موضوع مقاله: ویونت | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # ویونت | مقدمه: این تکنیک که در مقاله‌ای در سپتامبر ۲۰۱۶ بیان شد، می‌تواند با مدل‌سازی مستقیم شکل موج‌ها با استفاده از روش شبکه عصبی آموزش‌دیده با ضبط گفتار واقعی، صداهایی شبیه به انسان با صدای نسبتاً واقعی ایجاد کند. | ## بخش 1: ویونت | طبق گزارش‌ها، آزمایش‌ها با انگلیسی US و مَندرین نشان داد که این سیستم از بهترین سیستم‌های تبدیل متن به گفتار (TTS) گوگل بهتر عمل می‌کند، اگرچه تا سال ۲۰۱۶ ترکیب متن به گفتار آن هنوز کمتر از گفتار واقعی انسان قانع‌کننده بود. توانایی WaveNet برای تولید شکل‌های موج خام به این معنی است که می‌تواند هر نوع صوتی از جمله موسیقی را مدل‌سازی کند. تاریخچه به لطف محبوبیت نرم‌افزارهایی مانند سیری اپل، کورتانای مایکروسافت، آمازون الکسا و دستیار گوگل، تولید گفتار از متن به‌طور فزاینده ای در حال گسترش است. اکثر این سیستم‌ها از تکنیکی استفاده می‌کنند که شامل قطعات صوتی به هم پیوسته برای ایجاد صداها و کلمات قابل تشخیص است. این شامل کتابخانه بزرگی از قطعات گفتاری است که از یک بلندگو ضبط شده و سپس برای تولید کلمات و صداهای کامل به هم متصل می‌شوند. تکنیک دیگری که به عنوان TTS پارامتریک می‌شود، از مدل‌های ریاضی برای بازآفرینی صداها استفاده می‌کند که سپس در کلمات و جملات جمع می‌شوند. ویژگی‌های گفتار خروجی از طریق ورودی‌های مدل کنترل می‌شود، در حالی که گفتار معمولاً با استفاده از یک ترکیب‌کننده صدا به نام Vocoder ایجاد می‌شود. این کار را با نمونه‌برداری از یک توزیع softmax (یعنی طبقه‌ای) از یک مقدار سیگنال انجام می‌دهد که با استفاده از تبدیل ترکیبی μ-قانون کدگذاری شده و به ۲۵۶ مقدار ممکن کوانتیزه می‌شود. | ## بخش 2: ویونت | همان‌طور که اینها از طریق شبکه عبور می‌کنند، مجموعه ای از قوانین را می‌آموزد که چگونه شکل موج صوتی در طول زمان تکامل می‌یابد. سپس می‌توان از شبکه آموزش دیده برای ایجاد شکل موج‌های گفتاری جدید با سرعت ۱۶۰۰۰ نمونه در ثانیه استفاده کرد. این شکل موج‌ها شامل نفس‌های واقع گرایانه و لب‌ها می‌شود - اما با هیچ زبانی مطابقت ندارد. WaveNet قادر به مدل‌سازی دقیق صداهای مختلف است، با لهجه و لحن ورودی که با خروجی ارتباط دارد؛ مثلاً اگر با زبان آلمانی آموزش داده شود، گفتار آلمانی تولید می‌کند. این قابلیت همچنین به این معنی است که اگر WaveNet از ورودی‌های دیگر تغذیه شود - مانند موسیقی – خروجی آن موزیکال خواهد بود. بازنمایی از هم گسیخته ما به ما این امکان را می‌دهد که هویت‌های گوینده را به یکدیگر تبدیل کنیم، در حالی که به محتوای گفتار مشروط می‌شویم." (ص. ۵) "برای صدا، این به ما امکان می‌دهد یک بلندگوی مرد را به یک بلندگوی زن تبدیل کنیم و بالعکس [...] ." (پ. ۱) طبق این مقاله، حداقل دو رقمی ساعت (حدود ۵۰ ساعت) از ضبط‌های گفتاری از قبل موجود هم از صدای منبع و هم صدای هدف باید به WaveNet وارد شود تا برنامه ویژگی‌های فردی خود را قبل از آن یاد بگیرد. | ## بخش 3: ویونت | نویسندگان تأکید می‌کنند که «[a] n مزیت مدل این است که ویژگی‌های دینامیکی را از استاتیک جدا می‌کند [...]». ۸) یعنی WaveNet قادر است بین متن گفتاری و حالت‌های ارسال (مدولاسیون، سرعت، زیر و بم، حالت و غیره) برای حفظ در حین تبدیل از یک صدا به صدای دیگر از یک طرف، و ویژگی‌های اساسی صداهای منبع و هدف تمایز قائل شود. توانایی آن در شبیه‌سازی صداها نگرانی‌های اخلاقی را در مورد توانایی WaveNet در تقلید صدای افراد زنده و مرده ایجاد کرده‌است. طبق مقاله‌ای در سال ۲۰۱۶ بی‌بی‌سی، شرکت‌هایی که روی فناوری‌های شبیه‌سازی صدای مشابه (مانند Adobe Voco) کار می‌کنند، قصد دارند برای جلوگیری از جعل، واترمارکی غیرقابل شنیدن برای انسان درج کنند، در حالی که شبیه‌سازی صدا، برای مثال، نیازهای صنعت سرگرمی را برآورده می‌کند. پیچیدگی بسیار کمتری داشته باشد و از روش‌های متفاوتی نسبت به روش‌های مورد نیاز برای فریب دادن روش‌های شواهد پزشکی قانونی و دستگاه‌های شناسایی الکترونیکی استفاده کند، به طوری که صداها و صداهای طبیعی شبیه‌سازی شده برای اهداف سرگرمی-صنعتی هنوز هم می‌توانند به راحتی با تجزیه و تحلیل فن‌آوری از هم جدا شوند. از اکتبر ۲۰۱۷، گوگل بهبود عملکرد ۱۰۰۰ برابری همراه با کیفیت صدای بهتر را اعلام کرد. در نوامبر ۲۰۱۷، محققان DeepMind یک مقاله تحقیقاتی منتشر کردند که در آن روش پیشنهادی «تولید نمونه‌های گفتاری با وفاداری بالا با بیش از ۲۰ برابر سریع‌تر از زمان واقعی» به نام «تقطیر چگالی احتمال» را شرح می‌داد.Oord et al. | ## جمع‌بندی | WaveNet تعداد ضبط‌های صوتی مورد نیاز برای ایجاد یک مدل صوتی را با مدل‌سازی صدای خام نمونه‌های صداپیشه، بسیار کاهش داد.