国产最强语音大模型诞生,MaskGCT宣布开源,声音效果媲美人类
来源:机器之心
时间:2024-10-31 18:36:59 436浏览 收藏
一分耕耘,一分收获!既然都打开这篇《国产最强语音大模型诞生,MaskGCT宣布开源,声音效果媲美人类》,就坚持看下去,学下去吧!本文主要会给大家讲到等等知识点,如果大家对本文有好的建议或者看到有不足之处,非常欢迎大家积极提出!在后续文章我会继续更新科技周边相关的内容,希望对大家都有所帮助!
AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com
近期,港中大(深圳)联手趣丸科技联合推出了新一代大规模声音克隆 TTS 模型 ——MaskGCT。该模型在包含 10 万小时多语言数据的 Emilia 数据集上进行训练,展现出超自然的语音克隆、风格迁移以及跨语言生成能力,同时保持了较强的稳定性。MaskGCT 已在香港中文大学(深圳)与上海人工智能实验室联合开发的开源系统 Amphion 发布。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2409.00750
样例展示:https://maskgct.github.io
模型下载:https://huggingface.co/amphion/maskgct
Demo 展示:https://huggingface.co/spaces/amphion/maskgct
项目地址:https://github.com/open-mmlab/Amphion/tree/main/models/tts/maskgct
公测应用:voice.funnycp.com
本文介绍了一种名为 Masked Generative Codec Transformer(MaskGCT)的全非自回归 TTS 模型。
现有大规模文本到语音(TTS)系统通常分为自回归和非自回归系统。自回归系统隐式地建模持续时间,但在鲁棒性和持续时间可控性方面存在一定缺陷。非自回归系统在训练过程中需要显式的文本与语音对齐信息,并预测语言单元(如音素)的持续时间,这可能会影响其自然度。
该模型消除了文本与语音监督之间的显式对齐需求,以及音素级持续时间预测。MaskGCT 是一个两阶段模型:在第一阶段,模型使用文本预测从语音自监督学习(SSL)模型中提取的语义标记;在第二阶段,模型基于这些语义标记预测声学标记。MaskGCT 遵循掩码预测学习范式。在训练过程中,MaskGCT 学习根据给定的条件和提示预测掩码的语义或声学标记。在推理过程中,模型以并行方式生成指定长度的标记。通过对 10 万小时的自然语音进行实验,结果表明 MaskGCT 在质量、相似度和可理解性方面优于当前最先进的零样本 TTS 系统。
一、方法
MaskGCT 模型由四个主要组件组成:
1. 语音语义表示编解码器:将语音转换为语义标记。
2. 语音声学编解码器:从声学标记重建波形。
3. 文本到语义模型:使用文本和提示语义标记预测语义标记。
4. 语义到声学模型:基于语义标记预测声学标记。
语音语义表示编解码器用于将语音转换为离散的语义标记,这些标记通常通过离散化来自语音自监督学习(SSL)模型的特征获得。与以往使用 k-means 方法离散化语义特征相比,这种方法可能导致信息损失,从而影响高质量语音的重建或声学标记的精确预测,尤其是在音调丰富的语言中。为了最小化信息损失,本文训练了一个 VQ-VAE 模型来学习一个向量量化码本,该码本能够从语音 SSL 模型中重建语音语义表示。具体来说,使用 W2v-BERT 2.0 模型的第 17 层隐藏状态作为语音编码器的语义特征,编码器和解码器由多个 ConvNext 块组成。通过改进的 VQ-GAN 和 DAC 方法,使用因子分解码将编码器输出投影到低维潜在变量空间。
语音声学编解码器旨在将语音波形量化为多层离散标记,同时尽可能保留语音的所有信息。本文采用残差向量量化(Residual Vector Quantization, RVQ)方法,将 24K 采样率的语音波形压缩为 12 层的离散标记。此外,模型使用 Vocos 架构作为解码器,以提高训练和推理效率。
文本到语义模型采用非自回归掩码生成 Transformer,而不使用自回归模型或任何文本到语音的对齐信息。在训练过程中,我们随机提取语义标记序列的前缀部分作为提示,以利用语言模型的上下文学习能力。我们使用 Llama 风格的 Transformer 作为模型的主干,结合门控线性单元(GLU)和 GELU 激活函数、旋转位置编码等,但将因果注意力替换为双向注意力。还使用了接受时间步 t 作为条件的自适应 RMSNorm。在推理过程中,我们生成任意指定长度的目标语义标记序列,条件是文本和提示语义标记序列。本文还训练了一个基于流匹配的持续时间预测模型,以预测基于文本和提示语音持续时间的总持续时间,利用上下文学习。
语义到声学模型同样采用非自回归掩码生成 Transformer,该模型以语义标记为条件,生成多层声学标记序列以重建高质量语音波形。
二、样例展示
MaskGCT 能超自然地模拟参考音频音色与风格,并跨语言生成音频:
参考音频:中文克隆效果: 英文克隆效果: MaskGCT 还能够模仿动画人物和名人的声音,猜猜下面的音频都是谁?
王远程:香港中文大学(深圳)计算机科学专业的二年级博士生,研究聚焦语音合成与表征领域,曾作为共同第一作者,研发新一代语音合成系统 NaturalSpeech 3。
武执政:香港中文大学(深圳)副教授、博导,港中大深圳 - 趣丸科技联合实验室主任。入选国家级青年人才,连续多次入选斯坦福大学 “全球前 2%顶尖科学家”、爱思唯尔 “中国高被引学者” 榜单。
曾锐鸿:趣丸科技资深语音算法工程师,研究聚焦跨语言零样本语音合成。曾在顶级期刊 ACM TWEB 发表论文,以及多篇语音识别和语音合成相关发明专利。
詹皓粤:趣丸科技资深语音算法工程师,研究聚焦跨语言零样本语音合成,曾发表多篇领域顶会论文及发明专利。
张强:趣丸科技人工智能研究中心副主任,人工智能高级工程师,专注研究人工智能算法,目前主持语音大模型、2D 和 3D 数字人等技术的研发。
张顺四:趣丸科技副总裁兼人工智能研究中心主任,人工智能高级工程师,粤港澳人工智能产业智库专家,长期从事低延迟音视频通讯技术和人工智能技术的研究,主导过千万级日活产品。发表技术发明专利 30 余篇,发表 EI 3 篇,SCI 3 篇。
文中关于产业,趣丸科技,MaskGCT的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《国产最强语音大模型诞生,MaskGCT宣布开源,声音效果媲美人类》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
235 收藏
-
469 收藏
-
310 收藏
-
400 收藏
-
374 收藏
-
458 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 立即学习 541次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 立即学习 506次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 立即学习 497次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 立即学习 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 立即学习 484次学习