Наша облачная платформа Voximplant — это не только телефонные и видео звонки. Это еще и набор «батареек», которые мы постоянно улучшаем и расширяем. Одна из самых популярных функций: возможность синтезировать речь, просто вызвав JavaScript метод say во время звонка. Разрабатывать свой синтезатор речи — на самая лучшая идея, мы все-таки специализируемся на телеком бэкенде, написанном на плюсах и способном обрабатывать тысячи одновременных звонков и снабжать каждый из них JavaScript логикой в реальном времени. Мы используем решения партнеров и внимательно следим за всем новым, что появляется в индустрии. Хочется через несколько лет отойти от мема «Железная Женщина» :) Статья, адаптированный перевод которой мы сделали за эти выходные, рассказывает про WaveNet, модель для генерации звука (звуковых волн). В ней мы рассмотрим как WaveNet может генерировать речь, которая похожа на голос любого человека, а также звучать гораздо натуральнее любых существующих Text-to-Speech систем, улучшив качество более чем на 50%.Мы также продемонстрируем, что та же самая сеть может использоваться для создания других звуков, включая музыку, и покажем несколько автоматически сгенерированных примеров музыкальных композиций (пианино).
Говорящие машины
Позволить людям и машинам общаться голосом — давняя мечта людей о взаимодействии между ними. Возможности компьютеров понимать человеческую речь существенно улучшились за последние несколько лет благодаря применению глубоких нейронных сетей (яркий пример — Google Voice Search). Тем не менее, генерация речи — процесс, который обычно называют синтезированием речи или text-to-speech (TTS) — все еще, основан на использовании так называемого concatenative TTS. В нем используется большая база данных коротких фрагментов речи, записанных одним человеком. Фрагменты потом комбинируются, чтобы образовывать фразы. При таком подходе сложно модифицировать голос без записи новой базы данных: например, изменить на голос другого человека, или добавить эмоциональную окраску.
Это привело к большому спросу на параметрический TTS, где вся информация, необходимая для создания речи, хранится в параметрах модели и характер речи может контролироваться через настройки модели. Тем не менее, до сих пор параметрический TTS звучит не так натурально как concatenative вариант, по крайней мере в случае таких языков, как английский. Существующие параметрические модели обычно генерируют звук, прогоняя выходной сигнал через специальные обработчики, называемые вокодерами.
WaveNet меняет парадигму, генерируя звуковой сигнал по семплам. Это не только приводит к более натуральному звучанию речи, но и позволяет создавать любые звуки, включая музыку.
WaveNets
Обычно исследователи избегают моделирования аудио семплов, потому что их нужно генерировать очень много: до 16000 семплов в секунду или более, строго определенной формы в любых временных масштабах. Построение авторегрессионной модели, в которой каждый семпл зависит от всех предыдущих (in statistics-speak, each predictive distribution is conditioned on all previous observations) — это непростая задача.
Тем не менее, наши модели PixelRNN и PixelCNN, опубликованные ранее в этом году, показали, что возможно генерировать сложные естественные изображения не только по одному пикселю за момент времени, но и по одному цветовому каналу за момент времени, что требует тысячи предсказаний на изображение. Это вдохновило нас адаптировать 2х-мерные PixelNets в одномерную WaveNet.
Анимация выше показывает устройство WaveNet. Это сверточная нейронная сеть, где слои имеют разные факторы дилатации и позволяют ее рецептивному полю расти экспоненциально с глубиной и покрывать тысячи временных отрезков.
Во время обучения входящие последовательности представляют собой звуковые волны от примеров записи голоса. После тренировки можно с помощью сети генерировать синтетические фразы. На каждом шагу семплинга значение вычисляется из вероятностного распределения посчитанного сетью. Затем это значение возвращается на вход и делается новое предсказание для следующего шага. Создание семплов таким образом является достаточно ресурсоемкой задачей, но мы выяснили, что это необходимо для генерации сложных, реалистичных звуков.
Improving the State of the Art
Мы натренировали WaveNet использовав наборы данных от TTS Google, таким образом мы смогли оценить качество ее работы. Следующие графики показывают качество по шкале от 1 до 5 в сравнении с лучшими TTS от Google (параметричским и concatenative) и в сравнении с настоящей речью живого человека, использовав MOS (Mean Opinion Scores). MOS — это стандартный способ делать субъективные тесты качества звука, в тесте были использованы 100 предложений и собрано 500 более оценок. Как мы видим, WaveNets значительно уменьшили разрыв между качеством синтезированной и реально речи для английского и китайского языков (разница с предыдущими методами синтеза более 50%).
Как для китайского, так и для английского, текущий TTS от Google считается одним из лучших в мире, поэтому такое значительное улучшение для обоих языков с помощью одной модели — это большое достижение.
Далее несколько примеров, чтобы вы могли послушать и сравнить:
Английский (US English)
Параметрический
Пример №1
Пример №2
Concatenative
Пример №1
Пример №2
WaveNet
Пример №1
Пример №2
Китайский (Mandarin Chinese)
Параметрический
Пример №1
Пример №2
Concatenative
Пример №1
Пример №2
WaveNet
Пример №1
Пример №2
Понимать что нужно говорить
Чтобы использовать WaveNet для преобразования текста в речь нужно разъяснить что из себя представляет текст. Мы делаем это, преобразовывая текст в последовательность лингвистических и фонетических характеристик (каждая содержит информацию о текущий фонеме, слоге, слове и т.д.) и отправляем их в WaveNet. Это значит, что предсказания сети зависят не только от предыдущих аудио семплов, но и от того текста, который мы хотим преобразовать в речь.
Если мы обучим сеть без текстовых данных, она все еще будет способна генерировать речь, но в таком случае ей нужно будет придумывать что сказать. Как можно увидеть из примеров ниже, это приводит к некоторому подобию болтовни, в которой реальные слова перемежаются со сгенерированными звуками похожими на слова:
Пример №1
Пример №2
Пример №3
Пример №4
Пример №5
Пример №6
Заметьте, что звуки не представляющие из себя речь, такие как дыхание и движения рта, тоже иногда генерируется WaveNet; это показывает большую гибкость модели генерации аудио данных.
Также как вы видите из этих примеров, одна WaveNet сеть способна изучить характеристики разных голосов, мужских и женских. Чтобы дать ей возможность выбирать нужный голос для каждого высказывания мы поставили сети условие использовать идентификацию говорящего человека. Что еще интересно, мы выяснили, что обучение на многих разных говорящих людях улучшает качество моделирование для одного конкретного голоса, по сравнению с обучением только с помощью голоса этого одного человека, что предполагает некоторую форму передачи знаний при обучении.
Изменяя личность говорящего, мы можем сделать так, чтобы сеть говорила одни и те же вещи разными голосами:
Пример №1
Пример №2
Пример №3
Пример №4
Похожим образом мы можем передавать на вход модели дополнительную информацию, например, про эмоции или акценты, чтобы сделать речь еще более разнообразной и интересной.
Создание музыки
Так как WaveNets могут быть использованы для моделирования любого аудио, то мы решили, что было бы интересно попробовать сгенерировать музыку. В отличие от сценария с TTS мы не настраивали сеть на проигрывание чего-то конкретного (по нотам), мы, наоборот, дали возможность сети сгенерировать то что она хочет. После тренировки сети на входных данных от классической фортепианной музыки она создала несколько очаровательных произведений:
Пример №1
Пример №2
Пример №3
Пример №4
Пример №5
Пример №6
WaveNets открывают много новых возможностей для TTS, автоматического создания музыки и моделирования аудио в целом. Тот факт что подход к созданию 16КГц аудио с помощью пошагового создания семплов, используя нейронную сеть, вообще работает уже удивителен, но оказалось, что этот подход позволил добиться результата превосходящего самые продвинутые современные TTS системы. Мы с воодушевлением смотрим на другие возможные области применения.
Для более детальной информации рекомендуем почитать нашу письменную работу на эту тему.
Картинка для привлечения внимания взята из фильма Ex Machina
