За последние годы инструменты клонирования голоса эволюционировали от простейших синтезаторов речи до сложных аналоговых систем. Это неудивительно, ведь технологии развиваются с удивительной скоростью. Обычное чтение книги сменилось тем, что виртуальный ассистент читает текст вашим собственным голосом, пока вы заняты другими делами.
Все это стало возможным благодаря внедрению ИИ в технологии клонирования голоса. Клонирование голоса представляет собой процесс создания цифровой копии человеческого голоса. Такие платформы, как GitHub, предоставили инструменты для клонирования голоса, позволяя обучать искусственный интеллект распознаванию и воспроизведению разнообразных речевых особенностей, включая паттерны, акценты, интонации и модуляции голоса.
Звучит заманчиво? Читайте статью дальше, чтобы разобраться в принципах работы технологии клонирования голоса, получить доступ к ресурсам по изменению голоса на GitHub и узнать, как выбрать репозиторий, который лучше всего подходит для ваших задач.
В данной статье
Часть 1. Как создается клон голоса с помощью ИИ
Ранее для создания голосов использовались системы преобразования текста в речь (TTS), которые не могли передать тонкие человеческие эмоции и нюансы. Однако с развитием искусственного интеллекта и технологий глубокого обучения качество синтезированных голосов значительно возросло.
- Программное обеспечение для клонирования на основе ИИ, такое как Wondershare Filmora, позволяет загружать аудиофрагменты речи диктора в разных эмоциональных состояниях.
- Программа анализирует все особенности голоса диктора, включая его тембр и речевые шаблоны.
- Затем создается модель искусственного интеллекта, которая воспроизводит исходный аудиофрагмент и с помощью алгоритмов генерирует новые слова и предложения.
- В результате вы получаете клонированный голос настоящего человека, который звучит точно так же, как оригинал, если все сделано правильно.
Часть 2. Как работает клонирование голоса на GitHub
GitHub не занимается напрямую клонированием голосов. Вместо этого он предоставляет из себя платформу для обмена кодом, инструментами и ресурсами, которые могут быть использованы с целью разработки программного обеспечения для клонирования голосов на основе ИИ.
Другими словами, голосовые клоны на GitHub - это проекты с открытым исходным кодом, использующие фреймворк машинного обучения PyTorch для создания голосовых моделей. Этот фреймворк предназначен для работы с обучающими моделями, такими как Tracotron2, и используется для разработки и внедрения программных решений и инструментов.
Программное обеспечение состоит из трех основных элементов - кодера, синтезатора и вокодера.
- Кодировщик генерирует фрагменты голоса диктора.
- Синтезатор использует эти фрагменты для создания спектрограммы.
- Вокодер преобразует эту спектрограмму в звуковую речь.
Разработчики используют эти проекты с открытым исходным кодом для разработки и совершенствования инструментов голосового клонирования на GitHub, которые можно использовать в разных целях.
- Для создания контента, используемого в аудиокнигах и озвучке.
- В качестве голосовых помощников, таких как Siri или Alexa.
- Для редактирования аудио.
- В разработке технологий, улучшающих доступность для людей с ограниченными возможностями. Например, в инновационных медицинских технологиях для разработки решений, помогающих людям с нарушениями речи.
- В современных приложениях для преобразования текста в речь.
- В телекоммуникациях и сфере обслуживания клиентов.
- В кино и видеоиграх для воспроизведения голосов актеров озвучивания или создания новых персонажей.
Часть 3. Различные репозитории клонирования голоса на GitHub
На GitHub существует множество заслуживающих внимания репозиториев, посвященных голосовому клонированию. Хотя некоторые из них обладают более широким функционалом, все они могут быть использованы в различных случаях. Вот несколько примеров:
- Intelligent TransSpeaker от Coffee-Expert
Этот инструмент для голосового клонирования на GitHub использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для перевода видео на разные языки. Он сохраняет эмоциональные аспекты диктора, обеспечивая естественное восприятие контента для аудитории. Этот инструмент для голосового клонирования на GitHub разработан для преодоления языковых барьеров в онлайн-видеоконтенте.
Языки / Инструменты
CSS, SCSS, JupyterNotebook, HTML, JavaScript.
Основные возможности:
- Многоязычный перевод видео: Эта функция позволяет переводить видео на несколько языков. Она сохраняет эмоциональную окраску голоса диктора на разных языках, поэтому видеоролики будут понятны и близки представителям разных культур.
- Шумомодавление с помощью ИИ: Этот инструмент для голосового клонирования на GitHub использует алгоритмы шумоподавления, чтобы минимизировать фоновые помехи и улучшить качество звучания. Это улучшает распознавание речи при клонировании голоса и повышает точность перевода.
- Аудио-видео интеграция: Переведенное аудио без каких-либо проблем интегрируется в оригинальное видео, сохраняя его естественность и целостность. Несколько аудиозаписей можно объединить для создания качественных многоязычных видеороликов.
- Голосовое клонирование: Вы можете создавать аудиозаписи на целевом языке с использованием заранее обученной модели клонирования голоса. Функция голосового клонирования позволяет имитировать оригинального диктора, точно воспроизводя его голосовые особенности и эмоциональную подачу. Это повышает реалистичность переведенных видео.
Примеры использования:
Intelligent TransSpeaker применяется в видеоредакторах, а также в приложениях для перевода и синтеза голоса, включая инструменты для международных конференций и платформы для изучения языков. Создатели контента также могут найти это полезным.
- Текст в речь от Coqui.ai
Этот инструмент на GitHub использует технологии искусственного интеллекта и глубокого обучения для преобразования текста в речь. С предварительно обученными моделями для более чем 1100 языков, этот инструмент обладает универсальностью, позволяя создавать голосовые клоны как на популярных, так и на редких языках по всему миру. Если целевой язык отсутствует среди доступных, вы можете обучить новые модели или адаптировать существующие для работы на любом языке.
Здесь представлено руководство для начинающих по установке модели для преобразования текста в речь.
Языки / Инструменты
Python, Jupyter Notebook, HTML, Shell, Makefile.
Основные возможности:
- Эффективное обучение модели.
- Детализированные журналы обучения доступны в терминале и через интерфейс TensorBoard.
- Готовые к использованию модели искусственного интеллекта.
- Многоязычная система.
- Высокопроизводительные модели преобразования текста в речь, включающие кодировщик диктора для вычисления его характеристик, а также такие технологии, как Tacotron2 для генерации речи и вокодеры, например GAN-TTS и WaveGrad.
- Инструменты для обучения и тестирования моделей.
- Модульная кодовая база, позволяющая реализовывать новые идеи.
Примеры использования:
Для разработчиков, ищущих универсальные инструменты для преобразования текста в речь (TTS) и голосового клонирования, которые можно использовать в различных сферах, таких как голосовые помощники для обработки пользовательских запросов или автоматические объявления, этот инструмент станет отличным выбором.
TTS можно установить как на Ubuntu, так и на Windows. Если вам нужен только синтез речи с использованием готовых моделей, рекомендуется установка через PyPI. Для кодирования и обучения новых моделей рекомендуется клонировать репозиторий TTS и установить его локально.
- GPT-SoVITS от RCV-Boss
Этот инструмент для голосового клонирования на GitHub предоставляет веб-интерфейс для преобразования голоса и текста в речь. Для обучения модели TTS, способной клонировать голос, требуется всего одна минута голосовых данных.
Языки / Инструменты.
Python, Jupyter Notebook.
Основные возможности:
- Использует GPT для генерации высококачественного текстового ввода.
- Обеспечивает точный контроль над ритмом и интонацией речи.
- Zero-shot TTS: мгновенное преобразование текста в речь с использованием 5-секундного голосового образца.
- Few-shot TTS: обучение моделей на аудиоданных длительностью в 1 минуту для повышения реалистичности и схожести голоса.
- Кросс-языковая поддержка: генерация речи на языках, отличных от исходного набора данных. В настоящее время GPT-SoVITS поддерживает английский, японский и китайский языки.
- Инструменты WebUI: встроены функции, такие как автоматическая сегментация обучающих данных, разделение голосового сопровождения, китайский ASR и маркировка текста, чтобы помочь начинающим в создании наборов данных и моделей GPT-SoVITS.
Примеры использования:
Реалистичные закадровые голоса для документальных фильмов. Любое программное обеспечение или инструменты, требующие высококачественного аудио или преобразования текста в речь.
GPT-SoVITS имеет различные инструкции по установке для пользователей Windows, macOS и Linux. Пользователи в Китае могут ознакомиться с полным функционалом GPT-SoVITS в режиме онлайн с помощью AutoDL Cloud Docker.
- OpenVoice от My Shell AI
OpenVoice - это инструмент на GitHub для мгновенного голосового клонирования с использованием ИИ, позволяющий воспроизводить голоса и создавать речь на разных языках. Этот инструмент определяет, контролирует и воспроизводит типы и стили голоса, включая акцент, эмоции, ритм, паузы и интонацию.
Языки / Инструменты
Python, Jupyter Notebook.
Основные возможности:
- Точное клонирование тембра голоса и генерация речи на нескольких языках.
- Детализированный контроль над стилем голоса.
- Zero-shot - клонирование голоса с кросс-языковой поддержкой.
В апреле 2022 года был выпущен OpenVoice V2, в котором были обновлены следующие функции:
- Повышенное качество аудио.
- Нативная поддержка нескольких языков, включая английский, французский, испанский, китайский, японский и корейский.
- Бесплатное использование в коммерческих проектах.
Примеры использования:
Идеально подходит для интеграции в различные приложения, особенно с функциями обработки речи, такими как межъязыковой перевод в реальном времени - например, для видеоконференций и инструментов поддержки клиентов.
- Bark от Serp AI
В качестве улучшения к Bark AI, этот инструмент для клонирования голоса на GitHub представляет собой генеративную аудиомодель, которая позволяет создавать звук по текстовым подсказкам и клонировать голоса на основе коротких аудиообразцов. Для клонирования голоса требуется аудиообразец продолжительностью 5–12 секунд. Для достижения наилучших результатов рекомендуется создать несколько вариантов клона, пока один из них не будет максимально приближен к оригинальному голосу диктора.
Языки / Инструменты
Python, Jupyter Notebook.
Основные возможности:
- Иностранный язык: Bark поддерживает множество языков и автоматически определяет язык по тексту. Он применяет родной акцент для улучшения качества результата. Однако эта функция пока находится на стадии доработки.
- Музыка: Этот инструмент для клонирования голоса на GitHub может преобразовывать текст в музыкальное сопровождение. Чтобы повысить эффективность работы, добавляйте музыкальные ноты в текстовые подсказки.
- Предустановки голосов и клонирование: Bark способен определять и воспроизводить тоны и стили голоса, сохраняя музыкальные и фоновые элементы из оригинального аудио.
- Подсказки диктора: Гибкость инструмента позволяет задавать подсказки, такие как "диктор", "мужчина" или "женщина", чтобы улучшить качество результатов при создании видео.
Примеры использования
Идеально подходит для проектов, где требуется реалистичный синтез голоса, включая персонализированные голосовые уведомления, интерактивные музыкальные плееры и приложения для изучения языков.
- Речевые базы данных от LianaMikael
Хотя это не GitHub-репозиторий для клонирования голоса, данный инструмент может быть полезен, если вы планируете обучать ИИ-модели для голосового клонирования, используя репозитории, упомянутые в этой статье.
Это сборник общедоступных речевых наборов данных, предназначенных для работы с текстовыми задачами, поскольку большинство аудиоданных сосредоточено на преобразовании речи в текст. Помимо обучения моделей голосового клонирования ИИ, эти наборы можно использовать для биометрической идентификации дикторов, улучшения качества речи и задач шумоподавления.
Этот репозиторий содержит наборы данных для клонирования голоса, включающих более 7000 дикторов разной этнической принадлежности, с разнообразными эмоциями, интонациями, акцентами и возрастами. Также включена коллекция фоновых звуков из реальных условий, которые могут быть использованы для обучения моделей в условиях реального шума.
При выборе инструмента для голосового клонирования на GitHub обращайте внимание на следующие аспекты:
- Выбирайте такие модели, как Tacotron2 или WaveNet, поскольку они, как правило, предлагают более качественный результат.
- Должна быть понятная и подробная документация, которая поможет вам понять, как настроить и использовать инструмент.
- Наличие нужных вам языков. Одни модели ориентированы исключительно на английский язык, в то время как другие способны работать с несколькими языками. Также обратите внимание на то, может ли модель обрабатывать несколько акцентов и тонов голоса.
Бонус: Filmora - лучший выбор для клонирования голоса
Хотя голосовые клоны на GitHub с открытым исходным кодом предлагают настраиваемые решения для клонирования голоса, но они могут иметь определенные ограничения. Инструменты для клонирования голоса на GitHub ориентированы на разработчиков, обладающих техническими навыками для установки, настройки, обучения моделей ИИ и их эффективного использования.
Некоторые из этих репозиториев имеют сложные рабочие процессы, которые могут быть трудными для новичков. Кроме того, качество результата может быть непостоянным, поскольку оно сильно зависит от набора данных, использованных для обучения модели, сложности самой модели и вашей способности точно настроить ее для достижения цели.
С такими инструментами, как Wondershare Filmora, можно легко избежать этих трудностей. Filmora предоставляет удобный и интуитивно понятный рабочий процесс, позволяющий создавать высококачественные работы независимо от уровня вашей технической подготовки. Ниже представлены некоторые функции Filmora:
- Filmora - это инструмент, основанный на технологиях искусственного интеллекта, который обеспечивает удобное редактирование видео, совместную работу и обработку текста. Программа включает функцию преобразования текста в видео, позволяющую воплотить ваши идеи в жизнь. Filmora можно использовать для создания описаний видео, добавления убедительных титров, а также для удаления или маскировки нежелательных объектов на видео.
- Функционал Filmora выходит за рамки видеоредактирования: этот универсальный ИИ-инструмент может генерировать музыку, изменять или растягивать звук, клонировать голоса, преобразовывать текст в речь и обратно.
- Filmora объединяет возможности видеомонтажа и аудиоредактирования с функцией клонирования голоса. Она позволяет записывать и воспроизводить ваш голос на разных языках для самых разнообразных задач. Инструмент также предлагает точную настройку голоса для различных форматов, таких как новостные репортажи, социальные сети или презентации.
Помните: эта потрясающая функция клонирования голоса доступна только для вас!
Как клонировать свой голос с помощью Filmora?
- Шаг 1: Откройте Filmora на своем мобильном телефоне или компьютере. Если у вас нет приложения Filmora, скачайте его здесь.
- Шаг 2: Перейдите на вкладку "Текст". Перетащите текстовое поле в выделенную область.
- Шаг 3: Нажмите на раздел "Текст в речь" или "Текст в видео".
- Шаг 4: Выберите нужный язык.
- Шаг 5: Нажмите на "Клонирование голоса", чтобы добавить ваш голос.
- Шаг 6: От вас потребуется согласие на запись вашего голоса.
- Шаг 7: После этого вам будет предоставлен сценарий для чтения вслух. Прочитайте сценарий, чтобы записать свой голос.
- Шаг 8: Как только вы закончите, нажмите на кнопку "Клонирование голоса".
- Шаг 9: ИИ проанализирует образец вашего голоса и уловит его тон с эмоциями.
- Шаг 10: Ваш голосовой клон появится на вкладке "Текст в речь".
Заключение
В заключение стоит отметить, что технологии клонирования голоса всё шире применяются в различных сферах - от индустрии развлечений и разработки игр до создания контента и поддержки клиентов. Для адаптации к этим технологическим достижениям используются такие ресурсы, как репозитории GitHub, помогающие разработчикам создавать, обучать, использовать и адаптировать инструменты клонирования голоса для различных целей.
Для начинающих, ищущих простой и интуитивно понятный способ освоить клонирование голоса, инструменты вроде Filmora станут отличным выбором. Filmora упрощает процесс клонирования голоса, делая его доступным как для разработчиков, так и для пользователей без технического опыта!
Видеоредактор, который делает процесс редактирования эффективным и увлекательным.
