Компания Mozilla представила систему синтеза речи LPCNet
20 ноября 2018 года
Компания Mozilla развивает новую систему синтеза речи LPCNet, которая дополняет ранее запущенную инициативу по разработке системы распознавания речи. LPCNet обеспечивает более эффективный синтез речи благодаря комбинированию традиционных методов цифровой обработки сигналов (DSP) с механизмами синтеза на основе машинного обучения. Исходные тексты реализации LPCNet распространяются под лицензией BSD.
Несмотря на то, что современные модели синтеза речи на основе нейронных сетей, такие как WaveNet (Архивная копия от 27 мая 2017 на Wayback Machine), позволяют добиться превосходного качества синтеза, их реализация сильно усложнена и требует большой вычислительной мощности. Данная особенность затрудняет использование подобных систем для синтеза речи в режиме реального времени на таких устройствах, как телефоны.
В качестве выхода в LPCNet предлагается использовать DSP для LPC-фильтрации (Linear Prediction) и моделирования вокального тракта с последующей обработкой полученных параметров в рекуррентной нейронной сети. Особенностью LPCNet является то, что вместо передачи в нейронную сеть только выбранных сэмплов, производится приблизительное прогнозирование следующего сэмпла, что позволяет заметно сократить размер нейронной сети и уменьшить необходимые для её работы ресурсы. Таким образом, с нейронной сети снимается работа по моделированию вокального тракта и остаётся только задача корректировки проблем при прогнозировании.
Помимо синтеза речи LPCNet также может применяться и в других областях, требующих повышения качества голосового сигнала. Например, LPCNet подходит для создания технологий сжатия речи для передачи по низкоскоростным каналам связи (уже развивается соответствующий кодек), для устранения шумов, для изменения скорости воспроизведения речи, для фильтрации результата работы различных кодеков и для синтезирования недостающих фрагментов, утерянных из-за потери пакетов.
Код реализации LPCNet написан на языке Си с использованием Keras, высокоуровневого фреймворка для построения нейронных сетей, который может работать поверх TensorFlow, CNTK и Theano. Для работы требуется GPU (достаточно GT1060, но для обучения модели рекомендуется использовать более мощный GPU с поддержкой CUDA и CUDNN, например GTX 1080 Ti). Для загрузки доступны уже готовые модели, натренированные на голосовых данных от лаборатории университета Макгилла. Систему можно обучить и на своих данных, для этого потребуется несколько часов аннотированных записей голоса (например, можно научить LPCNet синтезировать речь любым голосом).
Источники[править]
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии[править]
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
