержке, могут воспроизводить все слова, какие только есть в языке, предсказуемы — все это в свое время стало причиной их коммерческого использования. Но качество голоса, созданного таким методом, оставляет желать лучшего. Все мы помним отличительные черты такого генератора — бесчувственная речь, неправильное ударение, оторванные друг от друга слова и буквы.
Звуки в речь
Этот способ генерации речи относительно быстро заменил собой первый, поскольку лучше имитировал человеческую речь: мы произносим не буквы, а звуки. Именно поэтому системы, основанные на международном фонетическом алфавите — IPA, более качественны и приятны на слух.
В основу этого метода легли заранее записанные в студии отдельные звуки, которые склеиваются в слова. По сравнению с первым подходом заметно качественное улучшение: вместо простого склеивания аудиодорожек используются методы смешивания звуков как на основе математических законов, так и на основе нейронных сетей.
Речь в речь
Относительно новый подход полностью основан на нейронных сетях. Рекурсивная архитектура WaveNet, построенная исследователями из DeepMind, позволяет преобразовывать звук или текст в другой звук напрямую, без привлечения заранее записанных строительных блоков (научная статья).
Ключ к этой технологии — правильное использование рекурсивных нейронов Long Short-Term Memory, которые сохраняют свое состояние не только на уровне каждой отдельной клетки нейронной сети, но и на уровне всего слоя.
В целом эта архитектура работает с любым видом звуковой волны, вне зависимости от того, музыка это или голос человека.
INFO
На основе WaveNet есть несколько проектов.
- A WaveNet for speech denoising — уничтожение шумов в записи голоса;
- Tacotron 2 (статья в блоге Google) — генерация звука из мел-спектрограммы;
- WaveNet Voice Enhancement — улучшение качества голоса в записи.
Для воссоздания речи такие системы используют генераторы звуковой нотации из текста и генераторы интонаций (ударения, паузы), чтобы создать натурально звучащий голос.
Это самая передовая технология создания речи: она не просто склеивает или смешивает непонятные машине звуки, но самостоятельно создает переходы между ними, делает паузы между словами, меняет высоту, силу и тембр голоса в угоду правильному произношению — или любой другой цели.
Создание поддельного голоса
Для самой простой идентификации, про которую я рассказывал в своей предыдущей статье, подойдет практически любой метод — особенно удачливым хакерам может хватить даже необработанных пяти секунд записанного голоса. Но для обхода более серьезной системы, построенной, например, на нейросетях, нам понадобится настоящий, качественный генератор голоса.
Продолжение доступно только участникам
Вариант 1. Присоединись к сообществу «Xakep.ru», чтобы читать все материалы на сайте
Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», позволит скачивать выпуски в PDF, отключит рекламу на сайте и увеличит личную накопительную скидку! Подробнее
Вариант 2. Открой один материал
Заинтересовала статья, но нет возможности стать членом клуба «Xakep.ru»? Тогда этот вариант для тебя! Обрати внимание: этот способ подходит только для статей, опубликованных более двух месяцев назад.
Я уже участник «Xakep.ru»
