Deep learning speech synthesis
ڈیپ لرننگ اسپیچ سنتھسیس متن (ٹیکسٹ ٹو اسپیچ) یا سپیکٹرم (ووکوڈر) سے مصنوعی تقریر تیار کرنے کے لیے ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (ڈی این این) کا استعمال کرتا ہے۔ ڈیپ نیورل نیٹ ورکس کو بڑی مقدار میں ریکارڈ شدہ تقریر کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے اور ٹیکسٹ ٹو اسپیچ سسٹم کے معاملے میں، متعلقہ لیبل اور/یا ان پٹ ٹیکسٹ کا استعمال کیا جاتا ہے۔ کچھ ڈی این این پر مبنی اسپیچ سنتھسائزر انسانی آواز کی فطریتا کے قریب پہنچ رہے ہیں۔ تشکیل ایک ان پٹ متن یا لسانی اکائی کی کچھ ترتیب کو دیکھتے ہوئے، ٹارگٹ اسپیچ کو ماڈل پیرامیٹر کہاں ہے اس سے اخذ کیا جا سکتا ہے۔ عام طور پر، ان پٹ ٹیکسٹ کو پہلے ایک صوتی فیچر جنریٹر کو منتقل کیا جائے گا، پھر صوتی خصوصیات کو نیورل ووکر کو منتقل کیا جاتا ہے۔ صوتی فیچر جنریٹر کے لیے، لاس فنکشن عام طور پر ایل 1 یا ایل 2 لاس ہوتا ہے۔ یہ نقصان کے افعال ایک رکاوٹ عائد کرتے ہیں کہ آؤٹ پٹ صوتی خصوصیت کی تقسیم گوسیئن یا لیپلاسیئن ہونی چاہیے۔ عملی طور پر، چونکہ انسانی وائس بینڈ تقریبا 300 سے 4000 ہرٹز تک ہوتا ہے، اس لیے لاس فنکشن کو اس حد پر زیادہ پنالٹی کے لیے ڈیزائن کیا جائے گا: جہاں انسانی وائس بینڈ سے نقصان ہوتا ہے اور عام طور پر تقریبا 0.5 اسکیلر ہوتا ہے۔ صوتی خصوصیت عام طور پر میل پیمانے میں سپیکٹروگرام یا سپیکٹروگرام ہے۔ یہ خصوصیات اسپیچ سگنل کے ٹائم فریکوئنسی ریلیشن پر قبضہ کرتی ہیں اور اس طرح، ان صوتی خصوصیات کے ساتھ ذہین آؤٹ پٹ پیدا کرنا کافی ہے۔ تقریر کی شناخت کے کام میں استعمال ہونے والی میل فریکوئنسی سیپسٹرم خصوصیت تقریر کی ترکیب کے لیے موزوں نہیں ہے کیونکہ اس سے بہت زیادہ معلومات کم ہو جاتی ہیں۔ مختصر تاریخ ستمبر 2016 میں، ڈیپ مائنڈ نے ویو نیٹ کی تجویز پیش کی، جو خام آڈیو لہر کی شکلوں کا ایک گہرا پیداواری ماڈل ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ گہری سیکھنے پر مبنی ماڈل خام لہر کی شکلوں کو ماڈلنگ کرنے اور صوتی خصوصیات جیسے سپیکٹروگرام یا میل سپیکٹروگرام سے تقریر پیدا کرنے کے قابل ہیں۔ اگرچہ ویو نیٹ کو ابتدائی طور پر کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا اور اس وقت صارفین کی مصنوعات میں استعمال کرنے میں سست سمجھا جاتا تھا، اس کی ریلیز کے ایک سال بعد، ڈیپ مائنڈ نے ویو نیٹ کے ایک ترمیم شدہ ورژن کی نقاب کشائی کی جسے "متوازی ویو نیٹ" کے نام سے جانا جاتا ہے، جو اصل سے 1,000 تیز پروڈکشن ماڈل ہے۔ 2017 کے اوائل میں، میلا نے چار 2 ویو کی تجویز پیش کی، جو ایک اینڈ ٹو اینڈ طریقہ کار میں خام لہر کی شکل پیدا کرنے کے لیے ایک ماڈل ہے۔ اسی سال، گوگل اور فیس بک نے ان پٹ ٹیکسٹ سے براہ راست صوتی خصوصیات پیدا کرنے کے لیے بالترتیب ٹیکوٹرون اور وائس لوپ کی تجویز پیش کی۔ مہینوں بعد، گوگل نے ٹیکوٹرون 2 کی تجویز پیش کی، جس نے ویو نیٹ ووکر کو ترمیم شدہ ٹیکوٹرون فن تعمیر کے ساتھ ملا کر اینڈ ٹو اینڈ اسپیچ کی ترکیب انجام دی۔ ٹیکوٹرون 2 انسانی آواز تک پہنچنے والی اعلی معیار کی تقریر پیدا کر سکتا ہے۔ اس کے بعد سے، اینڈ ٹو اینڈ طریقے سب سے زیادہ تحقیقی موضوع بن چکے ہیں کیونکہ دنیا بھر کے بہت سے محققین نے اینڈ ٹو اینڈ اسپیچ سنتھسائزرز کی طاقت کو محسوس کرنا شروع کر دیا ہے۔ نیم زیر نگرانی تعلیم فی الحال، غیر لیبل شدہ ڈیٹا کے بہتر استعمال کے ذریعے خود زیر نگرانی تعلیم نے بہت زیادہ توجہ حاصل کی ہے۔ تحقیق سے پتہ چلا ہے کہ، خود نگرانی والے نقصان کی مدد سے، جوڑے دار ڈیٹا کی ضرورت کم ہو جاتی ہے۔ زیرو شاٹ اسپیکر موافقت زیرو شاٹ اسپیکر موافقت امید افزا ہے کیونکہ ایک واحد ماڈل مختلف اسپیکر اسٹائل اور خصوصیت کے ساتھ تقریر پیدا کر سکتا ہے۔ جون 2018 میں، گوگل نے اسپیکر کے سرایت کو نکالنے کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ اسپیکر تصدیق ماڈل کو اسپیکر انکوڈر کے طور پر استعمال کرنے کی تجویز پیش کی۔ اسپیکر انکوڈرز پھر نیورل ٹیکسٹ ٹو اسپیچ ماڈل کا حصہ بن جاتے ہیں، تاکہ یہ آؤٹ پٹ تقریر کے انداز اور خصوصیات کا تعین کر سکے۔ اس طریقہ کار نے کمیونٹی کو دکھایا ہے کہ متعدد انداز کے ساتھ تقریر پیدا کرنے کے لیے صرف ایک ماڈل استعمال کرنا ممکن ہے۔ عصبی ووکر گہری سیکھنے پر مبنی تقریر کی ترکیب میں، عصبی ووکر صوتی خصوصیات سے اعلی معیار کی تقریر پیدا کرنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ 2016 میں تجویز کردہ ویو نیٹ ماڈل تقریر کے معیار پر بہترین کارکردگی حاصل کرتا ہے۔ ویوینٹ نے مشروط امکانات کی پیداوار کے طور پر لہر کی شکل کے مشترکہ امکان کو فیکٹرائز کیا جیسا کہ مندرجہ ذیل ہے کہ ماڈل پیرامیٹر کہاں ہے جس میں بہت سی پھیلی ہوئی کنولوشن پرتیں شامل ہیں۔ اس طرح، ہر آڈیو نمونے کو پچھلے تمام ٹائم اسٹیپس پر نمونوں پر مشروط کیا جاتا ہے۔ تاہم، ویو نیٹ کی خودکار رجعت پسند نوعیت تخمینہ کے عمل کو ڈرامائی طور پر سست کر دیتی ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے متوازی ویو نیٹ کی تجویز پیش کی گئی تھی۔ متوازی ویو نیٹ ایک الٹا آٹوریگریسو بہاؤ پر مبنی ماڈل ہے جسے پہلے سے تربیت یافتہ استاد ویو نیٹ ماڈل کے ساتھ نالج ڈسٹلشن کے ذریعے تربیت دی جاتی ہے۔ چونکہ اس طرح کے الٹا آٹو ریگریسو بہاؤ پر مبنی ماڈل انفریسن انجام دیتے وقت غیر آٹو ریگریسو ہوتے ہیں، اس لیے انفریسن کی رفتار حقیقی وقت سے زیادہ تیز ہوتی ہے۔ دریں اثنا، این ویڈیا نے بہاؤ پر مبنی ویوگلو ماڈل کی تجویز پیش کی، جو حقیقی وقت سے زیادہ تیزی سے تقریر بھی پیدا کر سکتا ہے۔ تاہم، زیادہ تخمینہ کی رفتار کے باوجود، متوازی ویو نیٹ میں پہلے سے تربیت یافتہ ویو نیٹ ماڈل کی ضرورت کی حد ہے، تاکہ ویو گلو کو محدود کمپیوٹنگ ڈیوائسز کے ساتھ یکجا ہونے میں کئی ہفتے لگیں۔ اس مسئلے کو متوازی ویوگن نے حل کیا ہے، جو ملٹی ریزولوشن سپیکٹرل لاس اور جی اے این سیکھنے کی حکمت عملیوں کے ذریعے تقریر کرنا سیکھتا ہے۔ حوالہ جات تقریر کی ترکیب مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشنز معاون ٹیکنالوجی آڈیٹری کمپیوٹیشنل لسانیات کو ظاہر کرتی ہے انسانی کمپیوٹر کے تعامل کی تاریخ