Clonado de Voz Neural: ¡Escucha voces clonadas increíbles!

Contenidos 📖

1. Introducción
2. ¿Qué es el clonado de voz?
3. ¿Cómo funciona el sistema de clonado de voz neural?
4. Fase 1: Entrenamiento del modelo generativo multihablante y del embedding del hablante
5. Fase 2: Clonado vocal usando adaptación del hablante
   • 5.1. Enfoque de adaptación de embedding solamente
   • 5.2. Enfoque de adaptación de todo el modelo
6. Fase 3: Generación de voz a partir de texto
7. Enfoque de codificación del hablante
8. Resultados y ejemplos
9. Conclusiones
10. Recursos adicionales

👉 ¿Qué es el clonado de voz?

El clonado de voz es una técnica que permite generar audio sintetizado en la voz de una persona específica. Es decir, es posible hacer que un sistema de inteligencia artificial sea capaz de hablar en la misma voz que un hablante real, incluso utilizando diferentes palabras.

👉 ¿Cómo funciona el sistema de clonado de voz neural?

El sistema de clonado de voz neural desarrollado por el laboratorio de IA de Baidu utiliza una red neuronal para aprender los parámetros de la voz de un hablante y generar nuevos audios basados en esos parámetros. Para lograr esto, el sistema se divide en tres fases principales:

Fase 1: Entrenamiento del modelo generativo multihablante y del embedding del hablante

En esta fase, se entrena un modelo generativo utilizando datos de múltiples hablantes. Este modelo aprende a generar audio basado en el texto de entrada y en el embedding del hablante. El embedding del hablante es una representación numérica de las características de la voz del hablante, como el tono, el acento y el timbre.

Fase 2: Clonado vocal usando adaptación del hablante

En esta fase, se clona la voz de un hablante específico. El sistema utiliza dos enfoques diferentes para adaptarse al hablante objetivo:

• Enfoque de adaptación de embedding solamente: En este enfoque, se ajusta únicamente el embedding del hablante del modelo pre-entrenado para que coincida con las características del hablante objetivo. Esto permite generar audio en la voz del hablante objetivo usando el modelo generativo existente.

• Enfoque de adaptación de todo el modelo: En este enfoque, además de ajustar el embedding del hablante, se ajustan también los parámetros del modelo generativo. Esto brinda más flexibilidad y permite un mayor grado de adaptación al hablante objetivo.

Fase 3: Generación de voz a partir de texto

En esta fase, el sistema es capaz de generar audio sintetizado en la voz del hablante objetivo a partir de texto de entrada. Al hacer uso del embedding del hablante adaptado, el modelo generativo es capaz de sintetizar el audio con las características vocales del hablante objetivo.

👉 Enfoque de codificación del hablante

Además del clonado de voz mediante la adaptación del hablante, el sistema también utiliza un enfoque de codificación del hablante para generar embeddings de voz. En este enfoque, se entrena un modelo de codificación del hablante que Toma muestras de audio del hablante objetivo como entrada y Genera su correspondiente embedding. Este embedding del hablante codificado se utiliza luego en la fase de generación de voz.

👉 Resultados y ejemplos

El sistema de clonado de voz neural ha obtenido resultados prometedores. Se ha logrado generar audio sintetizado en la voz de hablantes específicos que suena muy similar a la voz original. Incluso se han realizado pruebas con hablantes diferentes en cuanto al género y se ha logrado una buena calidad de clonado de voz.

¡No te pierdas la oportunidad de escuchar las muestras de audio generadas por este sistema! Te aseguro que te sorprenderás con la calidad y la similitud de las voces clonadas.

❓ Conclusiones

El clonado de voz con un número reducido de muestras es un avance significativo en el campo de la síntesis de voz. Esta tecnología tiene el potencial de tener aplicaciones en áreas como la locución de audio, la asistencia virtual y la personalización de productos y servicios basados en voz.

Recursos adicionales 📚

• Paper original del clonado de voz neural de Baidu
• Ejemplos de audio generados por el sistema