چالش‌ها و فرصت‌های اصلی تبدیل صدا با استفاده از یادگیری عمیق چیست؟
تبدیل صدا فرآیند تبدیل صدای یک گوینده به دیگری است و در عین حال باید طبیعی بودن محتوای کلام حفظ شود. این فناوری کاربردهای زیادی دارد، مانند تقویت ارتباطات گفتاری، سرگرمی و شخصی‌سازی. در این مقاله، چگونگی استفاده از یادگیری عمیق را برای دستیابی به تبدیل صدا، چالش‌ها و فرصت‌های اصلی و برخی از روندهای فعلی و آینده را بررسی خواهیم کرد.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی برای یادگیری از داده‌ها و انجام وظایف پیچیده استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی از لایه‌هایی از واحدها تشکیل شده‌اند که می‌توانند اطلاعات را پردازش کنند و از نمونه‌ها یاد بگیرند. یادگیری عمیق می‌تواند حجم زیادی از داده را مدیریت کند، ویژگی‌های سطح بالا را استخراج کند و الگوها و روابط پیچیده را مدل کند. یادگیری عمیق به طور گسترده‌ای برای سنتز و بازشناسی گفتار، بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و … استفاده می‌شود.
مدیر ارشد پروژه در نرم افزار JASCI
تبدیل صدا دارای روش‌های فراوانی است که هر کدام روش منحصر به فرد خود را برای برقراری ارتباط بین ویژگی‌های صوتی دو گوینده مجزا دارند. هدف اصلی تبدیل صدا حفظ قابلیت درک گفتار و در عین حال ثبت دقیق ظرایف صوتی گوینده مورد نظر است.
تطبیق پذیری تبدیل صدا در تکنیک‌هایی مانند تبدیل صدای موازی و غیر موازی به نمایش گذاشته شده است. در حالی که تبدیل موازی در دسترس بودن داده‌های کاملاً منطبق متفاوت است، تبدیل غیرموازی در سناریوهای چالش برانگیزتر با داده های منبع و هدف بی همتا رشد می کند.
این روش‌های قدرتمند، سازگاری سیستم‌های هوش مصنوعی را نشان می‌دهند و وظایف تبدیل مختلف را بدون کاهش کیفیت انجام می‌دهند.
[1] units
[2] high-level features
[3] speech synthesis and recognition
[4] computer vision
[5] Natural Language Processing
[6] parallel voice conversion
[7] paired data
[8] One-shot
[9] few-shot
چالش‌های اصلی چیست؟
تبدیل صدا یک کار دشوار است، زیرا نیاز به تغییر ویژگی‌های صوتی دارد و در عین حال طبیعی بودن، قابل فهم بودن و هویت گفتار را حفظ می‌کند. کمبود داده برای روش‌های موازی، تک شات یا چند زبانه یک چالش بزرگ است، اما افزایش داده، یادگیری انتقال و یادگیری بدون نظارت می تواند کمک کند. همچنین مهم است که ویژگی‌های مناسب برای تبدیل صدا را انتخاب کنید. آنها باید اطلاعات مربوطه مانند مشخصات آوایی، عروضی و گوینده را در حالی که اطلاعات نامربوط یا نویزی را دور می‌ریزند، ثبت کنند. ویژگی‌های طیفی، مغزی و مبتنی بر Vocoder برخی از انتخاب‌های رایج هستند. ارزیابی کیفیت و شباهت صداهای تبدیل شده به دلیل معیارهای ذهنی و عینی چالش برانگیز است. ارزیابی ذهنی شامل رتبه‌بندی انسان‌ها به خروجی از جنبه‌های مختلف است در حالی که ارزیابی عینی شامل معیارهای ریاضی است که فاصله یا همبستگی بین ویژگی‌های خروجی و هدف را اندازه‌گیری می‌کند. با این حال، همیشه بین ارزیابی ذهنی و عینی توافق وجود ندارد، زیرا روش‌های مختلف دارای نقاط قوت و ضعف متفاوتی هستند.
فرصت‌ها چیست؟
تبدیل صدا کاربردهای بالقوه متعددی دارد، از تقویت گفتار در شرایط نویزی یا ضعیف گرفته تا محافظت از هویت و حریم خصوصی گویندگان. همچنین می‌توان از آن برای سفارشی‌سازی و شخصی‌سازی گفتار و همچنین بهبود طبیعی بودن و روان بودن ترجمه گفتاری استفاده کرد. علاوه بر این، تبدیل صدا می‌تواند به اختلالات گفتاری کمک کرده و آنها را توان بخشی کند و بازخورد یا راهنمایی برای بهبود تولید گفتار ارائه دهد. همه این امکانات تبدیل صدا را به یک فناوری هیجان انگیز با کاربردهای بالقوه متنوع تبدیل می‌کند.
ترندهای تبدیل صدا
تبدیل صدا یک زمینه تحقیقاتی فعال و همیشه در حال توسعه است که روش‌ها و برنامه‌های جدیدی به طور مداوم در حال توسعه و کاوش است. مدل‌های End-to-End که می‌توانند تبدیل صدا را مستقیماً از شکل موج خام به شکل موج با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق انجام دهند، بسیار محبوب شده‌اند. مدل‌های چند وجهی، که می‌توانند از روش‌های متعدد داده‌های ورودی یا خروجی استفاده کنند، در حال افزایش هستند. مدل‌های چند گوینده، که می‌توانند بدون نیاز به مدل‌ها یا داده‌های مخصوص گوینده، تبدیل صدا را در بین چندین گوینده انجام دهند، نیز رایج شده‌اند. در نهایت، مدل‌های چند دامنه‌ای می‌توانند تبدیل صدا را در دامنه‌ها یا ویژگی‌های متعدد، مانند زبان، لهجه، احساسات یا سبک انجام دهند.
چالش تبدیل صدای آواز
منبع: http://www.vc-challenge.org
تبدیل صدا (VC) به شبیه‌سازی دیجیتالی صدای یک فرد اشاره دارد. می‌توان از آن برای تغییر شکل موج صوتی استفاده کرد به طوری که به نظر می رسد توسط شخص دیگری (هدف) نسبت به گوینده‌ی اصلی (منبع) صحبت می شود. مجموعه چالش تبدیل صوتی با هدف پیشبرد و مقایسه روش‌های مختلف برای نزدیک شدن به فناوری اصلی VC با استفاده از مجموعه داده‌های مشترک، معیارها و سیستم‌های پایه ارائه شده توسط سازمان‌دهندگان است. با پیشرفت سریع در ماژول‌های ضروری مختلف در یک سیستم VC (شامل مدل‌سازی صوتی، سنتز شکل موج، و غیره).
تبدیل صدای آواز، که تعریف VC معمولی را گسترش می‌دهد، با هدف تبدیل صدای آواز خواننده منبع به خواننده هدف بدون تغییر محتوا انجام می‌شود. کاربرد اصلی SVC سرگرمی است: ابزارهای جدید برای یوتیوب‌بازهای مجازی، آواز خواندن زیباسازی صدا در کارائوکه، یا حتی آواز خواندن برای افراد ناتوان کاربرد دارد. SVC چالش‌برانگیزتر از VC در نظر گرفته می‌شود، زیرا مدل‌سازی صدای آواز عموماً سخت‌تر از گفتار است و جمع‌آوری داده‌ها دشوارتر است. علاوه بر این، در هنگام تبدیل، در حالی که نت موسیقی بخشی از محتوا در نظر گرفته می‌شود که نباید تغییر کند، سبک‌های آواز خاصی مانند ویبراتو را می‌توان وابسته به خواننده دانست. هر یک از این عوامل مرتبط با عروض باید به درستی مدل‌سازی شوند. از دیدگاه جامعه، SVC نقطه تلاقی پردازش گفتار و فرآیند موسیقی است.