Deep learning speech synthesis
ஆழமான கற்றல் பேச்சு தொகுப்பு ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் (டி. என். என்) பயன்படுத்தி உரை (உரை-க்கு-பேச்சு) அல்லது ஸ்பெக்ட்ரம் (வோகோடர்) ஆகியவற்றிலிருந்து செயற்கை பேச்சை உருவாக்குகிறது. ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அதிக அளவு பதிவு செய்யப்பட்ட பேச்சு மற்றும் உரை-க்கு-பேச்சு அமைப்பின் விஷயத்தில், தொடர்புடைய லேபிள்கள் மற்றும்/அல்லது உள்ளீட்டு உரையைப் பயன்படுத்தி பயிற்சி அளிக்கப்படுகின்றன. சில டிஎன்என் அடிப்படையிலான பேச்சு தொகுப்பான்கள் மனித குரலின் இயல்பான தன்மையை அணுகுகின்றன. ஒரு உள்ளீட்டு உரை அல்லது மொழியியல் அலகின் சில வரிசையைப் பொறுத்தவரை, மாதிரி அளவுரு எங்கே என்பதன் மூலம் இலக்கு பேச்சைப் பெறலாம். பொதுவாக, உள்ளீட்டு உரை முதலில் ஒரு ஒலி அம்ச ஜெனரேட்டருக்கு அனுப்பப்படும், பின்னர் ஒலி அம்சங்கள் நரம்பியல் வோக்கோடருக்கு அனுப்பப்படும். ஒலி அம்ச ஜெனரேட்டரைப் பொறுத்தவரை, இழப்பு செயல்பாடு பொதுவாக எல் 1 அல்லது எல் 2 இழப்பு ஆகும். இந்த இழப்பு செயல்பாடுகள் வெளியீட்டு ஒலி அம்ச விநியோகங்கள் காஸியன் அல்லது லாப்லாசியனாக இருக்க வேண்டும் என்ற தடையை விதிக்கின்றன. நடைமுறையில், மனித குரல் இசைக்குழு தோராயமாக 300 முதல் 4000 ஹெர்ட்ஸ் வரை இருப்பதால், இழப்பு செயல்பாடு இந்த வரம்பில் அதிக அபராதத்தைக் கொண்டிருக்க வடிவமைக்கப்படும்ஃ மனித குரல் இசைக்குழுவிலிருந்து இழப்பு எங்கே மற்றும் பொதுவாக ஒரு அளவிடுதல் ஆகும். ஒலி அம்சம் பொதுவாக மெல் அளவில் ஸ்பெக்ட்ரோகிராம் அல்லது ஸ்பெக்ட்ரோகிராம் ஆகும். இந்த அம்சங்கள் பேச்சு சமிக்ஞையின் நேர-அதிர்வெண் உறவைப் பிடிக்கிறது, எனவே, இந்த ஒலி அம்சங்களுடன் புத்திசாலித்தனமான வெளியீடுகளை உருவாக்க போதுமானது. பேச்சு அடையாளம் காணும் பணியில் பயன்படுத்தப்படும் மெல்-அதிர்வெண் செப்ஸ்ட்ரம் அம்சம் பேச்சு தொகுப்புக்கு ஏற்றது அல்ல, ஏனெனில் இது அதிக தகவல்களைக் குறைக்கிறது. சுருக்கமான வரலாறு 2016 செப்டம்பரில், ஆழமான கற்றல் அடிப்படையிலான மாதிரிகள் மூல அலைவடிவங்களை மாதிரியாக்கும் திறன் கொண்டவை மற்றும் ஸ்பெக்ட்ரோகிராம்கள் அல்லது மெல்-ஸ்பெக்ட்ரோகிராம்கள் போன்ற ஒலி அம்சங்களிலிருந்து பேச்சை உருவாக்கும் திறன் கொண்டவை என்பதை நிரூபிக்கும் வகையில், மூல ஆடியோ அலைவடிவங்களின் ஆழமான உற்பத்தி மாதிரியான வேவ்நெட்டை டீப் மைண்ட் முன்மொழிந்தது. வேவ்நெட் ஆரம்பத்தில் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலையுயர்ந்ததாகவும், நுகர்வோர் தயாரிப்புகளில் பயன்படுத்த மெதுவானதாகவும் கருதப்பட்டாலும், அதன் வெளியீட்டிற்கு ஒரு வருடம் கழித்து, டீப் மைண்ட் வேவ்நெட்டின் மாற்றியமைக்கப்பட்ட பதிப்பை வெளியிட்டது, இது "இணையான வேவ்நெட்" என்று அழைக்கப்படுகிறது, இது அசலை விட 1,000 வேகமான உற்பத்தி மாதிரியாகும். 2017 ஆம் ஆண்டின் தொடக்கத்தில், மிலா எண்ட்-டு-எண்ட் முறையில் மூல அலைவடிவத்தை உற்பத்தி செய்வதற்கான ஒரு மாதிரியான சார்2வாவை முன்மொழிந்தார். அதே ஆண்டில், கூகிள் மற்றும் பேஸ்புக் முறையே டாகோட்ரான் மற்றும் வாய்ஸ்லூப் ஆகியவற்றை உள்ளீட்டு உரையிலிருந்து நேரடியாக ஒலி அம்சங்களை உருவாக்க முன்மொழிந்தன; சில மாதங்களுக்குப் பிறகு, கூகிள் டாகோட்ரான் 2 ஐ முன்மொழிந்தது, இது வேவ்நெட் வோகோடரை திருத்தப்பட்ட டாகோட்ரான் கட்டமைப்புடன் இணைத்து இறுதி முதல் இறுதி பேச்சு தொகுப்பைச் செய்தது. Tacotron2 மனித குரலை நெருங்கும் உயர்தர பேச்சை உருவாக்க முடியும். அப்போதிருந்து, எண்ட்-டு-எண்ட் முறைகள் வெப்பமான ஆராய்ச்சி தலைப்பாக மாறிவிட்டன, ஏனெனில் உலகெங்கிலும் உள்ள பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் எண்ட்-டு-எண்ட் பேச்சு தொகுப்பான்களின் சக்தியைக் கவனிக்கத் தொடங்கியுள்ளனர். அரை மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் தற்போது, சுய மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் பெயரிடப்படாத தரவை சிறப்பாகப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் அதிக கவனத்தைப் பெற்றுள்ளது. சுய மேற்பார்வை இழப்பின் உதவியுடன், இணைக்கப்பட்ட தரவுகளின் தேவை குறைகிறது என்று ஆராய்ச்சி காட்டுகிறது. பூஜ்ஜிய-ஷாட் பேச்சாளர் தழுவல் பூஜ்ஜிய-ஷாட் பேச்சாளர் தழுவல் நம்பிக்கைக்குரியது, ஏனெனில் ஒரு ஒற்றை மாதிரி பல்வேறு பேச்சாளர் பாணிகள் மற்றும் சிறப்பியல்புகளுடன் பேச்சை உருவாக்க முடியும். ஜூன் 2018 இல், கூகிள் முன் பயிற்சி பெற்ற பேச்சாளர் சரிபார்ப்பு மாதிரிகளை பேச்சாளர் குறியாக்கிகளாகப் பயன்படுத்த முன்மொழிந்தது. ஸ்பீக்கர் குறியாக்கிகள் பின்னர் நரம்பியல் உரை-க்கு-பேச்சு மாதிரிகளின் ஒரு பகுதியாக மாறும், இதனால் அது வெளியீட்டு பேச்சின் பாணி மற்றும் பண்புகளை தீர்மானிக்க முடியும். பல பாணிகளுடன் பேச்சை உருவாக்க ஒரே மாதிரியை மட்டுமே பயன்படுத்த முடியும் என்பதை இந்த நடைமுறை சமூகத்திற்குக் காட்டியுள்ளது. நரம்பியல் வோகோடர் ஆழமான கற்றல் அடிப்படையிலான பேச்சு தொகுப்பில், நரம்பியல் வோகோடர் ஒலி அம்சங்களிலிருந்து உயர்தர பேச்சை உருவாக்குவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. 2016 ஆம் ஆண்டில் முன்மொழியப்பட்ட வேவ்நெட் மாதிரி பேச்சு தரத்தில் சிறந்த செயல்திறனை அடைகிறது. நிபந்தனைக்குட்பட்ட நிகழ்தகவுகளின் விளைபொருளாக ஒரு அலைவடிவத்தின் கூட்டு நிகழ்தகவை வேவெனெட் பின்வருமாறு காரணியாக்கியது, பல விரிவடைந்த கன்வொல்யூஷன் அடுக்குகள் உட்பட மாதிரி அளவுரு எங்கே. எனவே, ஒவ்வொரு ஆடியோ மாதிரியும் முந்தைய அனைத்து நேர நடவடிக்கைகளிலும் மாதிரிகளில் நிபந்தனை செய்யப்படுகிறது. இருப்பினும், வேவ்நெட்டின் தன்னியக்க-பின்னடைவு தன்மை அனுமான செயல்முறையை வியத்தகு முறையில் மெதுவாக ஆக்குகிறது. இந்தப் பிரச்சினையைத் தீர்க்க, பேரலல் வேவ்நெட் முன்மொழியப்பட்டது. பேரலல் வேவ்நெட் என்பது ஒரு தலைகீழ் தன்னியக்க ஓட்ட அடிப்படையிலான மாதிரியாகும், இது முன் பயிற்சி பெற்ற ஆசிரியர் வேவ்நெட் மாதிரியுடன் அறிவு வடிகட்டுதல் மூலம் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது. இத்தகைய தலைகீழ் தன்னியக்க பின்னடைவு ஓட்ட அடிப்படையிலான மாதிரிகள் அனுமானத்தைச் செய்யும்போது தானாக-பின்னடைவு இல்லாதவை என்பதால், அனுமான வேகம் நிகழ்நேரத்தை விட வேகமாக இருக்கும். இதற்கிடையில், என்விடியா ஒரு ஓட்டம் அடிப்படையிலான வேவ்கிலோ மாதிரியை முன்மொழிந்தது, இது நிகழ்நேரத்தை விட வேகமாக பேச்சை உருவாக்க முடியும். இருப்பினும், அதிக அனுமான வேகம் இருந்தபோதிலும், இணையான வேவ்நெட் முன் பயிற்சி பெற்ற வேவ்நெட் மாதிரி தேவைப்படுவதற்கான வரம்பைக் கொண்டுள்ளது, இதனால் வேவ்க்ளோ வரையறுக்கப்பட்ட கணினி சாதனங்களுடன் ஒன்றிணைக்க பல வாரங்கள் ஆகும். இந்த சிக்கலை இணையான வேவ்கேன் மூலம் தீர்க்கப்பட்டுள்ளது, இது பல தெளிவுத்திறன் நிறமாலை இழப்பு மற்றும் GAN கற்றல் உத்திகள் மூலம் பேச்சை உருவாக்க கற்றுக்கொள்கிறது. குறிப்புகள் பேச்சு தொகுப்பு செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள் உதவி தொழில்நுட்பம் மனித-கணினி தொடர்புகளின் கணக்கீட்டு மொழியியல் வரலாற்றை ஆடிட்டரி காட்சிப்படுத்துகிறது